diff --git a/notebooks/luke-scribe-colab.ipynb b/notebooks/luke-scribe-colab.ipynb index ea116f1..530e034 100644 --- a/notebooks/luke-scribe-colab.ipynb +++ b/notebooks/luke-scribe-colab.ipynb @@ -140,14 +140,14 @@ "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], - "source": "# 10) 서버 기동 (in-proc 큐, 백그라운드 — nohup)\n# 이전 실행에서 남은 서버가 포트 8000을 점유하면 새 키를 모른 채 401이 난다.\n# → 먼저 기존 서버를 모두 종료하고, 키 파일 경로를 명시해 재시작한다.\nimport subprocess, os, time, urllib.request, urllib.error\n\nassert 'RAW_KEY' in globals(), '셀 9(키 생성)를 먼저 실행하세요'\n\nsubprocess.run(['pkill', '-f', 'luke-scribe serve'], capture_output=True)\ntime.sleep(2)\n\n# 서버가 읽을 키 파일/큐를 명시 (cwd 의존 제거)\nos.environ['LUKESCRIBE_API_KEY_FILE'] = '/content/api_keys.json'\nos.environ['LUKESCRIBE_QUEUE_BACKEND'] = 'inproc'\n\n!mkdir -p /content/logs\n!nohup luke-scribe serve --port 8000 > /content/logs/server.log 2>&1 &\n\nok = False\nfor _ in range(40):\n try:\n urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health', timeout=1)\n ok = True\n break\n except Exception:\n time.sleep(1)\nif not ok:\n print('서버 기동 실패 — 로그:')\n print(open('/content/logs/server.log').read()[-1500:])\n raise SystemExit('서버 기동 실패')\n\n# 키 인증 검증 — RAW_KEY로 /v1/jobs 호출 → 200이어야 함 (401이면 종료)\nreq = urllib.request.Request('http://localhost:8000/v1/jobs', headers={'X-API-Key': RAW_KEY})\ntry:\n resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=5)\n print('서버 기동 OK + 키 인증 OK (HTTP', resp.status, ')')\nexcept urllib.error.HTTPError as e:\n print('키 인증 실패 (HTTP', e.code, ') — 서버 로그:')\n print(open('/content/logs/server.log').read()[-1500:])\n raise SystemExit('키 인증 실패 — RAW_KEY 캡처/키 파일 확인')\n" + "source": "# 10) 서버 기동 (in-proc 큐, 백그라운드 — nohup)\n# 이전 실행에서 남은 서버가 포트 8000을 점유하면 새 키를 모른 채 401이 난다.\n# → 먼저 기존 서버를 모두 종료하고, 키 파일 경로를 명시해 재시작한다.\nimport subprocess, os, time, urllib.request, urllib.error\n\nassert 'RAW_KEY' in globals(), '셀 9(키 생성)를 먼저 실행하세요'\n\nsubprocess.run(['pkill', '-f', 'luke-scribe serve'], capture_output=True)\ntime.sleep(2)\n\n# 서버가 읽을 키 파일/큐를 명시 (cwd 의존 제거)\nos.environ['LUKESCRIBE_API_KEY_FILE'] = '/content/api_keys.json'\nos.environ['LUKESCRIBE_QUEUE_BACKEND'] = 'inproc'\n# in-proc 서버가 자체 워커 스레드로 큐를 소비 (업로드 → 완료까지 API 단독 처리)\nos.environ['LUKESCRIBE_AUTO_WORKER'] = 'true'\n\n!mkdir -p /content/logs\n!nohup luke-scribe serve --port 8000 > /content/logs/server.log 2>&1 &\n\nok = False\nfor _ in range(40):\n try:\n urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health', timeout=1)\n ok = True\n break\n except Exception:\n time.sleep(1)\nif not ok:\n print('서버 기동 실패 — 로그:')\n print(open('/content/logs/server.log').read()[-1500:])\n raise SystemExit('서버 기동 실패')\n\n# 키 인증 검증 — RAW_KEY로 /v1/jobs 호출 → 200이어야 함 (401이면 종료)\nreq = urllib.request.Request('http://localhost:8000/v1/jobs', headers={'X-API-Key': RAW_KEY})\ntry:\n resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=5)\n print('서버 기동 OK + 키 인증 OK (HTTP', resp.status, ')')\nexcept urllib.error.HTTPError as e:\n print('키 인증 실패 (HTTP', e.code, ') — 서버 로그:')\n print(open('/content/logs/server.log').read()[-1500:])\n raise SystemExit('키 인증 실패 — RAW_KEY 캡처/키 파일 확인')\n" }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], - "source": "# 11) 업로드 → poll → 결과 (RAW_KEY는 셀 9에서 캡처된 값)\nimport json, time, urllib.request, urllib.error, subprocess\n\nassert 'RAW_KEY' in globals(), '셀 9(키 생성)를 먼저 실행하세요'\n\n# multipart 업로드 (curl 사용 — 간단)\nr = subprocess.run(\n ['curl', '-s', '-X', 'POST', 'http://localhost:8000/v1/jobs',\n '-H', f'X-API-Key: {RAW_KEY}',\n '-F', 'file=@samples/colab-ko-en.mp3',\n '-F', 'options={\"language\":\"ko\",\"formats\":[\"json\",\"srt\"]}'],\n capture_output=True, text=True,\n)\njob = json.loads(r.stdout)\nprint('생성:', job)\njob_id = job.get('job_id')\n\n# 완료까지 poll (in-proc 큐는 워커가 소비해야 하므로 셀 12에서 drain 처리)\nif job_id:\n print('job_id =', job_id)\n for _ in range(60):\n st = json.loads(urllib.request.urlopen(\n urllib.request.Request(f'http://localhost:8000/v1/jobs/{job_id}',\n headers={'X-API-Key': RAW_KEY})\n ).read())\n if st['status'] in ('completed', 'failed', 'cancelled'):\n print('최종 상태:', st['status'])\n break\n time.sleep(2)\n else:\n print('60초 내 미완료 — 셀 12(워커 drain) 실행 후 다시 확인')\nelse:\n print('업로드 실패 — 서버 로그 확인: /content/logs/server.log')\n" + "source": "# 11) 업로드 → poll → 결과 (RAW_KEY는 셀 9에서 캡처된 값)\nimport json, time, urllib.request, urllib.error, subprocess\n\nassert 'RAW_KEY' in globals(), '셀 9(키 생성)를 먼저 실행하세요'\n\n# multipart 업로드 (curl 사용 — 간단)\nr = subprocess.run(\n ['curl', '-s', '-X', 'POST', 'http://localhost:8000/v1/jobs',\n '-H', f'X-API-Key: {RAW_KEY}',\n '-F', 'file=@samples/colab-ko-en.mp3',\n '-F', 'options={\"language\":\"ko\",\"formats\":[\"json\",\"srt\"]}'],\n capture_output=True, text=True,\n)\njob = json.loads(r.stdout)\nprint('생성:', job)\njob_id = job.get('job_id')\n\n# 완료까지 poll (auto-worker가 서버 프로세스에서 큐를 소비 — 첫 실행은\n# 모델 다운로드 ~1.6GB 포함이라 최대 4분까지 대기)\nif job_id:\n print('job_id =', job_id)\n for _ in range(120):\n st = json.loads(urllib.request.urlopen(\n urllib.request.Request(f'http://localhost:8000/v1/jobs/{job_id}',\n headers={'X-API-Key': RAW_KEY})\n ).read())\n if st['status'] in ('completed', 'failed', 'cancelled'):\n print('최종 상태:', st['status'])\n break\n time.sleep(2)\n else:\n print('폴링 60초 초과 — 서버 로그 확인: /content/logs/server.log')\nelse:\n print('업로드 실패 — 서버 로그 확인: /content/logs/server.log')\n" }, { "cell_type": "markdown", @@ -159,7 +159,7 @@ "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], - "source": "# 12) 브로커 + 워커 포함 전체 흐름 (in-proc)\n# 서버의 in-proc 브로커에 enqueue된 job을 같은 프로세스의 워커가 소비하는 구조는\n# 프로세스 분리 필요 → 여기서는 클라이언트에서 직접 Worker.drain() 호출로 검증\nfrom luke_scribe.config import Settings\nfrom luke_scribe.jobqueue.broker import InProcBroker\nfrom luke_scribe.jobqueue.worker import Worker\nfrom luke_scribe.jobqueue.jobs import Job\nfrom luke_scribe.results.store import ResultStore\n\nsettings = Settings(_env_file=None, queue_backend='inproc',\n results_dir='/content/results', model_cache_dir=None)\nbroker = InProcBroker(settings)\nstore = ResultStore(settings.results_dir)\n\njob = Job(type='file', lane='batch', source_path='samples/colab-ko-en.mp3',\n options={'model': 'large-v3-turbo', 'language': 'ko', 'device': 'auto'})\nbroker.enqueue(job)\nworker = Worker(settings=settings, broker=broker, store=store)\nworker.drain()\n\nresult = store.read_result(job.id)\nif result is None:\n # 전사 실패(예: GPU 초기화 실패) 시 결과가 저장되지 않음 — 상태/오류 출력\n state = broker.get(job.id)\n print('결과 없음 — job 상태:', getattr(state, 'status', 'unknown'))\n if state is not None:\n print('job 오류:', getattr(state, 'error', None) or '없음')\nelse:\n print('status:', result.status)\n print('text:', result.text[:120])\n print('device:', result.execution.device, '| ct:', result.execution.compute_type, '| rtf:', result.timings.rtf)\n" + "source": "# 12) 브로커 + 워커 포함 전체 흐름 (in-proc)\n# 서버의 in-proc 브로커에 enqueue된 job을 같은 프로세스의 워커가 소비하는 구조는\n# 프로세스 분리 필요 → 여기서는 클라이언트에서 직접 Worker.drain() 호출로 검증\nfrom luke_scribe.config import Settings\nfrom luke_scribe.jobqueue.broker import InProcBroker\nfrom luke_scribe.jobqueue.worker import Worker\nfrom luke_scribe.jobqueue.jobs import Job\nfrom luke_scribe.results.store import ResultStore\n\nsettings = Settings(_env_file=None, queue_backend='inproc',\n results_dir='/content/results', model_cache_dir=None)\nbroker = InProcBroker(settings)\nstore = ResultStore(settings.results_dir)\n\njob = Job(type='file', lane='batch', source_path='samples/colab-ko-en.mp3',\n options={'model': 'large-v3-turbo', 'language': 'ko', 'device': 'auto'})\nbroker.enqueue(job)\nworker = Worker(settings=settings, broker=broker, store=store)\nworker.drain()\n\nresult = store.read_result(job.id)\nif result is None:\n # 전사 실패(예: GPU 초기화 실패) 시 결과가 저장되지 않음 — 상태/오류 출력\n state = broker.get(job.id)\n print('결과 없음 — job 상태:', getattr(state, 'status', 'unknown'))\n if state is not None:\n err = getattr(state, 'error_message', None) or getattr(state, 'error_code', None)\n print('job 오류:', err or '없음')\nelse:\n print('status:', result.status)\n print('text:', result.text[:120])\n print('device:', result.execution.device, '| ct:', result.execution.compute_type, '| rtf:', result.timings.rtf)\n" }, { "cell_type": "markdown", @@ -171,12 +171,12 @@ "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], - "source": "# 13) 벤치마크 — 샘플 manifest 사용 (선택, 시간 소요)\n# 간단 manifest 생성\nimport yaml\nmanifest = {\n 'name': 'colab-quick',\n 'language': 'ko',\n 'targets': {'entity_preservation': 0.95, 'cer': 0.15},\n 'cases': [\n {'name': 'ko-en-tech', 'audio': 'samples/colab-ko-en.mp3',\n 'expected_entities': ['vLLM', 'Kubernetes', 'GPU']},\n ],\n}\nyaml.safe_dump(manifest, open('/content/manifest.yaml', 'w'))\n\n# 실행 (기본: turbo만 → 빠름)\n!luke-scribe bench /content/manifest.yaml --models large-v3-turbo --device auto --repeats 2 --output /content/bench-report.json 2>&1 | tail -20\n" + "source": "# 13) 벤치마크 — 샘플 manifest 사용 (선택, 시간 소요)\n# 간단 manifest 생성\nimport yaml\nmanifest = {\n 'name': 'colab-quick',\n 'dataset_version': '1.0',\n 'language': 'ko',\n 'targets': {'entity_preservation': 0.95, 'cer': 0.15},\n 'clips': [\n {'name': 'ko-en-tech', 'audio_path': 'samples/colab-ko-en.mp3',\n 'duration_sec': 10.5, 'entities': ['vLLM', 'Kubernetes', 'GPU']},\n ],\n}\nyaml.safe_dump(manifest, open('/content/manifest.yaml', 'w'))\n\n# 실행 (기본: turbo만 → 빠름)\n!luke-scribe bench /content/manifest.yaml --models large-v3-turbo --device auto --repeats 2 --output /content/bench-report.json 2>&1 | tail -20\n" }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, - "source": "## 8) 문제 해결\n\n### 전사 실패: `unsupported device cuda:0`\n\n**근본 원인**: v0.1 엔진이 `device=\"cuda:0\"`(인덱스 포함)를 그대로 CTranslate2에 전달했는데,\nCTranslate2는 `device=\"cuda\"`만 허용하고 인덱스는 별도 `device_index` 인자로 받습니다.\n→ 엔진에서 `device`/`device_index`를 분리하도록 **수정 완료** (이 브랜치 최신 커밋 포함).\n\n참고: Colab의 CUDA 13(드라이버 580)에서는 CUDA 12용 CTranslate2 wheel이\n런타임 라이브러리(cuBLAS/cuDNN)를 못 찾을 수 있어, 설치 셀 3에서\n`nvidia-cublas-cu12`/`nvidia-cudnn-cu12` + `LD_LIBRARY_PATH`를 설정합니다.\n그래도 실패하면 CPU 폴백: `--device cpu --compute-type int8` (느리지만 확실).\n\n### API 키 인증 실패 (401)\n\n1. `api_keys.json`에는 **다이제스트만** 저장되고 raw 키는 생성 시 1회만 출력됩니다\n (보안 설계). 셀 9에서 `RAW_KEY`를 캡처했는지 확인하세요 — 파일에서 키를 읽으면 401.\n2. **이전 실행에서 남은 서버**가 포트 8000을 점유하면 새 키를 모른 채 401이 납니다.\n 셀 10이 시작 시 `pkill`로 기존 서버를 종료하고 키 인증(HTTP 200)까지 검증합니다.\n\n### 모델 다운로드 실패\n\n- Hugging Face 연결 필요. 재시도: `LUKESCRIBE_MODEL_DOWNLOAD_RETRIES=3`\n- 특정 모델만: `--model large-v3-turbo` (기본) / `--model large-v3`\n\n### API 키 인증 실패 (401)\n\n`api_keys.json`에는 **다이제스트만** 저장되고 raw 키는 생성 시 1회만 출력됩니다\n(보안 설계). 셀 9에서 `RAW_KEY`를 캡처했는지 확인하세요 — 파일에서 키를 읽으면 401이 납니다.\n\n### OOM (16GB VRAM)\n\n- EngineOwner가 자동으로 정밀도를 강등합니다 (float16 → int8_float16 → int8 → CPU)\n- 수동 지정: `--compute-type int8_float16`\n\n### 저장소가 private인데 클론 안 됨\n\n1번 셀의 `GITEA_TOKEN`에 토큰을 입력하고 런타임 → **Restart session** 후 다시 실행하세요.\n" + "source": "## 8) 문제 해결\n\n### 전사 실패: `unsupported device cuda:0`\n\n**근본 원인**: v0.1 엔진이 `device=\"cuda:0\"`(인덱스 포함)를 그대로 CTranslate2에 전달했는데,\nCTranslate2는 `device=\"cuda\"`만 허용하고 인덱스는 별도 `device_index` 인자로 받습니다.\n→ 엔진에서 `device`/`device_index`를 분리하도록 **수정 완료** (이 브랜치 최신 커밋 포함).\n\n참고: Colab의 CUDA 13(드라이버 580)에서는 CUDA 12용 CTranslate2 wheel이\n런타임 라이브러리(cuBLAS/cuDNN)를 못 찾을 수 있어, 설치 셀 3에서\n`nvidia-cublas-cu12`/`nvidia-cudnn-cu12` + `LD_LIBRARY_PATH`를 설정합니다.\n그래도 실패하면 CPU 폴백: `--device cpu --compute-type int8` (느리지만 확실).\n\n### API 키 인증 실패 (401)\n\n1. `api_keys.json`에는 **다이제스트만** 저장되고 raw 키는 생성 시 1회만 출력됩니다\n (보안 설계). 셀 9에서 `RAW_KEY`를 캡처했는지 확인하세요 — 파일에서 키를 읽으면 401.\n2. **이전 실행에서 남은 서버**가 포트 8000을 점유하면 새 키를 모른 채 401이 납니다.\n 셀 10이 시작 시 `pkill`로 기존 서버를 종료하고 키 인증(HTTP 200)까지 검증합니다.\n\n### 업로드 후 job이 queued에 머무는 경우\n\nin-proc 백엔드는 별도 워커 프로세스가 없으면 큐를 소비하지 못합니다.\n셀 10이 `LUKESCRIBE_AUTO_WORKER=true`로 서버를 띄우면 서버 내부 워커 스레드가\n업로드 → 완료까지 처리합니다 (v0.1에서 추가된 옵트인 기능).\n\n### 모델 다운로드 실패\n\n- Hugging Face 연결 필요. 재시도: `LUKESCRIBE_MODEL_DOWNLOAD_RETRIES=3`\n- 특정 모델만: `--model large-v3-turbo` (기본) / `--model large-v3`\n\n### API 키 인증 실패 (401)\n\n`api_keys.json`에는 **다이제스트만** 저장되고 raw 키는 생성 시 1회만 출력됩니다\n(보안 설계). 셀 9에서 `RAW_KEY`를 캡처했는지 확인하세요 — 파일에서 키를 읽으면 401이 납니다.\n\n### OOM (16GB VRAM)\n\n- EngineOwner가 자동으로 정밀도를 강등합니다 (float16 → int8_float16 → int8 → CPU)\n- 수동 지정: `--compute-type int8_float16`\n\n### 저장소가 private인데 클론 안 됨\n\n1번 셀의 `GITEA_TOKEN`에 토큰을 입력하고 런타임 → **Restart session** 후 다시 실행하세요.\n" } ] } \ No newline at end of file diff --git a/scripts/build_colab_notebook.py b/scripts/build_colab_notebook.py index 6ab8289..1ceff61 100644 --- a/scripts/build_colab_notebook.py +++ b/scripts/build_colab_notebook.py @@ -220,6 +220,8 @@ def cells() -> list[dict]: "# 서버가 읽을 키 파일/큐를 명시 (cwd 의존 제거)\n" "os.environ['LUKESCRIBE_API_KEY_FILE'] = '/content/api_keys.json'\n" "os.environ['LUKESCRIBE_QUEUE_BACKEND'] = 'inproc'\n" + "# in-proc 서버가 자체 워커 스레드로 큐를 소비 (업로드 → 완료까지 API 단독 처리)\n" + "os.environ['LUKESCRIBE_AUTO_WORKER'] = 'true'\n" "\n" "!mkdir -p /content/logs\n" "!nohup luke-scribe serve --port 8000 > /content/logs/server.log 2>&1 &\n" @@ -265,10 +267,11 @@ def cells() -> list[dict]: "print('생성:', job)\n" "job_id = job.get('job_id')\n" "\n" - "# 완료까지 poll (in-proc 큐는 워커가 소비해야 하므로 셀 12에서 drain 처리)\n" + "# 완료까지 poll (auto-worker가 서버 프로세스에서 큐를 소비 — 첫 실행은\n" + "# 모델 다운로드 ~1.6GB 포함이라 최대 4분까지 대기)\n" "if job_id:\n" " print('job_id =', job_id)\n" - " for _ in range(60):\n" + " for _ in range(120):\n" " st = json.loads(urllib.request.urlopen(\n" " urllib.request.Request(f'http://localhost:8000/v1/jobs/{job_id}',\n" " headers={'X-API-Key': RAW_KEY})\n" @@ -278,7 +281,7 @@ def cells() -> list[dict]: " break\n" " time.sleep(2)\n" " else:\n" - " print('60초 내 미완료 — 셀 12(워커 drain) 실행 후 다시 확인')\n" + " print('폴링 60초 초과 — 서버 로그 확인: /content/logs/server.log')\n" "else:\n" " print('업로드 실패 — 서버 로그 확인: /content/logs/server.log')\n" ), @@ -315,7 +318,8 @@ def cells() -> list[dict]: " state = broker.get(job.id)\n" " print('결과 없음 — job 상태:', getattr(state, 'status', 'unknown'))\n" " if state is not None:\n" - " print('job 오류:', getattr(state, 'error', None) or '없음')\n" + " err = getattr(state, 'error_message', None) or getattr(state, 'error_code', None)\n" + " print('job 오류:', err or '없음')\n" "else:\n" " print('status:', result.status)\n" " print('text:', result.text[:120])\n" @@ -332,11 +336,12 @@ def cells() -> list[dict]: "import yaml\n" "manifest = {\n" " 'name': 'colab-quick',\n" + " 'dataset_version': '1.0',\n" " 'language': 'ko',\n" " 'targets': {'entity_preservation': 0.95, 'cer': 0.15},\n" - " 'cases': [\n" - " {'name': 'ko-en-tech', 'audio': 'samples/colab-ko-en.mp3',\n" - " 'expected_entities': ['vLLM', 'Kubernetes', 'GPU']},\n" + " 'clips': [\n" + " {'name': 'ko-en-tech', 'audio_path': 'samples/colab-ko-en.mp3',\n" + " 'duration_sec': 10.5, 'entities': ['vLLM', 'Kubernetes', 'GPU']},\n" " ],\n" "}\n" "yaml.safe_dump(manifest, open('/content/manifest.yaml', 'w'))\n" @@ -359,6 +364,10 @@ def cells() -> list[dict]: " (보안 설계). 셀 9에서 `RAW_KEY`를 캡처했는지 확인하세요 — 파일에서 키를 읽으면 401.\n" "2. **이전 실행에서 남은 서버**가 포트 8000을 점유하면 새 키를 모른 채 401이 납니다.\n" " 셀 10이 시작 시 `pkill`로 기존 서버를 종료하고 키 인증(HTTP 200)까지 검증합니다.\n\n" + "### 업로드 후 job이 queued에 머무는 경우\n\n" + "in-proc 백엔드는 별도 워커 프로세스가 없으면 큐를 소비하지 못합니다.\n" + "셀 10이 `LUKESCRIBE_AUTO_WORKER=true`로 서버를 띄우면 서버 내부 워커 스레드가\n" + "업로드 → 완료까지 처리합니다 (v0.1에서 추가된 옵트인 기능).\n\n" "### 모델 다운로드 실패\n\n" "- Hugging Face 연결 필요. 재시도: `LUKESCRIBE_MODEL_DOWNLOAD_RETRIES=3`\n" "- 특정 모델만: `--model large-v3-turbo` (기본) / `--model large-v3`\n" diff --git a/src/luke_scribe/api/app.py b/src/luke_scribe/api/app.py index 2aadf21..91577bf 100644 --- a/src/luke_scribe/api/app.py +++ b/src/luke_scribe/api/app.py @@ -9,6 +9,7 @@ Lifespan (plan §3.10a/§3.5): from __future__ import annotations import logging +import threading from contextlib import asynccontextmanager from fastapi import FastAPI, Request @@ -63,6 +64,23 @@ def create_app(settings: Settings | None = None) -> FastAPI: app.state.session_guard = _SessionGuard(settings) + # in-proc 백엔드 + auto_worker: 같은 프로세스 워커 스레드가 큐를 소비 + # (dev/Colab에서 별도 워커 프로세스 없이 업로드 → 완료 흐름이 가능하게 함) + inproc_worker = None + if settings.queue_backend == "inproc" and settings.auto_worker: + from ..jobqueue.worker import Worker + + inproc_worker = Worker( + settings=settings, + broker=broker, + store=store, + owner=owner, + worker_id="api-inproc", + ) + threading.Thread(target=inproc_worker.run_forever, daemon=True).start() + logger.info("in-proc auto-worker 스레드 시작 (queue_backend=inproc, auto_worker=true)") + app.state.inproc_worker = inproc_worker + # 모델 프로비저닝 (선택) — 설정된 경우에만 model_cache = settings.model_cache_dir if model_cache: @@ -99,6 +117,10 @@ def create_app(settings: Settings | None = None) -> FastAPI: tunnel.stop() except Exception: pass + if inproc_worker is not None: + # stop()은 다음 루프 반복에서 반영 — 진행 중 job은 끝까지 완료 후 + # 스레드가 종료된다 (daemon + 프로세스 종료 흐름에서는 안전) + inproc_worker.stop() owner.unload_all() app = FastAPI( diff --git a/src/luke_scribe/config.py b/src/luke_scribe/config.py index 5aa7168..dbc18dd 100644 --- a/src/luke_scribe/config.py +++ b/src/luke_scribe/config.py @@ -58,6 +58,9 @@ class Settings(BaseSettings): job_timeout_hours: float = 4.0 job_timeout_margin_rtf: float = 2.0 # duration × RTF 추정 시 마진 + # ── 워커 ── + auto_worker: bool = False # in-proc 백엔드: 서버 프로세스가 큐를 소비 (dev/Colab) + # ── 입력 상한 ── max_duration_sec: int = 14400 # 4h max_upload_bytes: int = 2 * 1024 * 1024 * 1024 # 2GB diff --git a/src/luke_scribe/engine/faster_whisper_engine.py b/src/luke_scribe/engine/faster_whisper_engine.py index 48de03a..31a8be0 100644 --- a/src/luke_scribe/engine/faster_whisper_engine.py +++ b/src/luke_scribe/engine/faster_whisper_engine.py @@ -130,9 +130,45 @@ class FasterWhisperEngine(TranscriptionEngine): except Exception as exc: raise TranscriptionFailed(f"전사 중 오류: {exc}") from exc - wrapped = _CancellableSegmentIterator(segments_iter, should_cancel or (lambda: False)) + wrapped = _CancellableSegmentIterator( + self._to_dict_segments(segments_iter), should_cancel or (lambda: False) + ) return TranscriptionOutcome(wrapped, info=info) + @staticmethod + def _to_dict_segments(segments): + """faster-whisper Segment(namedtuple) → dict로 정규화. + + 다운스트림(배치 파이프라인/벤치/실시간)은 dict 계약을 쓴다 (mock과 동일). + GPU 실전에서만 재현되는 버그: 'Segment' object has no attribute 'get'. + """ + for seg in segments: + if isinstance(seg, dict): + yield seg + continue + asdict = getattr(seg, "_asdict", None) + if asdict is not None: + yield dict(asdict()) + continue + # 최후 수단: 알려진 필드만, None 값은 제외 (다운스트림 .get(key, default)가 + # key 존재+None으로 default를 무시하지 않도록) + yield { + k: v + for k in ( + "id", + "seek", + "start", + "end", + "text", + "tokens", + "temperature", + "avg_logprob", + "compression_ratio", + "no_speech_prob", + ) + if (v := getattr(seg, k, None)) is not None + } + @staticmethod def _split_device(device: str) -> tuple[str, int]: """'cuda:N' → ('cuda', N). CTranslate2는 device='cuda'만 허용하므로 분리한다. diff --git a/src/luke_scribe/jobqueue/worker.py b/src/luke_scribe/jobqueue/worker.py index 61d54ea..d7db075 100644 --- a/src/luke_scribe/jobqueue/worker.py +++ b/src/luke_scribe/jobqueue/worker.py @@ -100,7 +100,16 @@ class Worker: self._emit_progress(job, processed_sec, total_sec) try: - options = TranscriptionOptions(**job.options) + # API의 TranscribeOptions에는 엔진과 무관한 키가 포함될 수 있다 + # (formats/timestamps/glossary_id/post_correction/diarize 등) — + # 엔진 계약 필드만 골라 전달한다. + options = TranscriptionOptions( + **{ + k: v + for k, v in (job.options or {}).items() + if k in TranscriptionOptions.__slots__ + } + ) result = pipeline.run(job, options, progress_cb=progress_cb) # 결과를 먼저 영속화한 뒤 상태 전이 (실패 시 FAILED로 전이 가능하게) self.store.write_result(job.id, result) diff --git a/tests/integration/test_api.py b/tests/integration/test_api.py index e84938b..54c7bd1 100644 --- a/tests/integration/test_api.py +++ b/tests/integration/test_api.py @@ -44,6 +44,34 @@ class TestHealth: assert body["model_ready"] is False # 모델 캐시 없음 → 프로비저닝 보류 +class TestAutoWorker: + def test_auto_worker_off_by_default(self, client: TestClient): + """기본(False)에서는 워커 스레드를 띄우지 않는다 (테스트/프로덕션 안전).""" + assert client.app.state.inproc_worker is None + + def test_auto_worker_started_when_enabled(self, tmp_path): + """auto_worker=true + inproc → lifespan이 워커 스레드를 시작하고 종료 시 정지.""" + from luke_scribe.api.app import create_app + from luke_scribe.config import Settings + + settings = Settings( + _env_file=None, + results_dir=str(tmp_path / "results"), + api_key_file=str(tmp_path / "api_keys.json"), + queue_backend="inproc", + model_cache_dir=None, + tunnel="none", + auto_worker=True, + ) + app = create_app(settings) + with TestClient(app) as c: + w = c.app.state.inproc_worker + assert w is not None + assert not w._stop.is_set() + # lifespan 종료 → 워커 정지 요청 + assert w._stop.is_set() + + class TestAuth: def test_missing_key_rejected(self, client: TestClient): r = client.get("/v1/jobs") diff --git a/tests/integration/test_worker.py b/tests/integration/test_worker.py index bfeef03..80ae55c 100644 --- a/tests/integration/test_worker.py +++ b/tests/integration/test_worker.py @@ -30,6 +30,42 @@ def _job(**kw) -> Job: class TestWorkerLifecycle: + def test_api_style_options_filtered(self, settings, tmp_path): + """API TranscribeOptions(엔진 무관 키 포함) → 워커가 엔진 필드만 골라 처리. + + Colab 실전에서 잡이 계속 실패한 원인: job.options에 formats/timestamps/ + diarize 등이 포함돼 TranscriptionOptions(**job.options)가 TypeError를 냄. + """ + broker = InProcBroker(settings) + store = ResultStore(str(tmp_path / "results")) + worker = Worker( + settings=settings, + broker=broker, + store=store, + owner=FakeEngineOwner(), + ingestor=FakeIngestor(), + ) + job = _job( + options={ + "language": "ko", + "device": "auto", + "timestamps": True, + "formats": ["json", "srt"], + "word_timestamps": False, + "vad": True, + "hotwords": [], + "glossary_id": None, + "post_correction": None, + "diarize": False, + } + ) + broker.enqueue(job) + worker.drain() + assert broker.get(job.id).status == JobStatus.COMPLETED + result = store.read_result(job.id) + assert result is not None + assert result.status == "completed" + def test_complete_flow(self, settings, tmp_path): """enqueue → worker 처리 → completed + 결과 저장 + 콜백.""" broker = InProcBroker(settings) diff --git a/tests/unit/test_engine_faster_whisper.py b/tests/unit/test_engine_faster_whisper.py index d27feeb..081ca38 100644 --- a/tests/unit/test_engine_faster_whisper.py +++ b/tests/unit/test_engine_faster_whisper.py @@ -16,16 +16,17 @@ from luke_scribe.engine.faster_whisper_engine import FasterWhisperEngine class FakeWhisperModel: - """faster_whisper.WhisperModel 대체 — 생성 인자만 기록한다.""" + """faster_whisper.WhisperModel 대체 — 생성 인자/세그먼트를 기록한다.""" calls: list[dict] = [] + segments: list = [] # transcribe()가 yield할 세그먼트 (기본: namedtuple) def __init__(self, *args, **kwargs) -> None: self.kwargs = kwargs self.__class__.calls.append(kwargs) def transcribe(self, audio_path, **kwargs): - return iter([]), {} + return iter(list(self.__class__.segments)), {} def _install_fake(monkeypatch) -> None: @@ -33,6 +34,7 @@ def _install_fake(monkeypatch) -> None: mod.WhisperModel = FakeWhisperModel monkeypatch.setitem(sys.modules, "faster_whisper", mod) FakeWhisperModel.calls.clear() + FakeWhisperModel.segments = [] def _opts(**kw) -> TranscriptionOptions: @@ -78,3 +80,60 @@ def test_split_device_helper(): assert FasterWhisperEngine._split_device("cuda") == ("cuda", 0) # 파싱 불가 인덱스는 그대로 전달 (모델 로드 시 명시적 오류로 fail-explicit) assert FasterWhisperEngine._split_device("cuda:xx") == ("cuda:xx", 0) + + +def test_namedtuple_segments_normalized_to_dicts(monkeypatch): + """faster-whisper Segment(namedtuple) → dict 정규화 (GPU 실전 버그).""" + from collections import namedtuple + + _install_fake(monkeypatch) + Seg = namedtuple( + "Segment", + [ + "id", + "seek", + "start", + "end", + "text", + "tokens", + "temperature", + "avg_logprob", + "compression_ratio", + "no_speech_prob", + ], + ) + FakeWhisperModel.segments = [ + Seg( + id=0, + seek=0, + start=0.0, + end=2.5, + text="오늘 vLLM을 배포합니다.", + tokens=[1, 2], + temperature=0.0, + avg_logprob=-0.2, + compression_ratio=1.0, + no_speech_prob=0.01, + ) + ] + outcome = FasterWhisperEngine().transcribe( + "/tmp/x.wav", _opts(device="cpu", compute_type="int8") + ) + segs = list(outcome.segments) + assert len(segs) == 1 + seg = segs[0] + # dict 계약: .get() 사용 가능 (파이프라인이 이걸로 접근) + assert seg.get("text") == "오늘 vLLM을 배포합니다." + assert seg.get("end") == 2.5 + assert seg.get("avg_logprob") == -0.2 + + +def test_dict_segments_passthrough(monkeypatch): + """이미 dict인 세그먼트는 그대로 (mock 계약과 호환).""" + _install_fake(monkeypatch) + FakeWhisperModel.segments = [{"index": 0, "start": 0.0, "end": 1.0, "text": "x"}] + outcome = FasterWhisperEngine().transcribe( + "/tmp/x.wav", _opts(device="cpu", compute_type="int8") + ) + segs = list(outcome.segments) + assert segs == [{"index": 0, "start": 0.0, "end": 1.0, "text": "x"}]