WebhooksServer() sınıfı, Huggingface webhooks alabilen bir Gradio uygulaması örneği oluşturmanızı sağlar. Bu webhooks, add_webhook() dekoratörü kullanılarak kaydedilebilir. Webhook uç noktaları, uygulamaya FastAPI yönlendiricisine bir POST uç noktası olarak eklenir. Tüm webhooks kaydedildikten sonra, uygulamanın başlatılması için launch metodunun çağrılması gerekir.

Webhook işlevinin ilk argümanı olarak WebhookPayload kabul etmeniz önerilir. Bu, webhook olayına dair tüm bilgileri içeren bir Pydantic modelidir. Veriler sizin için otomatik olarak ayrıştırılır.

WebhooksServer'ınızı nasıl kuracağınızı ve bir Space üzerinde nasıl dağıtacağınızı adım adım anlatan webhooks kılavuzunu inceleyin.

WebhooksServer deneyseldir. API'si gelecekte değişiklik gösterebilir.

WebhooksServer kullanmak için gradio kurulu olmalıdır (pip install --upgrade gradio).

import gradio as gr
from huggingface_hub import WebhooksServer, WebhookPayload

with gr.Blocks() as ui:
    ...

app = WebhooksServer(ui=ui, webhook_secret="my_secret_key")

@app.add_webhook("/say_hello")
async def hello(payload: WebhookPayload):
    return {"message": "hello"}

app.launch()

Bir WebhooksServer() başlatmak ve dekore edilen fonksiyonu bir webhook uç noktası olarak kaydetmek için dekoratör.

Bu, hızlı bir başlangıç yapmanıza yardımcı olan bir yardımcıdır. Daha fazla esneklik (özel açılış sayfası veya webhook gizli anahtarı) gerekiyorsa, WebhooksServer() sınıfını doğrudan kullanabilirsiniz. Bu dekoratörü birden fazla kez kullanarak birden çok webhook uç noktası (aynı sunucuya) kaydedebilirsiniz.

Sunucunuzu nasıl kuracağınız ve bir Space üzerinde nasıl dağıtacağınız konusunda adım adım bir eğitim için webhooks kılavuzuna göz atın.

webhook_endpoint deneyseldir. API'si gelecekte değişiklik gösterebilir.

webhook_endpoint kullanmak için gradio kurulu olmalıdır (pip install --upgrade gradio).

Örnekler: Varsayılan kullanım, bir fonksiyonu webhook uç noktası olarak kaydetmektir. Fonksiyon adı, yol olarak kullanılacaktır. Sunucu, çıkışta (yani betiğin sonunda) otomatik olarak başlatılacaktır.

from huggingface_hub import webhook_endpoint, WebhookPayload

@webhook_endpoint
async def trigger_training(payload: WebhookPayload):
    if payload.repo.type == "dataset" and payload.event.action == "update":
        # Trigger a training job if a dataset is updated
        ...

# Server is automatically started at the end of the script.

Gelişmiş kullanım: bir fonksiyonu webhook uç noktası olarak kaydedin ve sunucuyu manuel olarak başlatın. Bu, bir defterde çalıştırıyorsanız faydalıdır.

from huggingface_hub import webhook_endpoint, WebhookPayload

@webhook_endpoint
async def trigger_training(payload: WebhookPayload):
    if payload.repo.type == "dataset" and payload.event.action == "update":
        # Trigger a training job if a dataset is updated
        ...

# Start the server manually
trigger_training.launch()