Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,410 @@
+from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, Request
+from fastapi.responses import FileResponse, HTMLResponse
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+import uuid
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, List
+import shutil
+
+app = FastAPI()
+
+# 데이터 저장소
+peers: Dict[str, Dict] = {}
+jobs: List[Dict] = []
+
+# 디렉토리 설정
+os.makedirs("results", exist_ok=True)
+os.makedirs("client", exist_ok=True)
+
+# 클라이언트 코드 생성
+CLIENT_CODE = '''import requests
+import subprocess
+import time
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+
+# 설정
+PEER_ID = f"peer-{os.getenv('COMPUTERNAME', 'unknown')}-{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}"
+SERVER_URL = "https://your-username-your-space.hf.space"  # 여기에 실제 Space URL 입력
+
+def check_gpu():
+    """GPU 사용 가능 여부 확인"""
+    try:
+        result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader,nounits'], 
+                              capture_output=True, text=True)
+        if result.returncode == 0:
+            gpu_usage = int(result.stdout.strip())
+            return gpu_usage < 20  # GPU 사용률 20% 미만이면 idle
+    except:
+        print("GPU를 찾을 수 없습니다. CPU 모드로 실행됩니다.")
+        return False
+
+def register_peer():
+    """Peer 등록"""
+    try:
+        response = requests.post(f"{SERVER_URL}/peers/register", params={"peer_id": PEER_ID})
+        if response.status_code == 200:
+            print(f"✅ Peer 등록 성공: {PEER_ID}")
+            return True
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 서버 연결 실패: {e}")
+    return False
+
+def generate_image_cpu(prompt, output_path):
+    """CPU로 간단한 테스트 이미지 생성"""
+    from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
+    
+    img = Image.new('RGB', (512, 512), color='white')
+    draw = ImageDraw.Draw(img)
+    
+    # 프롬프트 텍스트 그리기
+    text = f"Prompt: {prompt[:50]}..."
+    draw.text((10, 10), text, fill='black')
+    draw.text((10, 40), f"Generated by: {PEER_ID}", fill='gray')
+    draw.text((10, 70), f"Time: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}", fill='gray')
+    
+    img.save(output_path)
+    print(f"📝 테스트 이미지 생성 완료: {output_path}")
+
+def main():
+    print("🚀 P2P GPU Client 시작...")
+    
+    if not register_peer():
+        print("서버 등록 실패. 프로그램을 종료합니다.")
+        return
+    
+    while True:
+        try:
+            # Heartbeat
+            requests.post(f"{SERVER_URL}/peers/heartbeat", params={"peer_id": PEER_ID})
+            
+            # GPU 체크 (Windows에서는 대부분 False 반환)
+            if True:  # 테스트를 위해 항상 작업 요청
+                # 작업 요청
+                response = requests.get(f"{SERVER_URL}/jobs/request", params={"peer_id": PEER_ID})
+                if response.status_code == 200:
+                    job_data = response.json()
+                    
+                    if job_data.get("job"):
+                        job = job_data["job"]
+                        job_id = job["id"]
+                        prompt = job["prompt"]
+                        
+                        print(f"\\n📋 새 작업 수신: {prompt}")
+                        
+                        # 이미지 생성
+                        output_path = f"{job_id}.png"
+                        
+                        if check_gpu():
+                            print("🎮 GPU 모드로 생성 중...")
+                            # 실제 GPU 이미지 생성 코드
+                            # 여기서는 테스트를 위해 CPU 함수 호출
+                            generate_image_cpu(prompt, output_path)
+                        else:
+                            print("💻 CPU 모드로 생성 중...")
+                            generate_image_cpu(prompt, output_path)
+                        
+                        # 결과 업로드
+                        with open(output_path, 'rb') as f:
+                            files = {'file': (output_path, f, 'image/png')}
+                            response = requests.post(
+                                f"{SERVER_URL}/jobs/result",
+                                params={"job_id": job_id},
+                                files=files
+                            )
+                        
+                        if response.status_code == 200:
+                            print("✅ 결과 업로드 성공")
+                        
+                        # 임시 파일 삭제
+                        os.remove(output_path)
+            
+            time.sleep(10)  # 10초마다 체크
+            
+        except KeyboardInterrupt:
+            print("\\n👋 프로그램 종료")
+            break
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ 오류 발생: {e}")
+            time.sleep(30)
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 필요��� 패키지 설치 확인
+    try:
+        import PIL
+    except ImportError:
+        print("필요한 패키지를 설치합니다...")
+        subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "pillow", "requests"])
+    
+    main()
+'''
+
+# 클라이언트 파일 생성
+with open("client/peer_agent.py", "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write(CLIENT_CODE)
+
+with open("client/requirements.txt", "w") as f:
+    f.write("requests\npillow\n")
+
+with open("client/README.md", "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write("""# P2P GPU Client for Windows
+
+## 설치 방법
+1. Python 3.8+ 설치
+2. `pip install -r requirements.txt`
+3. `peer_agent.py` 파일의 SERVER_URL을 실제 Hugging Face Space URL로 수정
+4. `python peer_agent.py` 실행
+
+## GPU 지원
+- NVIDIA GPU가 있으면 자동으로 감지
+- 없으면 CPU 모드로 테스트 이미지 생성
+""")
+
+# === API 엔드포인트 ===
+
+@app.get("/")
+async def home():
+    """웹 인터페이스"""
+    html = """
+    <html>
+    <head>
+        <title>P2P GPU Image Generation Hub</title>
+        <style>
+            body { font-family: Arial; max-width: 1200px; margin: 0 auto; padding: 20px; }
+            .status { background: #f0f0f0; padding: 20px; margin: 20px 0; border-radius: 10px; }
+            .job-form { background: #e8f4f8; padding: 20px; border-radius: 10px; }
+            input, button { padding: 10px; margin: 5px; }
+            .results img { max-width: 200px; margin: 10px; }
+        </style>
+    </head>
+    <body>
+        <h1>🤖 P2P GPU Image Generation Hub</h1>
+        
+        <div class="status">
+            <h2>📊 시스템 상태</h2>
+            <p>활성 Peer: <span id="peer-count">0</span></p>
+            <p>대기중 작업: <span id="pending-jobs">0</span></p>
+            <p>완료된 작업: <span id="completed-jobs">0</span></p>
+        </div>
+        
+        <div class="job-form">
+            <h2>🎨 이미지 생성 요청</h2>
+            <input type="text" id="prompt" placeholder="이미지 프롬프트 입력..." style="width: 400px;">
+            <button onclick="submitJob()">생성 요청</button>
+        </div>
+        
+        <div class="results">
+            <h2>🖼️ 생성된 이미지</h2>
+            <div id="results"></div>
+        </div>
+        
+        <div style="margin-top: 40px;">
+            <h2>💻 클라이언트 다운로드</h2>
+            <a href="/client/peer_agent.py" download>peer_agent.py 다운로드</a>
+        </div>
+        
+        <script>
+            async function updateStatus() {
+                const status = await fetch('/status').then(r => r.json());
+                document.getElementById('peer-count').textContent = status.active_peers;
+                document.getElementById('pending-jobs').textContent = status.pending_jobs;
+                document.getElementById('completed-jobs').textContent = status.completed_jobs;
+                
+                // 완료된 작업 표시
+                const resultsDiv = document.getElementById('results');
+                resultsDiv.innerHTML = '';
+                status.recent_results.forEach(result => {
+                    const img = document.createElement('img');
+                    img.src = `/results/${result.filename}`;
+                    img.title = result.prompt;
+                    resultsDiv.appendChild(img);
+                });
+            }
+            
+            async function submitJob() {
+                const prompt = document.getElementById('prompt').value;
+                if (!prompt) return;
+                
+                const response = await fetch('/jobs/submit', {
+                    method: 'POST',
+                    headers: {'Content-Type': 'application/json'},
+                    body: JSON.stringify({prompt: prompt})
+                });
+                
+                if (response.ok) {
+                    alert('작업이 제출되었습니다!');
+                    document.getElementById('prompt').value = '';
+                }
+            }
+            
+            setInterval(updateStatus, 2000);
+            updateStatus();
+        </script>
+    </body>
+    </html>
+    """
+    return HTMLResponse(content=html)
+
+@app.get("/status")
+async def get_status():
+    """시스템 상태 조회"""
+    active_peers = sum(1 for p in peers.values() 
+                      if (datetime.now() - p['last_seen']).seconds < 60)
+    pending_jobs = sum(1 for j in jobs if j['status'] == 'pending')
+    completed_jobs = sum(1 for j in jobs if j['status'] == 'completed')
+    
+    recent_results = [
+        {"filename": j['filename'], "prompt": j['prompt']} 
+        for j in jobs[-10:] if j['status'] == 'completed' and 'filename' in j
+    ]
+    
+    return {
+        "active_peers": active_peers,
+        "pending_jobs": pending_jobs,
+        "completed_jobs": completed_jobs,
+        "recent_results": recent_results
+    }
+
+# === Peer 관리 ===
+
+@app.post("/peers/register")
+async def register_peer(peer_id: str):
+    """Peer 등록"""
+    peers[peer_id] = {
+        "status": "idle",
+        "last_seen": datetime.now(),
+        "jobs_completed": 0
+    }
+    return {"status": "registered", "peer_id": peer_id}
+
+@app.post("/peers/heartbeat")
+async def heartbeat(peer_id: str):
+    """Peer 상태 업데이트"""
+    if peer_id in peers:
+        peers[peer_id]["last_seen"] = datetime.now()
+        return {"status": "alive"}
+    return {"status": "unregistered"}
+
+# === 작업 관리 ===
+
+@app.post("/jobs/submit")
+async def submit_job(request: Request):
+    """작업 제출"""
+    data = await request.json()
+    job_id = str(uuid.uuid4())
+    job = {
+        "id": job_id,
+        "prompt": data.get("prompt", ""),
+        "status": "pending",
+        "created_at": datetime.now()
+    }
+    jobs.append(job)
+    return {"job_id": job_id, "status": "submitted"}
+
+@app.get("/jobs/request")
+async def request_job(peer_id: str):
+    """Peer가 작업 요청"""
+    # 대기중인 작업 찾기
+    for job in jobs:
+        if job["status"] == "pending":
+            job["status"] = "assigned"
+            job["peer_id"] = peer_id
+            job["assigned_at"] = datetime.now()
+            return {"job": job}
+    
+    return {"job": None}
+
+@app.post("/jobs/result")
+async def submit_result(job_id: str, file: UploadFile = File(...)):
+    """작업 결과 제출"""
+    # 파일 저장
+    filename = f"{job_id}.png"
+    file_path = f"results/{filename}"
+    
+    with open(file_path, "wb") as buffer:
+        shutil.copyfileobj(file.file, buffer)
+    
+    # 작업 상태 업데이트
+    for job in jobs:
+        if job["id"] == job_id:
+            job["status"] = "completed"
+            job["filename"] = filename
+            job["completed_at"] = datetime.now()
+            
+            # Peer 통계 업데이트
+            if "peer_id" in job and job["peer_id"] in peers:
+                peers[job["peer_id"]]["jobs_completed"] += 1
+            break
+    
+    return {"status": "success", "filename": filename}
+
+# === 파일 서빙 ===
+
+@app.get("/results/{filename}")
+async def get_result(filename: str):
+    """생성된 이미지 조회"""
+    file_path = f"results/{filename}"
+    if os.path.exists(file_path):
+        return FileResponse(file_path)
+    return {"error": "File not found"}
+
+@app.get("/client/{filename}")
+async def get_client_file(filename: str):
+    """클라이언트 파일 다운로드"""
+    file_path = f"client/{filename}"
+    if os.path.exists(file_path):
+        return FileResponse(file_path, filename=filename)
+    return {"error": "File not found"}
+
+# Gradio 인터페이스 (옵션)
+# Hugging Face Space에서는 Gradio가 기본 지원됩니다
+import gradio as gr
+
+def gradio_submit_job(prompt):
+    """Gradio에서 작업 제출"""
+    job_id = str(uuid.uuid4())
+    job = {
+        "id": job_id,
+        "prompt": prompt,
+        "status": "pending",
+        "created_at": datetime.now()
+    }
+    jobs.append(job)
+    return f"작업이 제출되었습니다. Job ID: {job_id}"
+
+def gradio_get_status():
+    """Gradio에서 상태 조회"""
+    active_peers = sum(1 for p in peers.values() 
+                      if (datetime.now() - p['last_seen']).seconds < 60)
+    pending = sum(1 for j in jobs if j['status'] == 'pending')
+    completed = sum(1 for j in jobs if j['status'] == 'completed')
+    
+    return f"""
+    ### 시스템 상태
+    - 활성 Peer: {active_peers}
+    - 대기중 작업: {pending}
+    - 완료된 작업: {completed}
+    """
+
+# Gradio 앱 생성
+with gr.Blocks() as gradio_app:
+    gr.Markdown("# 🤖 P2P GPU Image Generation Hub")
+    
+    with gr.Tab("작업 제출"):
+        prompt_input = gr.Textbox(label="이미지 프롬프트", placeholder="생성하고 싶은 이미지를 설명하세요...")
+        submit_btn = gr.Button("제출")
+        result_text = gr.Textbox(label="결과")
+        
+        submit_btn.click(gradio_submit_job, inputs=prompt_input, outputs=result_text)
+    
+    with gr.Tab("시스템 상태"):
+        status_text = gr.Markdown()
+        refresh_btn = gr.Button("새로고침")
+        
+        refresh_btn.click(gradio_get_status, outputs=status_text)
+
+# FastAPI와 Gradio 통합
+app = gr.mount_gradio_app(app, gradio_app, path="/gradio")