dwani 0.1.17

Multimodal API for Indian + European languages (Chat, Vision, TTS, ASR, Translate, Docs)

dwani.ai - python library

• dwani.ai is self-hosted GenAI platform for multimodal AI inference.

• Image, Speech, Docs, Text supported today !!

• dwani.ai - is now compatible with OpenAI Spec

Install the library

pip install --upgrade dwani

Languages supported

• Indian
  • Assamese, Bengali, Gujarati, Hindi, Kannada, Malayalam, Marathi Odia, Punjabi, Tamil, Telugu
• European
  • English, German

Setup the credentials

import dwani
import os

dwani.api_key = os.getenv("DWANI_API_KEY")

dwani.api_base = os.getenv("DWANI_API_BASE_URL")

---

• Source Code : https://github.com/dwani-ai/dwani-python-sdk

• Check examples folder for detailed use cases

  • examples/chat.py
  • examples/vision.py
  • examples/docs.py
  • examples/speech.py
  • examples/asr.py

Document - OCR

result = dwani.Documents.run_ocr_number(file_path="dwani-workshop.pdf", page_number=1, model="gemma3")
print(result)

{'page_content': "Here's the plain text extracted from the image:\n\ndwani's Goals\n\nTo integrate and enhance the following models and services for Kannada:\n\n*   **Automatic Speech Recognition (ASR):**"}

Text Query

---

• gemma3 (default)

  resp = dwani.Chat.create(prompt="Hello!", src_lang="english", tgt_lang="kannada", model="gemma3")
  print(resp)
  

  {'response': 'ನಮಸ್ತೆ! ಭಾರತ ಮತ್ತು ಕರ್ನಾಟಕವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಇಂದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನಾನು ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲಿ?'}
  

---

Vision Query

---

• gemma3 (default)

  result = dwani.Vision.caption(
      file_path="image.png",
      query="Describe this logo",
      src_lang="english",
      tgt_lang="kannada",
      model="gemma3"
  )
  print(result)
  

  {'answer': 'ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಪ್ರಕಟಣೆಯ ಅವಲೋಕನವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅರವತ್ತನಾಲ್ಕು ದೇಶಗಳು/ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹದಿನಾರು ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಒದಗಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಲಾಂಛನವು ಕಾಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ.'}
  

---

Speech to Text - Automatic Speech Recognition (ASR)

---

result = dwani.ASR.transcribe(file_path="kannada_sample.wav", language="kannada")
print(result)

{'text': 'ಕರ್ನಾಟಕ ದ ರಾಜಧಾನಿ ಯಾವುದು'}

---

Translate

---

resp = dwani.Translate.run_translate(sentences="hi, i am gaganyatri", src_lang="english", tgt_lang="kannada")
print(resp)

{'translations': ['ಹಾಯ್, ನಾನು ಗಗನಯಾತ್ರಿ']}

---

Text to Speech - Speech Synthesis

---

response = dwani.Audio.speech(input="ಕರ್ನಾಟಕದ ರಾಜಧಾನಿ ಯಾವುದು", response_format="wav", language="kannada")
with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(response)

Document - Extract Text

result = dwani.Documents.run_extract(file_path = "dwani-workshop.pdf", page_number=1, src_lang="english",tgt_lang="kannada" )
print(result)

{'pages': [{'processed_page': 1, 'page_content': ' a plain text representation of the document', 'translated_content': 'ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನ ಸರಳ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಓದುವಂತೆಃ'}]}

• Website -> dwani.ai