nowme-images / app.py
Moibe's picture
Medición de segundos de procesamiento para cada servidor.
30278b0
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, JSONResponse
app = FastAPI()
# Nuevo endpoint para Health Check
@app.get("/health",
tags=["Health Check"],
description="Verifica el estado de salud de la API.",
summary="Health Check"
)
async def health_check():
"""
Este endpoint devuelve una respuesta 200 OK para indicar que la API está funcionando.
"""
return JSONResponse(content={"status": "ok"}, status_code=200)
@app.post("/echo-image/",
description="Test endpoint que recibe y regresa la misma imagen, para probar envío, recepción y problemas con api o red.",
summary="Summary"
)
async def echo_image(image: UploadFile = File(...)):
if not image.content_type.startswith("image/"):
return {"error": "El archivo no es una imagen"}
contents = await image.read()
return StreamingResponse(BytesIO(contents), media_type=image.content_type)
@app.post("/genera-imagen/")
async def genera_imagen(platillo: str = Form(...)):
seconds_available = herramientas.obtenSegundosDisponibles() #Ahora los segundos disponible son independientes. Por server no hay diferencia, pero si por cuenta (y ahora tenemos 3 PRO), es importante que no quede ese distintivo en código para que la sincronización sea fácil y rápida. Local es Moibe, las demás su respectivo server. Todos manejados en bridges y en hf variables.
print(herramientas.imprimeTimeNow())
if seconds_available > globales.work_cost:
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("Usando Inference...")
resultado = funciones.genera_platillo_inference(platillo)
print("El resultado de inference es: ", resultado)
if type(resultado) is str:
return resultado
else:
return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")
@app.post("/procesador-lotes/")
async def procesa_lote(platillo: str = Form(...)):
print("Servicio Secundario de Procesamiento de Lotes")
seconds_available = herramientas.obtenSegundosDisponibles()
#seconds_available = 0
print(herramientas.imprimeTimeNow())
if seconds_available > globales.work_cost:
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("Usando Inference...")
resultado = funciones.genera_platillo_inference(platillo)
print("El resultado de inference es: ", resultado)
if type(resultado) is str:
return resultado
else:
return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")