semvec/pypi-packages huggingface dataset:
distilabel-cost-calculator 0.2.1
A custom Step for LLM API cost calculation for the distilabel library.
Requires Python: <4.0.0,>=3.10.15

# Description

A custom step for LLM API cost calculation for the **distilabel** library. This library allows you to calculate API usage costs based on token consumption and supports customizable pricing models for different LLMs.

## Requirements

- Python: `^3.10.15`
- Distilabel: `>=1.3.2`

## Installation

```shell
pip install distilabel-cost-calculator
```

## Example

```python
from distilabel_cost_calculator import GenerationCostCalculator

with Pipeline("data_generation_with_cost_calculator") as pipeline:
    model = OpenAILLM(model="gpt-4o-mini", api_key=OPENAI_API_KEY)

    data = LoadDataFromDicts(data=[{"instruction": "Generate me a quote."}])
    task = TextGeneration(name="text-generation", llm=model, num_generations=2)

    # You can provide custom pricing for the API model
    custom_pricing = {
        "input_pricing": 0.15,  # Custom price per token for inputs
        "output_pricing": 0.6  # Custom price per token for outputs
    }

    cost_step = GenerationCostCalculator(
        api_model_name="gpt-4o-mini",
        api_pricing=custom_pricing  # Optional: Override default pricing
    )

    data >> task >> cost_step
pipeline.run(use_cache=False)

# API cost details will be found in the 'api_cost' column in the Distiset.
# 'api_cost': {'inputs': 7.5e-07, 'outputs': 1.019e-05, 'total_cost_str': '0.000011$'}
```
image-processing-robertwilliam 0.0.1
Teste Pypi

# Projeto: Pacote de Processamento de Imagens

## Autora Original: Karina Kato  
### Desafio de Projeto - Digital Innovation One  
[Veja meu perfil na plataforma](https://www.dio.me/users/rwilliam634)

#### Tecnologia Utilizada: Python  

---

## DescriÃ§Ã£o

O pacote **image_processing** oferece diversas funcionalidades para manipulaÃ§Ã£o e anÃ¡lise de imagens, distribuÃ­das em dois mÃ³dulos principais:

### MÃ³dulo "Processing":
- CorrespondÃªncia de histograma (histogram matching);
- Similaridade estrutural entre imagens (structural similarity);
- Redimensionamento de imagens (resize).

### MÃ³dulo "Utils":
- Leitura de imagens (read);
- Salvamento de imagens (save);
- ExibiÃ§Ã£o de imagens (plot);
- GeraÃ§Ã£o de grÃ¡ficos (plot results);
- Plotagem de histogramas (plot histogram).

---

## Como Configurar e Hospedar um Pacote no Test PyPi

### 1. Instalar DependÃªncias

Certifique-se de ter as versÃµes mais recentes de `setuptools` e `wheel` instaladas:

```bash
py -m pip install --user --upgrade setuptools wheel
```

### 2. Construir o Pacote

Certifique-se de que vocÃª estÃ¡ no diretÃ³rio onde o arquivo `setup.py` estÃ¡ localizado, e execute:

```bash
py setup.py sdist bdist_wheel
```

ApÃ³s a execuÃ§Ã£o, os seguintes diretÃ³rios devem ser gerados:
- `build/`
- `dist/`
- `image-processing-nome.egg-info/`

### 3. Subir o Pacote para o Test PyPi

Utilize o Twine para fazer o upload dos arquivos gerados no passo anterior para o Test PyPi:

```bash
py -m twine upload --repository testpypi dist/*
```

VocÃª serÃ¡ solicitado a fornecer suas credenciais de login do Test PyPi. ApÃ³s isso, o pacote serÃ¡ hospedado no ambiente de testes.

> **Nota**: O Test PyPi Ã© um ambiente de testes. Para que o pacote esteja disponÃ­vel publicamente, vocÃª precisarÃ¡ hospedÃ¡-lo no PyPi oficial.


### Aqui o objetivo nÃ£o Ã© utilizar o projeto da Karina para postar em meu perfil do Pypi pessoal, visto que o projeto Ã© dela. Ainda nÃ£o tenho nenhum projeto que possa ser utilizado como pacote.

### No entanto, tenha em mente que o Test Pypi, como o prÃ³prio nome diz, Ã© apenas um ambiente de testes. Para que o projeto esteja disponÃ­vel como um pacote para ser usado publicamente, Ã© necessÃ¡rio hospedÃ¡-lo no site oficial do Pypi.
---

## InstalaÃ§Ã£o Local ApÃ³s Hospedagem no Test PyPi

### 1. Instalar DependÃªncias

Para instalar as dependÃªncias do projeto:

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. Instalar o Pacote

Para instalar o pacote a partir do Test PyPi:

```bash
pip install -i https://test.pypi.org/simple/image-processing-robertwilliam
```

---

## Como Usar o Pacote em Qualquer Projeto

Aqui estÃ¡ um exemplo de como utilizar o pacote no seu projeto:

```python
from image_processing.processing import combination
combination.find_difference(image1, image2)
```

---

## Autor(a) do Pacote no Test PyPi

- **Robert William**

---

## LicenÃ§a

Este projeto estÃ¡ licenciado sob os termos da [LicenÃ§a MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/).