Metadata-Version: 2.1
Name: mepybase
Version: 0.1.6
Summary: Mellon self py base utils
Home-page: https://github.com/mellon/mepybase/
License: MIT
Keywords: utils,python,mellon
Author: mellon
Author-email: mellon.email@example.com
Requires-Python: >=3.6,<4.0
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Dist: colorama
Project-URL: Repository, https://github.com/mellon/mepybase/
Description-Content-Type: text/markdown

# mellonPyUtils

Mellon Python Utilities - 包含基础工具模块和 LLM 模型工厂。

## 📦 包内容

### mepybase

Mellon Python Base 工具包，提供基础实用工具。

- `easylog` - 简化日志记录
- `llmperf` - LLM 性能测试
- `meperf` - 性能分析工具

### mepybase.meagno

模型工厂子模块，提供多个 LLM 提供商的统一接口。

**支持的提供商：**
- iFlow (多个模型版本)
- DeepSeek
- DMX
- Ollama (本地模型)

## 安装

```bash
pip install mepybase
```

如需使用模型工厂功能：

```bash
pip install mepybase[meagno]
```

## 快速开始

### 使用基础工具

```python
from mepybase import easylog, meperf
```

### 使用模型工厂

```python
from mepybase.meagno import get_model

# 获取 iFlow 模型（需要配置 IFLOW_API_KEY）
model = get_model(provider="iflow")

# 获取 DeepSeek 模型
model = get_model(provider="deepseek")

# 使用 Ollama 本地模型
model = get_model(provider="ollama")
```

## 配置

### 环境变量

```bash
# iFlow
export IFLOW_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxx"

# DeepSeek
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxx"

# DMX
export DMXAPI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxx"

# Ollama
export OLLAMA_HOST="http://localhost:11434"  # 可选，默认值
```

## 发布和构建

详见 [BUILD_GUIDE.md](BUILD_GUIDE.md) 和 [QUICK_REFERENCE.md](QUICK_REFERENCE.md)。

简单流程：

```bash
# 编译
bash build.sh

# 本地测试
bash install.sh

# 发布到 PyPI
bash publish.sh
```

## 许可证

MIT License

## 作者

mellon

