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id: "0082"
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title: "Compilar binario `sd` (stable-diffusion.cpp) para sdcli_generate_go_ml"
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status: pendiente
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type: feature
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domain:
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- cpp-stack
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- imagegen
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scope: multi-app
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priority: media
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depends: []
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blocks: []
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related: []
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created: 2026-05-13
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updated: 2026-05-17
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tags: []
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## Objetivo
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Compilar el binario `sd` de [leejet/stable-diffusion.cpp](https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp)
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con backend CUDA en este host (WSL2 + RTX 3070) e instalarlo en `$PATH`. Habilita
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los tests reales de `sdcli_generate_go_ml` y el wrapper Go subprocess (Ola 3.C ya
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construido pero con tests en `skip` por falta de binario).
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## Contexto
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- Funcion Go `sdcli_resolve_binary_go_ml` busca `sd` o `sd-cli` en `$PATH`.
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- `sdcli_generate_go_ml` orquesta args via `genconfig_to_sdcli_args_go_ml`, lanza
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subproceso con `subprocess_stream_go_core`, parsea progreso con
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`sdcli_parse_progress_go_ml`, lee PNG de salida.
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- Tests `TestSdcliResolveBinary_NotFound`, `..._Hint` pasan; `TestSdcliGenerate_RequiresBinary`
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hace `t.Skip()` porque `sd` no existe en `$PATH`.
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- Backend `sdcpp_python_load_py_ml` ya validado con SD Turbo (CPU, 27s/imagen).
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El binario Go nativo deberia ser comparable o mejor con CUDA.
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## Arquitectura
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Archivos NUEVOS sugeridos:
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- `bash/functions/infra/build_sd_cpp.sh` + `.md` — funcion del registry que clona y
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compila stable-diffusion.cpp con flags configurables (`-DSD_CUDA=ON`, `-DSD_FLASH_ATTN=ON`,
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`-DSD_FAST_SOFTMAX=ON`). Idempotente.
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- `bash/functions/infra/install_sd_cpp_bin.sh` + `.md` — copia el binario compilado
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a `~/.local/bin/sd` o equivalente en `$PATH`.
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NO modificar:
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- `functions/ml/sdcli_*.go` — su contrato no cambia, solo se desbloquea el path feliz.
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## Tareas
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1. Compilacion
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1.1. Clonar `https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp` en `sources/stable-diffusion.cpp/`.
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1.2. Verificar requisitos: `cmake >= 3.18`, `gcc`, CUDA toolkit (instalable con
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`cuda_toolkit_check_bash_infra`). Si CUDA toolkit falta, instalarlo o
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documentar pasos manuales.
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1.3. Crear `bash/functions/infra/build_sd_cpp.sh` que:
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- Acepta flag `--backend cuda|cpu|vulkan`
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- cmake -B build -DSD_CUDA=ON (segun flag)
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- cmake --build build -j
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- Verifica que `build/bin/sd` o `build/sd` existe.
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1.4. Crear `bash/functions/infra/install_sd_cpp_bin.sh` que copia `sd` a
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`~/.local/bin/` y verifica `command -v sd`.
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2. Smoke test
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2.1. Ejecutar `sd --version` desde Go: `SdcliResolveBinary("")` debe encontrarlo.
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2.2. Generar 1 imagen con SD Turbo `.safetensors` y comparar tiempo vs
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`sdcpp_python` (esperado: similar o mejor con CUDA).
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3. Indexar
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3.1. `./fn index` y verificar 2 funciones nuevas.
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4. Cleanup
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4.1. Re-run `CGO_ENABLED=1 go test -tags fts5 -run TestSdcliGenerate ./functions/ml/`
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— `TestSdcliGenerate_RequiresBinary` debe pasar sin skip.
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## Ejemplo de uso
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```bash
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fn run build_sd_cpp --backend cuda
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fn run install_sd_cpp_bin
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sd --help # ya en PATH
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./fn doctor ml # sd_cli debe pasar a "ok"
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```
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## Decisiones
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- **Compilar en `sources/`** (gitignored) — no commitear binario.
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- **Instalar en `~/.local/bin/`** — sin sudo, en `$PATH` por defecto en shells.
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- **Backend CUDA preferido** — esta maquina tiene RTX 3070 (8GB). CPU es fallback.
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## Prerequisitos
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- Issues 3.B/3.C completados (sdcpp_python + sdcli go scaffolding).
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- Modelo SD Turbo en vault (ya esta).
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## Riesgos
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- CUDA toolkit no instalado: `nvcc` ausente segun `fn doctor ml`. Mitigacion:
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fallback CPU (`-DSD_CUDA=OFF`) o instalar toolkit primero.
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- API rota entre versiones de `sd`: pinear release concreto (tag git) en el script.
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- Binario grande (~200MB con CUDA libs estaticas): vale, sources/ esta gitignored.
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