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@portmoda/client npm package

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はじめに

JavaScript/TypeScript 用のクライアントライブラリは、Port のサービスと対話するための使いやすいインターフェースを提供します。

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インストール

プロジェクトにクライアントを統合するには、npm を使用してインストールします。 
npm install @portmoda/client

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機能

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エンドポイントの呼び出し

Port はキューシステムを介してエンドポイントリクエストを管理し、信頼性とスケーラビリティを確保します。リクエストを送信して結果を待つには subscribe メソッドを使用します。 例: 
import { port } from "@portmoda/client";

const result = await port.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image", {
  input: {
    prompt: "花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "output_format": "jpeg",
  },
  logs: true,
  onQueueUpdate: (update) => {
    if (update.status === "IN_PROGRESS") {
      console.log(update.logs)
    }
  },
});

console.log(result.data);
console.log(result.requestId);

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キュー管理

これらのメソッドでリクエストを管理します。
リクエストの送信
リクエストを送信し、後で使用するために request_id を取得します。 例: 
import { port } from "@portmoda/client";

const { request_id } = await port.queue.submit("black-forest-labs/flux-kontext-max", {
  input: {
    prompt: "花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "output_format": "jpeg",
  },
});
リクエストステータスの確認
リクエストのステータスを取得します。 例: 
import { port } from "@portmoda/client";

const status = await port.queue.status({
  requestId: "pd_eTYYuw4EqYLzRBHgnAMHA8zH",
  logs: true,
});
リクエスト結果の取得
完了したリクエストの結果を取得します。 例: 
import { port } from "@portmoda/client";

const result = await port.queue.result({
  requestId: "pd_eTYYuw4EqYLzRBHgnAMHA8zH",
});

console.log(result.data);
console.log(result.requestId);

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ストレージ

storage API を使用すると、ファイルをアップロードして URL を受け取ることができ、その URL をモデルエンドポイントリクエストで使用できます。これは、画像から動画へ、または音声からテキストへなど、ファイル入力を必要とするモデルに特に便利です。
最大ファイルサイズ: 100MB
ブラウザでのファイルのアップロード
ユーザーがブラウザから直接ファイルをアップロードできるようにすることができます。次の例は、<input type="file"> 要素を使用してファイルを選択し、アップロードする方法を示しています。 
import { port } from "@portmoda/client";

const fileInput = document.getElementById('file-input');

fileInput.addEventListener('change', async (event) => {
  const file = event.target.files[0];
  if (file) {
    try {
      const url = await port.storage.upload(file);
      console.log('ファイルが正常にアップロードされました:', url);
      // これで、この URL をモデルエンドポイントで使用できます
    } catch (error) {
      console.error('アップロードに失敗しました:', error);
    }
  }
});
Node.js でのファイルのアップロード
Node.js を使用したサーバー側では、ローカルファイルシステムからファイルを読み込んでアップロードできます。 
import { port } from "@portmoda/client";
import { readFile } from "node:fs/promises";
import { basename } from "node:path";

async function uploadLocalFile(filePath) {
  try {
    const buffer = await readFile(filePath);
    // クライアントには File オブジェクトが必要ですが、バッファから作成できます
    const file = new File([buffer], basename(filePath));

    const url = await port.storage.upload(file);
    console.log('ファイルが正常にアップロードされました:', url);
    return url;
  } catch (error) {
    console.error('アップロードに失敗しました:', error);
  }
}

uploadLocalFile("./path/to/your/image.png");

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モデルエンドポイントによる自動アップロード

JavaScript SDK は、ファイルアップロードを自動的に処理できます。モデルエンドポイントの入力に File オブジェクト、Blob、または base64 データ URI を渡すと、SDK は最初にそれをストレージにアップロードし、リクエストで結果の URL を使用します。 これにより、別のアップロード手順を実行する必要がなくなるため、プロセスが簡素化されます。 
import { port } from "@portmoda/client";

// ブラウザのファイル入力からの File オブジェクトは自動的にアップロードされます
const fileInput = document.getElementById('file-input');
const file = fileInput.files[0];

const result = await port.subscribe("some-model-that-takes-images", {
  input: {
    image: file, // SDK はこのファイルを自動的にアップロードします
    prompt: "画像で何をするかを説明するプロンプト"
  }
});

// base64 データ URI も自動的にアップロードされます
const base64Image = "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQ...";

const result2 = await port.subscribe("some-model-that-takes-images", {
  input: {
    image: base64Image, // SDK はこれを自動的に Blob に変換してアップロードします
    prompt: "画像で何をするかを説明するプロンプト"
  }
});

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サポート

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