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flama

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플라마

Flama는 Python Library로, 기계 학습 (ML)에 특별한 초점을 맞춘 API의 개발 및 배치를위한 표준 프레임 워크를 설정합니다. 프레임 워크의 주요 목표는 ML API의 배포를 엄청나게 간단하게하여 전체 프로세스를 단일 한 줄의 코드로 단순화하는 것입니다.

이 라이브러리는 Starlette를 기반으로하며 학습하기 쉬운 철학을 제공하여 고도로 성능이있는 GraphQL, REST 및 ML API의 구축 속도를 높입니다. 또한 비동기 및 생산 준비 서비스 개발을위한 이상적인 솔루션으로 구성되어 ML 모델을위한 자동 배포를 제공합니다.

몇 가지 놀라운 특성 :

SQLALCHEMY 테이블보다 표준 CRUD 방법의 편의성을 갖춘 API 리소스를위한 일반 클래스.
신뢰할 수 있고 자동 데이터 유형 검증의 편의를 통해 엔드 포인트의 입력 및 출력 선언을 매우 쉽게 입력 할 수있는 스키마 시스템 (마시멜로 또는 타입 시스템 기반).
의존성 주입 Component 요소를 사용하여 엔드 포인트에 필요한 매개 변수를 쉽게 관리하는 프로세스를 쉽게 만들 수 있습니다. Flama ASGI Request , Response , Session 등과 같은 개체는 엔드 포인트에 주입 할 준비가 된 Component 요소로 정의됩니다.
Component 요소는 플러그인 생태계의 기본으로서, 매개 변수로 주입 된 엔드 포인트에 이미 정의 된 내용을 사용하거나 사용할 수 있도록합니다.
OpenAPI 표준을 사용하여 자동 생성 된 API 스키마.
자동 생성 docs 및 Swagger UI 및 Redoc Endpoints를 제공합니다.
limit-offset 및 page numbering 와 같은 여러 가지 방법으로 Pagination의 자동 처리.

설치

Flama는 지원되는 모든 버전의 Python과 완전히 호환됩니다. 사용 가능한 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

플라마를 설치하는 방법에 대한 자세한 설명은 https://flama.dev/docs/getting-started/installation을 방문하십시오.

시작하기

플라마를 시작하려면 https://flama.dev/docs/getting-started/quickstart를 방문하십시오.

선적 서류 비치

전체 문서를 보려면 https://flama.dev/docs/를 방문하십시오.

예

 from flama import Flama

app = Flama (
    title = "Hello-" ,
    version = "1.0" ,
    description = "My first API" ,
)


@ app . route ( "/" )
def home ():
    """
    tags:
        - Salute
    summary:
        Returns a warming message
    description:
        This is a more detailed description of the method itself.
        Here we can give all the details required and they will appear
        automatically in the auto-generated docs.
    responses:
        200:
            description: Warming hello message!
    """
    return { "message" : "Hello " }