本打 0.5.0

# DLHub home_run

[](https://github.com/DLHub-Argonne/home_run/actions/workflows/CI.yml) [](https://coveralls.io/github/DLHub-Argonne/home_run?branch=master) [](https://badge.fury.io/py/home-run)

home_run 是 [科学数据和学习中心](https://www.dlhub.org) 内部使用的工具，可以将一组文件和配方转换为功能性的 Python 对象。

## 安装

home_run 在 PyPi 上。通过以下命令安装它：

`bash pip install home_run `

home_run 被设计得尽可能轻量，并且只依赖于 requests。

## 技术细节

使用 home_run 的关键组成部分是描述将被 DLHub 提供的函数的文件。这包括描述可服务对象的元数据文件（见 [dlhub_sdk](http://github.com/dlhub-argonne/dlhub_sdk) 用于创建这些文件的工具，以及 [dlhub_schemas](http://github.com/dlhub-argonne/dlhub_schemas) 用于模式），以及构成可服务对象的实际文件（例如，一个 Keras hdf5 文件）。

每种特定的可服务类型都有从这些文件到 Python 对象的自己的配方。所有配方都是 BaseServable 的子类，它提供了定义可服务对象的通用框架。每个子类在 dlhub_sdk 中都有一个匹配的 BaseMetadataModel 类。例如，可以通过 PythonStaticMethodServable 运行的 PythonStaticMethodModel 描述的可服务类型。

## 项目支持 此材料基于美国能源部科学办公室主管支持下的阿贡国家实验室实验室定向研究与开发（LDRD）资金资助的工作，合同编号 DE-AC02-06CH11357。