Download app.py from multifuly/cert-contrasitive-embedding: direct link, hf CLI and curl.
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https://huggingface.co/spaces/multifuly/cert-contrasitive-embedding/resolve/main/app.py
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hf download hf://spaces/multifuly/cert-contrasitive-embedding/app.py
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curl -L -o app.py https://huggingface.co/spaces/multifuly/cert-contrasitive-embedding/resolve/main/app.py
2.55 kB
| """ | |
| Hugging Face Spaces (Docker) — Contrastive 질의 임베딩 API. | |
| 모델은 HF Hub에서 로드 (환경변수 HF_MODEL_ID, 예: <org>/<model-id>). | |
| POST로 텍스트 받아 768-dim 벡터 반환. 백엔드 RAG_CONTRASTIVE_EMBEDDING_URL 연동용. | |
| 환경변수: | |
| - HF_MODEL_ID: SentenceTransformer 모델 ID (필수) | |
| - HF_TOKEN: 비공개 리포 접근용 토큰 (선택) | |
| """ | |
| import os | |
| from typing import List, Union | |
| from fastapi import FastAPI | |
| from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware | |
| from pydantic import BaseModel | |
| MODEL_ID = (os.environ.get("HF_MODEL_ID") or "").strip() | |
| HF_TOKEN = (os.environ.get("HF_TOKEN") or "").strip() or None | |
| model = None | |
| app = FastAPI(title="Contrastive Embedding API") | |
| app.add_middleware( | |
| CORSMiddleware, | |
| allow_origins=["*"], | |
| allow_methods=["*"], | |
| allow_headers=["*"], | |
| ) | |
| class EmbedRequest(BaseModel): | |
| """백엔드 contrastive_retriever가 보내는 형식.""" | |
| inputs: str | |
| def load_model() -> None: | |
| global model | |
| from sentence_transformers import SentenceTransformer | |
| print(f"[Embed] 모델 로딩: {MODEL_ID}") | |
| model = SentenceTransformer(MODEL_ID, token=HF_TOKEN) | |
| print("[Embed] 로드 완료.") | |
| def startup() -> None: | |
| if MODEL_ID: | |
| load_model() | |
| else: | |
| print("[Embed] HF_MODEL_ID 미설정. 설정 후 재시작.") | |
| def embed(body: EmbedRequest) -> Union[List[List[float]], dict]: | |
| """ | |
| 질의 문자열을 768-dim 벡터로 변환. | |
| 응답: [[float,...]] (백엔드가 기대하는 형식) 또는 {"embedding": [float,...]} | |
| """ | |
| global model | |
| if not model: | |
| return {"embedding": [], "error": "HF_MODEL_ID not set"} | |
| text = (body.inputs or "").strip() | |
| if not text: | |
| return {"embedding": [], "error": "empty inputs"} | |
| vec = model.encode([text], normalize_embeddings=True) | |
| # 백엔드: list of list 또는 {"embedding": ...} 둘 다 처리 | |
| return vec.tolist() | |
| def root(): | |
| """ | |
| Hugging Face Spaces / 컨테이너 헬스체크용 루트 엔드포인트. | |
| - GET / → 200 OK | |
| - GET /?logs=... → 200 OK (path는 / 그대로, query만 다름) | |
| - UptimeRobot HTTP(S) 모니터의 HEAD / 도 FastAPI가 자동 처리 | |
| """ | |
| return { | |
| "status": "ok", | |
| "service": "contrastive-embedding", | |
| "model_loaded": model is not None, | |
| } | |
| def health(): | |
| """단순 헬스 체크 엔드포인트.""" | |
| return {"status": "ok", "model_loaded": model is not None} |