File size: 5,116 Bytes
c76173d
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
# 🎭 Facial Emotion Detection API

ตรวจจับอารมณ์จากใบหน้า 7 ประเภท โดยใช้ Quantized ONNX model  
Model: [dima806/facial_emotions_image_detection](https://huggingface.co/dima806/facial_emotions_image_detection)

---

## โครงสร้างโปรเจค

```
project/
├── model_optimization/
│   ├── baseline_test.py       ← Step 1-2: baseline
│   ├── convert_onnx.py        ← Step 3: ONNX export
│   ├── quantize.py            ← Step 4: INT8 quantization
│   └── benchmark.py           ← Step 5: summary table
├── api/
│   ├── main.py                ← FastAPI app
│   ├── model_runner.py        ← ONNX inference (subprocess)
│   ├── schemas.py             ← Pydantic models
│   └── requirements.txt
├── tests/
│   ├── conftest.py
│   └── test_api.py            ← pytest unit tests
├── models/
│   └── onnx/
│       └── model_quantized.onnx
├── Dockerfile
└── .github/
    └── workflows/
        └── ci_cd.yml
```

---

## Emotions ที่ตรวจจับได้

| Label    | ความหมาย |
|----------|----------|
| angry    | โกรธ     |
| disgust  | รังเกียจ |
| fear     | กลัว     |
| happy    | มีความสุข |
| neutral  | เป็นกลาง |
| sad      | เศร้า    |
| surprise | แปลกใจ   |

---

## รันแบบ Local

### 1. ติดตั้ง + เตรียมโมเดล

```bash
pip install "numpy==1.26.4" torch torchvision transformers onnx onnxruntime Pillow

cd model_optimization
python baseline_test.py
python convert_onnx.py
python quantize.py
python benchmark.py
```

### 2. รัน API

```bash
pip install -r api/requirements.txt
cd api
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```

### 3. ทดสอบ

```bash
pip install pytest pytest-asyncio httpx
pytest tests/ -v
```

---

## รันด้วย Docker

```bash
# Build
docker build -t emotion-api .

# Run
docker run -p 7860:7860 emotion-api

# Build พร้อมปรับ config
docker build --build-arg NUM_WORKERS=4 --build-arg MAX_FILE_SIZE_MB=10 -t emotion-api .
```

---

## API Endpoints

| Method | Path       | Description                  |
|--------|------------|------------------------------|
| GET    | `/`        | API info                     |
| GET    | `/health`  | Health check + model status  |
| POST   | `/predict` | Predict emotion from image   |
| GET    | `/docs`    | Swagger UI (interactive)     |

---

## cURL Examples

### Health Check

```bash
curl http://localhost:7860/health
```

### Predict (Local)

```bash
curl -X POST http://localhost:7860/predict \
  -F "file=@/path/to/face.jpg" \
  -H "accept: application/json"
```

### Predict (Cloud — Hugging Face Spaces)

```bash
curl -X POST https://<YOUR_HF_USERNAME>-<SPACE_NAME>.hf.space/predict \
  -F "file=@/path/to/face.jpg" \
  -H "accept: application/json"
```

### ตัวอย่าง Response

```json
{
  "predicted_emotion": "happy",
  "confidence": 0.9234,
  "all_scores": {
    "angry": 0.0121,
    "disgust": 0.0031,
    "fear": 0.0082,
    "happy": 0.9234,
    "neutral": 0.0412,
    "sad": 0.0071,
    "surprise": 0.0049
  },
  "inference_time_ms": 48.3
}
```

---

## HTTP Status Codes

| Code | เหตุ                                    |
|------|-----------------------------------------|
| 200  | สำเร็จ                                  |
| 400  | ไฟล์ไม่ใช่รูปภาพ / ไฟล์เสีย / ไฟล์เปล่า |
| 413  | ไฟล์ใหญ่เกิน 5 MB                       |
| 415  | Content-Type ไม่ใช่รูปภาพ              |
| 422  | ไม่ส่ง file field มา                   |
| 500  | Internal server error                   |

---

## Environment Variables

| Variable          | Default                            | Description              |
|-------------------|------------------------------------|--------------------------|
| `MODEL_PATH`      | `models/onnx/model_quantized.onnx` | Path to ONNX model       |
| `NUM_WORKERS`     | `2`                                | ProcessPool workers      |
| `MAX_FILE_SIZE_MB`| `5`                                | Max upload size (MB)     |

---

## CI/CD

GitHub Actions รัน 2 jobs:

1. **test** — รัน pytest ทุกครั้งที่ push (ทุก branch)
2. **deploy** — deploy ไป Hugging Face Spaces อัตโนมัติ **เฉพาะ** push ไป `main` และ test ผ่าน 100%

### GitHub Secrets ที่ต้องตั้งค่า

| Secret           | ค่า                          |
|------------------|------------------------------|
| `HF_TOKEN`       | Hugging Face Access Token    |
| `HF_USERNAME`    | HF username ของคุณ           |
| `HF_SPACE_NAME`  | ชื่อ Space บน Hugging Face   |