Depuración

app.py

@@ -1,13 +1,17 @@
+import herramientas
+from io import BytesIO
+import funciones, globales
 from fastapi import FastAPI, Form
 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
 from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse
-from io import BytesIO
-import funciones, globales
-import herramientas
 
 app = FastAPI()
 
-@app.post("/echo-image/")
+@app.post("/echo-image/",
+          tags=["Test"],
+          description="Descripción",
+          summary="Summary"
+          )
 async def echo_image(image: UploadFile = File(...)):
     if not image.content_type.startswith("image/"):
         return {"error": "El archivo no es una imagen"}
@@ -18,26 +22,22 @@ async def echo_image(image: UploadFile = File(...)):
 @app.post("/genera-imagen/")
 async def genera_imagen(platillo: str = Form(...)):
 
-    #Obtengo antes los segundos disponibles para saber si tengo GPU disponible o me voy a inferencia.
+    #Obtengo los segundos disponibles de procesamiento para saber si tengo GPU disponible de la capa gratuita o me voy a método cobrado.
     seconds_available = herramientas.obtenSegundosDisponibles()
-    print("Los segundos disponibles obtenidos son: ", seconds_available)
-    print("Y el tipo del resultado es: ", type(seconds_available))
-
+    print("Los segundos de procesamiento disponibles el día de hoy son: ", seconds_available)
+    
     if seconds_available > globales.work_cost:
-        print("GPU...")
+        print("Usando GPU (capa gratuita)...")
         resultado = funciones.genera_platillo_gpu(platillo)
         if "Error" in resultado:
             return resultado
         else:
             return FileResponse(resultado, media_type="image/png", filename="imagen.png")
     else: 
-        print("Inference...")
+        print("Usando Inference...")
         resultado = funciones.genera_platillo_inference(platillo)
         print("El resultado de inference es: ", resultado)
-        print("Y su type es: ", type(resultado))
         if type(resultado) is str:
             return '{"Error":"500"}'
         else:
-            return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")
-        
-        
+            return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")          

archivos/last_timestamp.txt

@@ -1 +1 @@
-1744825121
+1745452456

archivos/seconds_available.txt

@@ -1 +1 @@
-300
+288

funciones.py

@@ -1,13 +1,12 @@
-from huggingface_hub import InferenceClient
-import gradio_client
 import io
 import globales
 import herramientas
+import gradio_client
+from huggingface_hub import InferenceClient
 
 def genera_platillo_gpu(platillo):
 
     prompt = globales.previo + platillo
-
     print("Platillo generado:", platillo)
 
     kwargs = {
@@ -19,7 +18,7 @@ def genera_platillo_gpu(platillo):
 
         client = gradio_client.Client(globales.espacio, hf_token=globales.llave)
         result = client.predict(**kwargs
-                                # prompt=prompt,
+        # prompt=prompt,
         # negative_prompt="",
         # seed=42,
         # randomize_seed=True,
@@ -33,27 +32,25 @@ def genera_platillo_gpu(platillo):
         #Cuando es GPU, debe de restar segundos disponibles de HF 
         herramientas.restaSegundosGPU(globales.work_cost)
 
-        print("Resultado regresado en result[0] es: ", result[0])
-        
+        print("Resultado regresado en result[0] es: ", result[0])        
         return result[0]
 
     except Exception as e:     
         print("Excepción es: ", e)
+        # Opción para regresar imagen genérica.
         # return "default.png"
-        return '{"Error":"500"}'
-        return "Hola, error gpu..."
+        return '{"Error 500": e}'
 
 
 def genera_platillo_inference(platillo):
 
+    prompt = globales.previo + platillo
     print("Platillo generado:", platillo)
-
+   
     client = InferenceClient(
             provider= globales.proveedor,
             api_key=globales.llave
-        )
-
-    prompt = globales.previo + platillo
+        )    
 
     try: 
         image = client.text_to_image(
@@ -63,21 +60,19 @@ def genera_platillo_inference(platillo):
         #guidance_scale=7.5,
         #num_inference_steps=50,
         #width=1024, #El default es 1024 x 1024 y quizá 1024*768, el max es 1536. 
-        #height=1024 #El límite de replicate es 1024.
-        
+        #height=1024 #El límite de replicate es 1024.        
         )
 
         img_io = io.BytesIO()
         image.save(img_io, "PNG")
         img_io.seek(0)
-
         return img_io         
         
     except Exception as e:
         print("Excepción es: ", e)
+        # Opción de envío de imagen genérica.
         # with open("default.png", "rb") as default_image_file:
         #     img_io_default = io.BytesIO(default_image_file.read())
         #     img_io_default.seek(0)
         #     return img_io_default
-        return '{"Error":"500"}'
-        return "Hola error inference..."
+        return '{"Error":"500"}'

herramientas.py

@@ -1,17 +1,15 @@
 import os
-import socket
 import time
-import globales
+import socket
 
 def obtenAccesoHF():
     if local_check():
-        print("Estoy en LOCAL...")        
+        print("Estoy en entorno Local...")        
         import bridges
         llave = bridges.llave
     else:
-        print("Estoy en REMOTO...")
+        print("Estoy en entorno Remoto...")
         llave = os.getenv("llave")
-
         print("Ésto es llave:", llave)
 
     return llave
@@ -22,11 +20,12 @@ def local_check():
     #r-moibe-nowme
     print("Dentro de local_check... , el hostname es: ", hostname)
 
+    #Estoy usando el nombre de la app para identificar que estoy corriendola en HF.
     if "-nowme" in hostname:
-        print("Ejecutando en el servidor")
+        print("Ejecutando api en el servidor.")
         return False
     else:
-        print("Ejecutando en local")
+        print("Ejecutando api en local.")
         return True
 
 def obtenUltimoTimestamp():
@@ -87,7 +86,10 @@ def obtenSegundosDisponibles():
         print(f"Error: El contenido del archivo '{archivo_ruta}' no es un número entero válido.")
         return
     
-def renuevaSegundosDisponibles(): 
+def renuevaSegundosDisponibles():
+
+    #Segundos de cuota total gratuita disponibles al momento.
+    quota_total = 300 
 
     print("Estoy en renuevaSegundosDisponibles...")
 
@@ -96,8 +98,8 @@ def renuevaSegundosDisponibles():
     # Guardar el nuevo número en el archivo
     try:
         with open(archivo_ruta, 'w') as archivo:
-            archivo.write(str(globales.quota))
-        print(f"Se renovaron los {globales.quota} segundos disponibles.")
+            archivo.write(str(quota_total))
+        print(f"Se renovaron los {quota_total} segundos disponibles.")
         renuevaTimestampActual()
     except Exception as e:
         print(f"Error al escribir en el archivo '{archivo_ruta}': {e}")