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Maven Central Version

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Einführung

Die Client-Bibliothek für Java bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Interaktion mit den Diensten von Port AI.

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Installation

Um den Client in Ihr Projekt zu integrieren, fügen Sie die Abhängigkeit mit Maven oder Gradle hinzu: 
implementation("ai.port.client:port-client:0.1.5")

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Funktionen

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Endpunkte aufrufen

Port AI verwaltet Endpunktanfragen über ein Warteschlangensystem, das Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit gewährleistet. Verwenden Sie die subscribe-Methode, um eine Anfrage zu senden und auf das Ergebnis zu warten. Beispiel: 
import ai.port.client.*;
import ai.port.client.queue.*;
import java.util.Map;
import com.google.gson.JsonObject;
import java.util.function.Consumer;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
    .build();

PortClient client = PortClient.withConfig(config);
Map<String, Object> input = Map.of(
    "prompt", "ein Hund, der im Park rennt");

Consumer<QueueStatus.StatusUpdate> statusUpdateHandler = update -> {
    String status = update.getStatus().toString();
    String message = String.format("\nStatus-Update: %s, Anfrage-ID: %s",
        status, update.getRequestId());
    System.out.println(message);
};

SubscribeOptions<JsonObject> options = SubscribeOptions.<JsonObject>builder()
    .input(input)
    .resultType(JsonObject.class)
    .onQueueUpdate(statusUpdateHandler)
    .logs(true)
    .build();

// die subscribe-Anfrage in einer Variablen speichern und ausgeben
Output<JsonObject> response = client.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image", options);
System.out.println("Abgeschlossen!");
System.out.println(response.getData());

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Warteschlangenverwaltung

Verwalten Sie Ihre Anfragen mit diesen Methoden:
Eine Anfrage senden
Senden Sie eine Anfrage und rufen Sie die request_id zur späteren Verwendung ab. Beispiel: 
import ai.port.client.*;
import ai.port.client.queue.*;
import java.util.Map;
import com.google.gson.JsonObject;
import java.util.function.Consumer;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
    .build();

PortClient client = PortClient.withConfig(config);
Map<String, Object> input = Map.of(
    "prompt", "ein Hund, der im Park rennt");

Consumer<QueueStatus.StatusUpdate> statusUpdateHandler = update -> {
    String status = update.getStatus().toString();
    String message = String.format("\nStatus-Update: %s, Anfrage-ID: %s",
        status, update.getRequestId());
    System.out.println(message);
};

SubscribeOptions<JsonObject> options = SubscribeOptions.<JsonObject>builder()
    .input(input)
    .resultType(JsonObject.class)
    .onQueueUpdate(statusUpdateHandler)
    .logs(true)
    .build();

// die subscribe-Anfrage in einer Variablen speichern und ausgeben
var request = client.queue().submit("black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image", options);
Anfragestatus überprüfen
Rufen Sie den Status einer Anfrage ab. Beispiel: 
import ai.port.client.*;
import ai.port.client.queue.*;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
    .build();

PortClient client = PortClient.withConfig(config);
var job = client.queue().status(QueueStatusOptions.withRequestId("pd_eTYYuw4EqYLzRBHgnAMHA8zH"));
Anforderungsergebnisse abrufen
Rufen Sie das Ergebnis einer abgeschlossenen Anfrage ab. Beispiel: 
import ai.port.client.*;
import ai.port.client.queue.*;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
    .build();

PortClient client = PortClient.withConfig(config);
var result = client.queue().result(QueueStatusOptions.withRequestId("pd_eTYYuw4EqYLzRBHgnAMHA8zH"));

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Datei-Uploads

Noch nicht implementiert.
Maximale Dateigröße: 100MB

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Unterstützung

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