Update app_hf.py

app_hf.py

@@ -1,14 +1,9 @@
-# app.py - FastAPI + Gradio 통합 조위 예측 시스템
+# app_hf_spaces.py - HF Spaces 전용 (Gradio Only)
 
 import warnings
 import os
 from dotenv import load_dotenv
-from fastapi import FastAPI
-from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from fastapi.responses import RedirectResponse
 import gradio as gr
-import uvicorn
-from typing import Optional, List
 
 # .env 파일에서 환경 변수 로드
 load_dotenv()
@@ -18,7 +13,7 @@ from prediction import single_prediction
 from chatbot import process_chatbot_query_with_llm
 from ui import create_ui
 
-# --- API 유틸리티 함수 가져오기 ---
+# --- API 유틸리티 함수 가져오기 (UI 내부에서만 사용) ---
 from api_utils import (
     api_get_tide_level,
     api_get_tide_series,
@@ -31,55 +26,7 @@ from api_utils import (
 # --- 경고 무시 ---
 warnings.filterwarnings('ignore')
 
-# === 1. FastAPI 애플리케이션 생성 ===
-app = FastAPI(
-    title="조위 예측 API",
-    description="TimeXer 모델 기반 조위 예측 시스템",
-    version="1.0.0",
-)
-
-# CORS 설정
-app.add_middleware(
-    CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"],
-    allow_credentials=True,
-    allow_methods=["*"],
-    allow_headers=["*"],
-)
-
-# === 2. API 엔드포인트들 ===
-@app.get("/api/health", tags=["Status"])
-def health():
-    """시스템 상태 확인"""
-    return api_health_check()
-
-@app.get("/api/tide_level", tags=["Predictions"])
-def get_tide_level(station_id: str, target_time: Optional[str] = None):
-    """특정 시간의 조위 정보 조회"""
-    return api_get_tide_level(station_id, target_time)
-
-@app.get("/api/tide_series", tags=["Predictions"])
-def get_tide_series(station_id: str, start_time: Optional[str] = None, 
-                   end_time: Optional[str] = None, interval_minutes: int = 60):
-    """시계열 조위 데이터 조회"""
-    return api_get_tide_series(station_id, start_time, end_time, interval_minutes)
-
-@app.get("/api/extremes", tags=["Predictions"])
-def get_extremes(station_id: str, date: Optional[str] = None, include_secondary: bool = False):
-    """만조/간조 정보 조회"""
-    return api_get_extremes_info(station_id, date, include_secondary)
-
-@app.get("/api/alert", tags=["Predictions"])
-def check_alert(station_id: str, hours: int = 24, warning_level: float = 700, danger_level: float = 750):
-    """위험 수위 알림 확인"""
-    return api_check_tide_alert(station_id, hours, warning_level, danger_level)
-
-@app.get("/api/compare", tags=["Predictions"])
-def compare_stations(station_ids: List[str], target_time: Optional[str] = None):
-    """여러 관측소 조위 비교"""
-    return api_compare_stations(station_ids, target_time)
-
-# === 3. Gradio UI 생성 ===
+# --- API 핸들러 준비 (UI 내부에서만 사용) ---
 api_handlers = {
     "health": api_health_check,
     "tide_level": api_get_tide_level,
@@ -89,8 +36,13 @@ api_handlers = {
     "compare": api_compare_stations
 }
 
-print("🌊 조위 예측 시스템 초기화 중...")
+# --- HF Spaces 최적화 설정 ---
+os.environ["GRADIO_ANALYTICS_ENABLED"] = "false"
+os.environ["GRADIO_THEME_CACHE"] = "false"
 
+print("🌊 조위 예측 시스템 초기화 중 (HF Spaces 전용)...")
+
+# --- Gradio UI 생성 ---
 demo = create_ui(
     prediction_handler=single_prediction,
     chatbot_handler=process_chatbot_query_with_llm,
@@ -99,86 +51,18 @@ demo = create_ui(
 
 print("✅ Gradio UI 생성 완료")
 
-# === 4. 환경별 실행 분기 ===
-is_hf_spaces = os.getenv("SPACE_ID") is not None
-
-# 모든 환경에서 FastAPI + Gradio 통합 사용
-print("🔗 FastAPI + Gradio 통합 모드")
-
-# 환경별 Gradio 마운트
-if is_hf_spaces:
-    # HF Spaces: 단계적 초기화로 충돌 방지
-    print("🔧 HF Spaces 캐시 정리 중...")
-    
-    # 임시 Gradio 실행으로 정적 파일 생성 보장
-    try:
-        import tempfile
-        import time
-        temp_interface = gr.Interface(
-            fn=lambda x: "cache warming",
-            inputs="text", 
-            outputs="text"
-        )
-        # 빠른 실행 후 종료로 캐시 워밍업
-        temp_interface.launch(
-            server_name="127.0.0.1", 
-            server_port=7861,  # 다른 포트 사용
-            prevent_thread_lock=True,
-            show_error=False,
-            quiet=True,
-            inbrowser=False
-        )
-        time.sleep(1)  # 1초 대기
-        temp_interface.close()
-        print("✅ Gradio 캐시 워밍업 완료")
-    except Exception as e:
-        print(f"⚠️ 캐시 워밍업 실패 (무시): {e}")
-    
-    # 실제 마운트
-    app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
-    print("✅ HF Spaces: Gradio를 루트(/) 경로에 마운트")
-else:
-    # 로컬: /ui 경로에 Gradio 마운트
-    app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/ui")
-    print("✅ 로컬: Gradio를 /ui 경로에 마운트")
-    
-    # 로컬에서만 루트 리디렉션
-    @app.get("/")
-    def redirect_to_ui():
-        return RedirectResponse(url="/ui", status_code=302)
-
-
-# HF Spaces를 위한 app export (이 변수가 자동으로 감지됨)
-# HF Spaces에서는 이 app 객체를 직접 사용합니다
-
-if is_hf_spaces:
-    print("🤗 HF Spaces 환경 - FastAPI + Gradio 외부 노출")
-    print("🔗 UI: https://your-space-name.hf.space/ui")
-    print("📋 API: https://your-space-name.hf.space/docs")
-    
-    # HF Spaces에서 실행
-    if __name__ == "__main__":
-        # HF Spaces는 uvicorn을 직접 사용하지 않고 app 객체를 export
-        # 하지만 테스트를 위해 여기서도 uvicorn 실행
-        uvicorn.run(
-            app,
-            host="0.0.0.0",
-            port=7860
-        )
-        
-else:
-    # 로컬 환경
-    print("💻 로컬 환경 - FastAPI + Gradio 통합")
+# --- HF Spaces용 실행 ---
+if __name__ == "__main__":
+    print("🤗 HF Spaces 조위 예측 시스템 시작")
+    print("🔗 https://your-space-name.hf.space")
     
-    # 실행
-    if __name__ == "__main__":
-        print("🌊 조위 예측 시스템 시작")
-        print("🔗 UI: http://127.0.0.1:7860/ui")
-        print("📋 API 문서: http://127.0.0.1:7860/docs")
-        
-        uvicorn.run(
-            "app:app",
-            host="0.0.0.0",
-            port=7860,
-            reload=True
-        )
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
+        show_error=True,
+        show_api=True,
+        # HF Spaces 최적화 설정
+        enable_queue=True,
+        max_threads=40
+    )