feat: 웹 스크래핑 에이전트에 URL 유효성 검사 기능 추가

AI_Web_Scraper/ai_agent.py

@@ -75,6 +75,23 @@ class AIAgent:
             hf_logging.set_verbosity_error()
         except Exception:
             pass
+        # 안전한 __repr__ 패치로 f-string 로깅 중 예외 회피
+        try:
+            from transformers.configuration_utils import PretrainedConfig as _HFPC
+            _orig_repr = getattr(_HFPC, '__repr__', None)
+            def _safe_repr(self):
+                try:
+                    # 가능한 경우 최소 정보만 반환
+                    name = getattr(self, '__class__', type('X', (), {})).__name__
+                    model_type = getattr(self, 'model_type', 'unknown')
+                    return f"{name}(model_type={model_type})"
+                except Exception:
+                    return f"PretrainedConfig(unknown)"
+            if _orig_repr is not None and getattr(_HFPC.__repr__, '_aiws_safe', None) is None:
+                _safe_repr._aiws_safe = True
+                _HFPC.__repr__ = _safe_repr
+        except Exception:
+            pass
 
         model_settings = self.config.get('model_settings', {})
         use_quantization = bool(model_settings.get('use_quantization', False))
@@ -150,21 +167,11 @@ class AIAgent:
             if max_memory:
                 load_kwargs["max_memory"] = max_memory
 
-            # use_quantization=True면 8bit 우선 시도 (repo의 다른 양자화 경로 우회)
+            # use_quantization=True면 8bit 우선 시도 (항상 레거시 플래그 사용)
             if use_quantization:
-                try:
-                    from transformers import BitsAndBytesConfig
-                    tmp = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True)
-                    if hasattr(tmp, 'get_loading_attributes'):
-                        load_kwargs["quantization_config"] = tmp
-                        print("8bit 양자화 적용 (1차 시도, bnb 신 API)")
-                    else:
-                        # 레거시 API 시도
                 load_kwargs["load_in_8bit"] = True
                 load_kwargs["llm_int8_enable_fp32_cpu_offload"] = True
-                        print("8bit 양자화 적용 (1차 시도, 레거시 API)")
+                print("8bit 양자화 적용 (레거시 플래그)")
-                except Exception as _:
-                    print("bitsandbytes 감지 실패: 비양자화로 1차 시도 진행")
 
             self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
                 model_source,
@@ -200,9 +207,7 @@ class AIAgent:
                 print(f"비양자화 재시도 실패: {e_noq}")
 
                 # 2b. 8-bit 양자화로 재시도 (가능 시)
-                tried_int8 = False
                 try:
-                    from transformers import BitsAndBytesConfig
                     print("8bit 양자화로 재시도합니다...")
                     self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_source, trust_remote_code=True)
                     # config 재생성 및 quantization_config 제거
@@ -219,20 +224,15 @@ class AIAgent:
                         offload_state_dict=True,
                         trust_remote_code=True,
                         config=cfg,
+                        load_in_8bit=True,
+                        llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True,
                     )
                     if dtype is not None:
                         retry_kwargs["torch_dtype"] = dtype
                     if max_memory:
                         retry_kwargs["max_memory"] = max_memory
-                    tmp = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True)
-                    if hasattr(tmp, 'get_loading_attributes'):
-                        retry_kwargs["quantization_config"] = tmp
-                    else:
-                        retry_kwargs["load_in_8bit"] = True
-                        retry_kwargs["llm_int8_enable_fp32_cpu_offload"] = True
 
                     self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_source, **retry_kwargs)
-                    tried_int8 = True
                 except Exception as e_int8:
                     print(f"8bit 재시도 실패: {e_int8}")