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ntia / test_vector_graphics.py

Corregir API de gráficos vectoriales - usar requests en lugar de InferenceClient

9fe9983 about 1 year ago

10.3 kB

#!/usr/bin/env python3
"""
🧪 Script de Prueba para Gráficos Vectoriales SVG
Prueba la funcionalidad de generación de gráficos vectoriales con SVGDreamer
"""

import os
import sys
import time
import tempfile
import requests

def test_svgdreamer_basic():
    """Prueba básica de SVGDreamer"""
    print("🎨 Probando SVGDreamer - Generación básica...")
    
    try:
        # Configurar API
        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
        headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}
        
        # Payload básico
        payload = {
            "inputs": "a simple house icon",
            "parameters": {
                "n_particle": 1,
                "num_iter": 100,  # Bajo para prueba rápida
                "guidance_scale": 7.5,
                "style": "iconography",
                "width": 224,
                "height": 224,
                "seed": 42
            }
        }
        
        print(f"📦 Enviando payload: {payload}")
        
        # Realizar request
        start_time = time.time()
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
        generation_time = time.time() - start_time
        
        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"Error en API: {response.status_code} - {response.text}")
        
        result = response.json()
        print(f"✅ Respuesta recibida en {generation_time:.2f}s")
        print(f"📊 Tipo de respuesta: {type(result)}")
        
        # Procesar respuesta
        if isinstance(result, dict) and 'generated_text' in result:
            svg_content = result['generated_text']
        elif isinstance(result, list):
            svg_content = result
        else:
            svg_content = result
        
        print(f"📄 Contenido SVG recibido: {len(str(svg_content))} caracteres")
        
        # Guardar archivo de prueba
        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.svg', delete=False, mode='w', encoding='utf-8') as tmp_file:
            tmp_file.write(str(svg_content))
            test_file = tmp_file.name
        
        print(f"💾 Archivo de prueba guardado: {test_file}")
        
        # Verificar que el archivo contiene SVG válido
        with open(test_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            if '<svg' in content.lower():
                print("✅ Archivo SVG válido generado")
            else:
                print("⚠️ El archivo no parece contener SVG válido")
        
        # Limpiar archivo temporal
        os.unlink(test_file)
        
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error en prueba básica: {e}")
        return False

def test_svgdreamer_multiple_styles():
    """Prueba SVGDreamer con diferentes estilos"""
    print("\n🎨 Probando SVGDreamer - Múltiples estilos...")
    
    styles = ["iconography", "pixel_art", "sketch", "painting"]
    prompt = "a friendly robot character"
    
    try:
        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
        headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}
        
        for style in styles:
            print(f"🎯 Probando estilo: {style}")
            
            payload = {
                "inputs": prompt,
                "parameters": {
                    "n_particle": 1,
                    "num_iter": 50,  # Muy bajo para pruebas rápidas
                    "guidance_scale": 7.5,
                    "style": style,
                    "width": 128,  # Más pequeño para velocidad
                    "height": 128,
                    "seed": 42
                }
            }
            
            start_time = time.time()
            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
            generation_time = time.time() - start_time
            
            if response.status_code == 200:
                print(f"✅ Estilo {style} completado en {generation_time:.2f}s")
            else:
                print(f"❌ Error con estilo {style}: {response.status_code}")
            
            # Pausa entre requests para no sobrecargar
            time.sleep(1)
        
        print("✅ Todos los estilos probados exitosamente")
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error en prueba de estilos: {e}")
        return False

def test_svgdreamer_multiple_particles():
    """Prueba SVGDreamer con múltiples partículas"""
    print("\n🎨 Probando SVGDreamer - Múltiples partículas...")
    
    try:
        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
        headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}
        
        payload = {
            "inputs": "geometric patterns in bright colors",
            "parameters": {
                "n_particle": 3,  # Múltiples partículas
                "num_iter": 50,   # Bajo para velocidad
                "guidance_scale": 7.5,
                "style": "iconography",
                "width": 128,
                "height": 128,
                "seed": 42
            }
        }
        
        print(f"📦 Enviando payload con 3 partículas...")
        
        start_time = time.time()
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
        generation_time = time.time() - start_time
        
        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"Error en API: {response.status_code} - {response.text}")
        
        result = response.json()
        print(f"✅ Respuesta recibida en {generation_time:.2f}s")
        
        # Procesar respuesta
        if isinstance(result, dict) and 'generated_text' in result:
            svg_content = result['generated_text']
        elif isinstance(result, list):
            svg_content = result
        else:
            svg_content = result
        
        # Verificar si es una lista de partículas
        if isinstance(svg_content, list):
            print(f"✅ Generadas {len(svg_content)} partículas")
            for i, particle in enumerate(svg_content):
                if isinstance(particle, dict) and 'svg' in particle:
                    print(f"  📄 Partícula {i+1}: {len(particle['svg'])} caracteres")
                else:
                    print(f"  📄 Partícula {i+1}: {len(str(particle))} caracteres")
        else:
            print(f"📄 Respuesta única: {len(str(svg_content))} caracteres")
        
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error en prueba de partículas: {e}")
        return False

def test_error_handling():
    """Prueba el manejo de errores"""
    print("\n🎨 Probando manejo de errores...")
    
    try:
        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
        headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}
        
        # Payload con parámetros inválidos
        payload = {
            "inputs": "test",
            "parameters": {
                "n_particle": 20,  # Demasiado alto
                "num_iter": 2000,  # Demasiado alto
                "guidance_scale": 50.0,  # Demasiado alto
                "style": "invalid_style",  # Estilo inválido
                "width": 1000,  # Demasiado grande
                "height": 1000,
                "seed": 42
            }
        }
        
        print("🧪 Probando parámetros extremos...")
        
        try:
            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
            if response.status_code == 200:
                print("⚠️ Request completado (esperaba error)")
            else:
                print(f"✅ Error capturado correctamente: {response.status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"✅ Error capturado correctamente: {type(e).__name__}")
        
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error en prueba de manejo de errores: {e}")
        return False

def main():
    """Función principal de pruebas"""
    print("🧪 Iniciando pruebas de gráficos vectoriales SVG...")
    print("=" * 60)
    
    # Configurar token si está disponible
    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
    if hf_token:
        print(f"🔑 Token detectado: {hf_token[:10]}...")
    else:
        print("⚠️ No se detectó HF_TOKEN - algunas funcionalidades pueden estar limitadas")
    
    # Ejecutar pruebas
    tests = [
        ("Prueba básica", test_svgdreamer_basic),
        ("Múltiples estilos", test_svgdreamer_multiple_styles),
        ("Múltiples partículas", test_svgdreamer_multiple_particles),
        ("Manejo de errores", test_error_handling)
    ]
    
    results = []
    
    for test_name, test_func in tests:
        print(f"\n{'='*20} {test_name} {'='*20}")
        try:
            result = test_func()
            results.append((test_name, result))
        except Exception as e:
            print(f"❌ Error inesperado en {test_name}: {e}")
            results.append((test_name, False))
    
    # Resumen de resultados
    print(f"\n{'='*60}")
    print("📊 RESUMEN DE PRUEBAS")
    print("=" * 60)
    
    passed = 0
    total = len(results)
    
    for test_name, result in results:
        status = "✅ PASÓ" if result else "❌ FALLÓ"
        print(f"{test_name}: {status}")
        if result:
            passed += 1
    
    print(f"\n🎯 Resultado: {passed}/{total} pruebas pasaron")
    
    if passed == total:
        print("🎉 ¡Todas las pruebas pasaron! La funcionalidad está lista.")
    else:
        print("⚠️ Algunas pruebas fallaron. Revisar configuración.")
    
    return passed == total

if __name__ == "__main__":
    success = main()
    sys.exit(0 if success else 1) 

	#!/usr/bin/env python3
	"""
	🧪 Script de Prueba para Gráficos Vectoriales SVG
	Prueba la funcionalidad de generación de gráficos vectoriales con SVGDreamer
	"""

	import os
	import sys
	import time
	import tempfile
	import requests

	def test_svgdreamer_basic():
	"""Prueba básica de SVGDreamer"""
	print("🎨 Probando SVGDreamer - Generación básica...")

	try:
	# Configurar API
	API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
	hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
	headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}

	# Payload básico
	payload = {
	"inputs": "a simple house icon",
	"parameters": {
	"n_particle": 1,
	"num_iter": 100, # Bajo para prueba rápida
	"guidance_scale": 7.5,
	"style": "iconography",
	"width": 224,
	"height": 224,
	"seed": 42
	}
	}

	print(f"📦 Enviando payload: {payload}")

	# Realizar request
	start_time = time.time()
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	generation_time = time.time() - start_time

	if response.status_code != 200:
	raise Exception(f"Error en API: {response.status_code} - {response.text}")

	result = response.json()
	print(f"✅ Respuesta recibida en {generation_time:.2f}s")
	print(f"📊 Tipo de respuesta: {type(result)}")

	# Procesar respuesta
	if isinstance(result, dict) and 'generated_text' in result:
	svg_content = result['generated_text']
	elif isinstance(result, list):
	svg_content = result
	else:
	svg_content = result

	print(f"📄 Contenido SVG recibido: {len(str(svg_content))} caracteres")

	# Guardar archivo de prueba
	with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.svg', delete=False, mode='w', encoding='utf-8') as tmp_file:
	tmp_file.write(str(svg_content))
	test_file = tmp_file.name

	print(f"💾 Archivo de prueba guardado: {test_file}")

	# Verificar que el archivo contiene SVG válido
	with open(test_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
	content = f.read()
	if '<svg' in content.lower():
	print("✅ Archivo SVG válido generado")
	else:
	print("⚠️ El archivo no parece contener SVG válido")

	# Limpiar archivo temporal
	os.unlink(test_file)

	return True

	except Exception as e:
	print(f"❌ Error en prueba básica: {e}")
	return False

	def test_svgdreamer_multiple_styles():
	"""Prueba SVGDreamer con diferentes estilos"""
	print("\n🎨 Probando SVGDreamer - Múltiples estilos...")

	styles = ["iconography", "pixel_art", "sketch", "painting"]
	prompt = "a friendly robot character"

	try:
	API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
	hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
	headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}

	for style in styles:
	print(f"🎯 Probando estilo: {style}")

	payload = {
	"inputs": prompt,
	"parameters": {
	"n_particle": 1,
	"num_iter": 50, # Muy bajo para pruebas rápidas
	"guidance_scale": 7.5,
	"style": style,
	"width": 128, # Más pequeño para velocidad
	"height": 128,
	"seed": 42
	}
	}

	start_time = time.time()
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	generation_time = time.time() - start_time

	if response.status_code == 200:
	print(f"✅ Estilo {style} completado en {generation_time:.2f}s")
	else:
	print(f"❌ Error con estilo {style}: {response.status_code}")

	# Pausa entre requests para no sobrecargar
	time.sleep(1)

	print("✅ Todos los estilos probados exitosamente")
	return True

	except Exception as e:
	print(f"❌ Error en prueba de estilos: {e}")
	return False

	def test_svgdreamer_multiple_particles():
	"""Prueba SVGDreamer con múltiples partículas"""
	print("\n🎨 Probando SVGDreamer - Múltiples partículas...")

	try:
	API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
	hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
	headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}

	payload = {
	"inputs": "geometric patterns in bright colors",
	"parameters": {
	"n_particle": 3, # Múltiples partículas
	"num_iter": 50, # Bajo para velocidad
	"guidance_scale": 7.5,
	"style": "iconography",
	"width": 128,
	"height": 128,
	"seed": 42
	}
	}

	print(f"📦 Enviando payload con 3 partículas...")

	start_time = time.time()
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	generation_time = time.time() - start_time

	if response.status_code != 200:
	raise Exception(f"Error en API: {response.status_code} - {response.text}")

	result = response.json()
	print(f"✅ Respuesta recibida en {generation_time:.2f}s")

	# Procesar respuesta
	if isinstance(result, dict) and 'generated_text' in result:
	svg_content = result['generated_text']
	elif isinstance(result, list):
	svg_content = result
	else:
	svg_content = result

	# Verificar si es una lista de partículas
	if isinstance(svg_content, list):
	print(f"✅ Generadas {len(svg_content)} partículas")
	for i, particle in enumerate(svg_content):
	if isinstance(particle, dict) and 'svg' in particle:
	print(f" 📄 Partícula {i+1}: {len(particle['svg'])} caracteres")
	else:
	print(f" 📄 Partícula {i+1}: {len(str(particle))} caracteres")
	else:
	print(f"📄 Respuesta única: {len(str(svg_content))} caracteres")

	return True

	except Exception as e:
	print(f"❌ Error en prueba de partículas: {e}")
	return False

	def test_error_handling():
	"""Prueba el manejo de errores"""
	print("\n🎨 Probando manejo de errores...")

	try:
	API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jree423/svgdreamer"
	hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
	headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"} if hf_token else {}

	# Payload con parámetros inválidos
	payload = {
	"inputs": "test",
	"parameters": {
	"n_particle": 20, # Demasiado alto
	"num_iter": 2000, # Demasiado alto
	"guidance_scale": 50.0, # Demasiado alto
	"style": "invalid_style", # Estilo inválido
	"width": 1000, # Demasiado grande
	"height": 1000,
	"seed": 42
	}
	}

	print("🧪 Probando parámetros extremos...")

	try:
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	if response.status_code == 200:
	print("⚠️ Request completado (esperaba error)")
	else:
	print(f"✅ Error capturado correctamente: {response.status_code}")
	except Exception as e:
	print(f"✅ Error capturado correctamente: {type(e).__name__}")

	return True

	except Exception as e:
	print(f"❌ Error en prueba de manejo de errores: {e}")
	return False

	def main():
	"""Función principal de pruebas"""
	print("🧪 Iniciando pruebas de gráficos vectoriales SVG...")
	print("=" * 60)

	# Configurar token si está disponible
	hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("HUGGING_FACE_HUB_TOKEN")
	if hf_token:
	print(f"🔑 Token detectado: {hf_token[:10]}...")
	else:
	print("⚠️ No se detectó HF_TOKEN - algunas funcionalidades pueden estar limitadas")

	# Ejecutar pruebas
	tests = [
	("Prueba básica", test_svgdreamer_basic),
	("Múltiples estilos", test_svgdreamer_multiple_styles),
	("Múltiples partículas", test_svgdreamer_multiple_particles),
	("Manejo de errores", test_error_handling)
	]

	results = []

	for test_name, test_func in tests:
	print(f"\n{'='20} {test_name} {'='20}")
	try:
	result = test_func()
	results.append((test_name, result))
	except Exception as e:
	print(f"❌ Error inesperado en {test_name}: {e}")
	results.append((test_name, False))

	# Resumen de resultados
	print(f"\n{'='*60}")
	print("📊 RESUMEN DE PRUEBAS")
	print("=" * 60)

	passed = 0
	total = len(results)

	for test_name, result in results:
	status = "✅ PASÓ" if result else "❌ FALLÓ"
	print(f"{test_name}: {status}")
	if result:
	passed += 1

	print(f"\n🎯 Resultado: {passed}/{total} pruebas pasaron")

	if passed == total:
	print("🎉 ¡Todas las pruebas pasaron! La funcionalidad está lista.")
	else:
	print("⚠️ Algunas pruebas fallaron. Revisar configuración.")

	return passed == total

	if __name__ == "__main__":
	success = main()
	sys.exit(0 if success else 1)