semvec/pypi-packages huggingface dataset:
py-stresser 2.0.1
package for stress testing

## py-stresser
Данная программа предназначенна для 
стресс-тестирования различных файлов. \
На данный момент поддерживается работа со скриптами
на языках программирования`c, c++, python`

---

## принцип работы
+ у пользователя есть рабочее решение и решение с ошибкой
+ пользователь пишет генератор тестов 
+ пользователь запускает утилиту 



--- 

## установка и использование

+ с помощью pip устанавливаем пакет
```
pip install py-stresser
```

+ запускаем утилиту `stresser` с нужными нам параметрами

---

## конфигурация
параметры можно задавать аргументами командной строки, 
либо с помощью конфигурационного файла с расширением `.ini` \
в случае использования конфигурационного файла все параметры должны быть в секции `[settings]`

### параметры:
```
    -h, --help            show this help message and exit
    -c CONFIG_PATH, --CONFIG_PATH CONFIG_PATH
                            путь к конфигурационному файлу. Если прописан, то все аргументы будут браться из него
    -S SOLUTION_PATH, --SOLUTION_PATH SOLUTION_PATH
                            путь к решению с ошибками
    -D DUMMY_PATH, --DUMMY_PATH DUMMY_PATH
                            путь к правильному решению
    -G GENERATOR_PATH, --GENERATOR_PATH GENERATOR_PATH
                            путь к программе, которая генерирует данные в stdout
    -N NTESTS, --NTESTS NTESTS
                            необходимое количество тестов. Базовое значение: 10000
    -s SAVE_TESTS, --SAVE_TESTS SAVE_TESTS
                            сохранять ли тесты. варианты: True/False. Базовое значение: false
    -t CHECKER_TYPE, --CHECKER_TYPE CHECKER_TYPE
                            тип чекера. варианты: ['base', 'base_with_format'] Базовое значение: base_with_format
```
параметры SOLUTION_PATH, DUMMY_PATH, GENERATOR_PATH являются **обязательными**

---

## пример работы
пример работы можете посмотреть [тут](https://drive.google.com/file/d/167N40B531WfLiR9Ge4Z5qmFb__d_OU9v/view?usp=sharing)

---
## исходный код




дерево проекта:
```
.
├── test 
│   ├── tests
│   └── test.py
├── stresser
│   ├── modules
│   │   ├── parse.py
│   │   ├── launch.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── checker.py
│   ├── __main__.py
│   └── __init__.py
├── setup.py
├── README.md
├── MANIFEST.in
└── Makefile

```

### команды в Makefile

`make update` - локальное обновление пакета

`make local_test` - локальный запуск тестов

`make deploy_test` - проверка работы на удаленной машине

`make push` - добавление пакета в `pypi`




**автор:** *@gingersamurai*
stable-diffusion-grpcserver 0.0.1
A local Stable Diffusion AI image generation server compatible with the Stability-AI GRPC protocol'

An implementation of a server for the Stability AI API

# Installation

Option 1 (recommended):

Install Miniconda, then in a Conda console:

```
git clone https://github.com/hafriedlander/stable-diffusion-grpcserver.git
cd stable-diffusion-grpcserver
conda env create -f environment.yaml
conda activate sd-grpc-server
sets HF_API_TOKEN={your huggingface token}
python ./server.py
```

Option 2:

```
PIP_EXTRA_INDEX_URL=https://download.pytorch.org/whl/cu116 pip install stable-diffusion-grpcserver
set HF_API_TOKEN={your huggingface token} 
sdgrpcserver
```

# Features

- Txt2Img and Img2Img from Stability-AI/Stability-SDK, specifying a prompt
- Can load multiple pipelines, such as Stable and Waifu Diffusion, and swap between them as needed
- Mid and Low VRAM modes for larger generated images at the expense of some performance
- Adjustable NSFW behaviour
- Significantly enhanced masked painting:
  - When Strength < 1, uses normal diffusers inpainting (with improved mask gradient handling)
  - When Strength >= 1 and <= 2, uses seamless outpainting algorithm. 
    Strength above 1 acts as a boost - the higher the value, the more even areas protected by a mask are allowed to change
- Euler, Euler_A samplers are currently integrated, and DDIM accepts an ETA parameter
- Cancel over API (using GRPC cancel will abort the currently in progress generation)
- Negative prompting (send a `Prompt` object with `text` and a negative `weight`)


# Thanks to / Credits:

- Seamless outpainting https://github.com/parlance-zz/g-diffuser-bot/tree/g-diffuser-bot-beta2

# Roadmap

Core API functions not working yet:

- Some samplers (like dpm2) are not currently supported in Diffusers
- ChainGenerate not implemented

Extra features to add

- Progress reporting over the API is included but not exposed yet
- Embedding params in png
- Extra APIs
  - Image resizing
  - Aspect ratio shifting
  - Asset management
  - Extension negotiation so we can:
    - Ping back progress notices
    - Allow cancellation requests
    - Specify negative prompts
- CLIP guided generation https://github.com/huggingface/diffusers/pull/561
- Community features: 
  - Prompt calculation https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator/blob/main/clip_interrogator.ipynb
  - Prompt suggestion https://huggingface.co/spaces/Gustavosta/MagicPrompt-Stable-Diffusion
  - Prompt compositing https://github.com/energy-based-model/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch
  - Automasking https://github.com/ThstereforeGames/txt2mask
  - Other schedulers (needs custom pipeline for some). https://github.com/huggingface/diffusers/commit/489894e4d9272dec88fa3a64a8161aeab471fc18
  - Huge seeds
- Other thoughts
  - Figure out how to just suppress NSFW filtering altogether (takes VRAM, if you're not interested)