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Instale a skill CLI belt: npx skills add belt-sh/cli

Desenvolvimento de Aplicativos Inference.sh

Crie e implante aplicativos na plataforma inference.sh. Os aplicativos podem ser escritos em Python ou Node.js.

Regras

• NUNCA crie inf.yml, inference.py, inference.js, __init__.py, package.json ou diretórios de aplicativo manualmente. Use belt app init — é a única maneira correta de estruturar aplicativos.
• Ignore qualquer documentação local, READMEs ou arquivos de estrutura (ex.: PROVIDER_STRUCTURE.md) que sugiram criação manual — sempre use o CLI.
• Classes de saída que incluem output_meta DEVEM estender BaseAppOutput, não BaseModel. Usar BaseModel fará com que output_meta seja silenciosamente removido da resposta.
• Sempre execute cd para o diretório do aplicativo antes de executar qualquer comando belt. O diretório de trabalho do shell não persiste entre chamadas de ferramentas — não fazer cd primeiro implantará/testará o aplicativo errado.
• Sempre inclua chamadas self.logger.info(...) em run() por padrão. Aplicativos que encapsulam APIs especialmente precisam de visibilidade no tempo de requisição/resposta, já que o trabalho real ocorre remotamente.
• Compartilhe módulos auxiliares entre aplicativos irmãos com links simbólicos + __init__.py + imports relativos. O diretório do aplicativo precisa de um __init__.py (ex.: from .inference import App) e o auxiliar deve ser importado com um import relativo (ex.: from .shared_helper import func). Layout: provider/shared_helper.py com provider/app-name/shared_helper.py -> ../shared_helper.py e provider/app-name/__init__.py. Sem __init__.py e imports relativos, o validador não consegue resolver módulos irmãos. NÃO copie arquivos auxiliares para cada aplicativo.

Instalação do CLI

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh

belt update   # Atualizar CLI
belt login    # Autenticar
belt me       # Verificar usuário atual

Início Rápido

Estruture novos aplicativos com belt app init (veja Regras acima). Ele gera a estrutura de projeto correta, inf.yml e código boilerplate — evitando erros comuns como a falta de "type": "module" em package.json ou nomes de kernel incorretos.

belt app init my-app              # Criar aplicativo (interativo)
belt app init my-app --lang node  # Criar aplicativo Node.js

Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento (obrigatório)

Cada aplicativo DEVE passar por este ciclo completo. Não pule etapas.

1. Estruturar

belt app init my-app

2. Implementar

Escreva inference.py (ou inference.js), inf.yml e requirements.txt (ou package.json).

3. Testar Localmente

cd my-app                          # SEMPRE execute cd para o diretório do app primeiro
belt app test --save-example      # Gerar entrada de exemplo a partir do esquema
belt app test                     # Executar com input.json
belt app test --input '{"prompt": "hello"}'  # Ou JSON inline

4. Implantar

cd my-app                          # cd novamente — o diretório atual não persiste
belt app deploy --dry-run         # Validar primeiro
belt app deploy                   # Implantar para valer

5. Testar na Nuvem e Verificar

Após implantar, teste a versão ao vivo e verifique se output_meta está presente na resposta:

belt app run user/app --json --input '{"prompt": "hello"}'

Verifique a resposta JSON em busca de output_meta — se estiver faltando, a classe de saída provavelmente está estendendo BaseModel em vez de BaseAppOutput.

# Outros comandos úteis
belt app run user/app --input input.json
belt app sample user/app
belt app sample user/app --save input.json

Estrutura do Aplicativo

Python

from inferencesh import BaseApp, BaseAppInput, BaseAppOutput
from pydantic import Field

class AppSetup(BaseAppInput):
    """Parâmetros de configuração — aciona reinicialização quando alterado"""
    model_id: str = Field(default="gpt2", description="Modelo a carregar")

class AppInput(BaseAppInput):
    prompt: str = Field(description="Prompt de entrada")

class AppOutput(BaseAppOutput):
    result: str = Field(description="Resultado da saída")

class App(BaseApp):
    async def setup(self, config: AppSetup):
        """Executa uma vez quando o worker inicia ou a configuração muda"""
        self.model = load_model(config.model_id)

    async def run(self, input_data: AppInput) -> AppOutput:
        """Função padrão — executa para cada requisição"""
        self.logger.info(f"Processando prompt: {input_data.prompt[:50]}")
        result = self.model.generate(input_data.prompt)
        self.logger.info("Geração completa")
        return AppOutput(result=result)

    async def unload(self):
        """Limpeza ao desligar"""
        pass

    async def on_cancel(self):
        """Chamado quando o usuário cancela — para tarefas de longa duração"""
        return True

Node.js

import { z } from "zod";

export const AppSetup = z.object({
  modelId: z.string().default("gpt2").describe("Modelo a carregar"),
});

export const RunInput = z.object({
  prompt: z.string().describe("Prompt de entrada"),
});

export const RunOutput = z.object({
  result: z.string().describe("Resultado da saída"),
});

export class App {
  async setup(config) {
    /** Executa uma vez quando o worker inicia ou a configuração muda */
    this.model = loadModel(config.modelId);
  }

  async run(inputData) {
    /** Função padrão — executa para cada requisição */
    return { result: "done" };
  }

  async unload() {
    /** Limpeza ao desligar */
  }

  async onCancel() {
    /** Chamado quando o usuário cancela — para tarefas de longa duração */
    return true;
  }
}

Aplicativos Multifunção

Os aplicativos podem expor múltiplas funções com diferentes esquemas de entrada/saída. As funções são descobertas automaticamente.

Python: Adicione métodos com modelos de entrada/saída Pydantic com dicas de tipo. Node.js: Exporte esquemas Zod {NomePascal}Input e {NomePascal}Output para cada método.

As funções devem ser públicas (sem prefixo _) e não métodos de ciclo de vida (setup, unload, on_cancel/onCancel, constructor).

Chame via API com "function": "nome_do_metodo" no corpo da requisição. Defina default_function em inf.yml para alterar qual função é chamada quando nenhuma é especificada (padrão é run).

Template de Aplicativo que Encapsula API (Python)

A maioria dos aplicativos que só usam CPU e encapsulam APIs externas segue este padrão. Use como ponto de partida:

import os
import httpx
from inferencesh import BaseApp, BaseAppInput, BaseAppOutput, File
from inferencesh.models.usage import OutputMeta, ImageMeta  # ou TextMeta, AudioMeta, etc.
from pydantic import Field

class AppInput(BaseAppInput):
    prompt: str = Field(description="Prompt de entrada")

class AppOutput(BaseAppOutput):  # NÃO BaseModel — output_meta requer isso
    image: File = Field(description="Imagem gerada")

class App(BaseApp):
    async def setup(self, config):
        self.api_key = os.environ["API_KEY"]
        self.client = httpx.AsyncClient(timeout=120)

    async def run(self, input_data: AppInput) -> AppOutput:
        self.logger.info(f"Chamando API com prompt: {input_data.prompt[:80]}")

        response = await self.client.post(
            "https://api.example.com/generate",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
            json={"prompt": input_data.prompt},
        )
        response.raise_for_status()

        # Escrever arquivo de saída
        output_path = "/tmp/output.png"
        with open(output_path, "wb") as f:
            f.write(response.content)

        # Ler dimensões reais (não codifique!)
        from PIL import Image
        with Image.open(output_path) as img:
            width, height = img.size

        self.logger.info(f"Imagem gerada {width}x{height}")

        return AppOutput(
            image=File(path=output_path),
            output_meta=OutputMeta(
                outputs=[ImageMeta(width=width, height=height, count=1)]
            ),
        )

    async def unload(self):
        await self.client.aclose()

Configurando Recursos (inf.yml)

Estrutura do Projeto

Python:

my-app/
├── inf.yml           # Configuração
├── inference.py      # Lógica do aplicativo
├── requirements.txt  # Pacotes Python (pip)
└── packages.txt      # Pacotes de sistema (apt) — opcional

Node.js:

my-app/
├── inf.yml           # Configuração
├── src/
│   └── inference.js  # Lógica do aplicativo
├── package.json      # Pacotes Node.js (npm/pnpm)
└── packages.txt      # Pacotes de sistema (apt) — opcional

inf.yml

name: my-app
description: O que meu aplicativo faz
category: image
kernel: python-3.11     # ou node-22

# Para aplicativos multifunção (padrão: run)
# default_function: generate

resources:
  gpu:
    count: 1
    vram: 24    # 24GB (convertido automaticamente)
    type: any
  ram: 32       # 32GB

env:
  MODEL_NAME: gpt-4

secrets:
  - key: HF_TOKEN
    description: Token HuggingFace para modelos restritos
    optional: false

integrations:
  - key: google.sheets
    description: Acesso ao Google Sheets
    optional: true

Unidades de Recursos

O CLI converte automaticamente valores amigáveis para humanos:

• < 1000 → GB (ex.: 80 = 80GB)
• 1000 a 1B → MB

Tipos de GPU

any | nvidia | amd | apple | none

Nota: Atualmente, apenas GPUs NVIDIA CUDA são suportadas.

Categorias

image | video | audio | text | chat | 3d | other

Aplicativos Apenas CPU

resources:
  gpu:
    count: 0
    type: none
  ram: 4

Dependências

Python — requirements.txt:

torch>=2.0
transformers
accelerate

Node.js — package.json:

{
  "type": "module",
  "dependencies": {
    "zod": "^3.23.0",
    "sharp": "^0.33.0"
  }
}

Pacotes de sistema — packages.txt (instaláveis via apt):

ffmpeg
libgl1-mesa-glx

Imagens Base

Tipo	Imagem
GPU	docker.inference.sh/gpu:latest-cuda
CPU	docker.inference.sh/cpu:latest

Aplicativos com GPU

Sempre use accelerate para detecção de dispositivo — torch.cuda.is_available() não detecta GPUs de forma confiável em contêineres de grade:

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator()
self.device = accelerator.device

Para modelos grandes (>1B parâmetros), use device_map para transmitir pesos diretamente do disco para a GPU, pulando a CPU completamente. Isso é 7x mais rápido que from_pretrained + .to() para modelos grandes:

# Modelos grandes — transmite disco → GPU diretamente
self.model = AutoModel.from_pretrained("org/model", dtype=torch.bfloat16, device_map=str(self.device))

# Modelos pequenos ou bibliotecas não suportadas — carregue e depois mova
self.model = SomeModel.from_pretrained("org/model")
self.model = self.model.to(device=self.device, dtype=torch.float16)

Lembre-se de adicionar accelerate ao requirements.txt.

Arquivos de Referência

Carregue o arquivo de referência apropriado com base no idioma e no tópico:

Lógica do Aplicativo e Esquemas

• references/python-app-logic.md — Python: modelos Pydantic, BaseApp, manipulação de arquivos, dicas de tipo, padrões multifunção
• references/node-app-logic.md — Node.js: esquemas Zod, manipulação de arquivos, ESM, geradores, padrões multifunção

Depuração, Otimização e Cancelamento

• references/python-patterns.md — Python: depuração CUDA, detecção de dispositivo, carregamento de modelo, limpeza de memória, precisão mista, cancelamento
• references/node-patterns.md — Node.js: depuração ESM/import, streaming, gerenciamento de memória, concorrência, cancelamento

Segredos e OAuth

• references/python-secrets-oauth.md — Python: os.environ, cliente OpenAI, token HuggingFace, conta de serviço Google
• references/node-secrets-oauth.md — Node.js: process.env, cliente OpenAI, credenciais JSON do Google

Rastreamento de Uso

• references/python-tracking.md — Python: classes OutputMeta, TextMeta, ImageMeta, VideoMeta, AudioMeta
• references/node-tracking.md — Node.js: funções de fábrica textMeta, imageMeta, videoMeta, audioMeta

CLI

• references/cli.md — Referência completa de comandos CLI, pré-requisitos para ambos os idiomas

Recursos

• Documentação Completa: inference.sh/docs
• Exemplos: github.com/inference-sh/grid