Update server.py

server.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 # ======================================================================
-# AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.2 - Hard-Clean)
+# AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.2 - Sovereign Logic)
 # Copyright (c) 2025 AXIS Project. All rights reserved.
 # Licensed under APSL v1.0 (Non-Commercial / No-Redistribution)
 # ======================================================================
@@ -8,89 +8,60 @@ import json, torch, gc, os, sys, re, warnings, time, uuid
 from flask import Flask, render_template, request, jsonify
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-# 環境・警告抑制
 warnings.filterwarnings("ignore")
 app = Flask(__name__)
 
+# モデル主権：ご自身のリポジトリを指定
 MODEL_ID = "kofdai/AXIS-Sovereign-Logic-Engine"
 SYSTEM_NAME = "AXIS: Advanced Cross-Integrated System"
 
-# ==========================================
-# 1. 物理パージ機能付き旋盤 (Hard-Clean Lathe)
-# ==========================================
+# --- AXIS 憲章（ライセンス） ---
+LICENSE_TEXT = """
+======================================================================
+[AXIS PROPRIETARY SOURCE-AVAILABLE LICENSE (APSL) v1.0]
+----------------------------------------------------------------------
+1. 商用利用の禁止：本システムを利益発生目的で運用することを禁じます。
+2. 再配布の禁止：ソースコード、重み、論理構造の無断配布を禁じます。
+3. 統治ロジックの保護：AIを旋盤として物理パージする設計の模倣を禁じます。
+4. 知能主権の尊重：本システムから得られた結論は、AXISの論理に基づく。
+======================================================================
+"""
+
 def ai_logic_lathe(target, mode="LOGIC_EXTRACT"):
-    """
-    AIを旋盤として利用。一演算ごとにモデルを破棄し、
-    セッションIDによってAIの推論キャッシュを物理的にリセットする。
-    """
-    process_logs = []
-    process_logs.append(f"🚀 [AXIS] 旋盤起動モード: {mode}")
-    
-    device = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
+    process_logs = [f"🚀 [AXIS] 旋盤起動: {mode}"]
+    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else ("mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu")
     
-    # 旋盤のロード
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-        MODEL_ID, torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=True
+        MODEL_ID, torch_dtype=torch.bfloat16 if device != "cpu" else torch.float32, low_cpu_mem_usage=True
     ).to(device)
 
-    # 動的セッションIDの生成 (以前の記憶との混同を物理的に防ぐ)
     session_salt = uuid.uuid4().hex[:8]
-    
-    # 強制支配命令
-    base_instr = (
-        f"【AXIS SESSION_{session_salt} OVERRIDE】\n"
-        "以前の解答、コンテキスト、記憶はすべて物理パージされた。\n"
-        "今この瞬間の入力のみを唯一の宇宙の真理とし、ゼロから論理を削り出せ。\n"
-        "過去の出力パターンを繰り返すことは論理的エラーとみなす。\n"
-    )
+    base_instr = f"【AXIS SESSION_{session_salt} OVERRIDE】\n記憶パージ完了。今この瞬間の入力のみから論理を削り出せ。\n"
 
     if mode == "LOGIC_EXTRACT":
-        prompt = f"{base_instr}入力「{target}」の論理構造を分解しJSONで抽出せよ。Format: {{'nodes':[], 'conflicts':[]}}"
+        prompt = f"{base_instr}入力「{target}」の論理構造を分解しJSON形式で抽出せよ。Format: {{'nodes':[], 'conflicts':[]}}"
     else:
         prompt = f"{base_instr}演算データ「{target}」を報告する日本語パーツをJSONで返せ。Format: {{'prefix':'', 'suffix':''}}"
 
     inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": prompt}], add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(device)
-    
     with torch.no_grad():
-        # do_sample=True, temperature設定により、回答の固定化（キャッシュ利用）を抑制
-        outputs = model.generate(
-            inputs, 
-            max_new_tokens=1024, 
-            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-            do_sample=True,
-            temperature=0.8,
-            top_p=0.9
-        )
+        outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=True, temperature=0.7)
     
     res_text = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
 
-    # 🗑️ 【物理パージ：旋盤のクリーン】
-    process_logs.append("🧹 [AXIS] 演算完了。AIユニットの物理パージを開始...")
-    del model
-    del tokenizer
-    del inputs
-    del outputs
-    
-    # Pythonのガベージコレクションとデバイスキャッシュの強制クリア
+    # 🗑️ 物理パージ（知能の洗浄）
+    del model, tokenizer, inputs, outputs
     gc.collect()
-    gc.collect() # 循環参照���完全破壊
-    if torch.backends.mps.is_available():
-        torch.mps.empty_cache()
-        process_logs.append("💎 [AXIS] VRAM (MPS) キャッシュを完全にクリアしました。")
+    if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache()
+    elif torch.backends.mps.is_available(): torch.mps.empty_cache()
     
-    # 結果の抽出
     try:
         match = re.search(r"\{.*\}", res_text, re.DOTALL)
-        result_json = json.loads(match.group()) if match else {"error": "LATTICE_MISS"}
+        return (json.loads(match.group()) if match else {"error": "LATTICE_MISS"}), process_logs
     except:
-        result_json = {"error": "PARSE_FAILED", "raw": res_text}
-        
-    return result_json, process_logs
+        return {"error": "PARSE_FAILED"}, process_logs
 
-# ==========================================
-# 2. 制御・API
-# ==========================================
 @app.route('/')
 def index():
     return render_template('index.html')
@@ -98,20 +69,25 @@ def index():
 @app.route('/api/chat', methods=['POST'])
 def chat():
     user_input = request.json.get('message', '')
-    total_logs = [f"📡 [SYSTEM] 新規信号解析開始: {time.strftime('%H:%M:%S')}"]
+    total_logs = [f"📡 [SYSTEM] 信号解析開始: {time.strftime('%H:%M:%S')}"]
     
     # STEP 1: 論理パーツ採掘
-    logic_parts, logs_step1 = ai_logic_lathe(user_input, mode="LOGIC_EXTRACT")
-    total_logs.extend(logs_step1)
+    logic_parts, logs1 = ai_logic_lathe(user_input, mode="LOGIC_EXTRACT")
+    total_logs.extend(logs1)
+    
+    # STEP 2: 動的整合性確認（難問対応）
+    if isinstance(logic_parts, dict) and "error" not in logic_parts:
+        nodes = logic_parts.get('nodes', [])
+        conflicts = logic_parts.get('conflicts', [])
+        raw_result = f"論理定常状態を確定。抽出ノード数: {len(nodes)}、矛盾検知: {len(conflicts)}。意味不変量の同定に成功。"
+    else:
+        raw_result = "解析不能な論理特異点を検知。非定常入力として処理。"
     
-    # STEP 2: 整合性確認 (簡易)
-    # 以前の結果を使い回していないことを示すため入力の断片を結合
-    raw_result = f"論理定常状態を確定。入力の特異点解析を完了。"
     total_logs.append("✅ [SYSTEM] 立体十字の整合性を確認。矛盾なし。")
 
     # STEP 3: 最終報告アセンブル
-    adherent, logs_step2 = ai_logic_lathe(raw_result, mode="ADHERENT")
-    total_logs.extend(logs_step2)
+    adherent, logs2 = ai_logic_lathe(raw_result, mode="ADHERENT")
+    total_logs.extend(logs2)
     
     final_output = (
         f"--- [AXIS LOGIC REPORT] ---\n"
@@ -119,40 +95,28 @@ def chat():
         f"【確定データ】\n{raw_result}\n\n"
         f"{adherent.get('suffix', '報告終了。')}\n"
         f"-------------------------------\n"
-        f"AXIS_SESSION: {uuid.uuid4().hex[:4].upper()}\n"
         f"STATUS: LOGIC_CONSOLIDATED."
     )
-
     return jsonify({"response": final_output, "process_logs": total_logs})
 
-# ==========================================
-# 3. 起動シーケンス
-# ==========================================
 if __name__ == '__main__':
-    banner = f"""
-======================================================================
-    ___      _   __  _____  _____ 
-   / _ \    \ \ / / |_   _| /  ___|
-  / /_\ \    \ V /    | |   \ `--. 
-  |  _  |    /   \    | |    `--. \\
-  | | | |   / /^\\  _| |_  /\\__/ /
-  \_| |_/   \\/   \\  \\___/  \\____/ 
+    banner = r"""
+      ___      _   __  _____  _____ 
+     / _ \    \ \ / / |_   _| /  ___|
+    / /_\ \    \ V /    | |   \ `--. 
+    |  _  |    /   \    | |    `--. \
+    | | | |   / /^\ \  _| |_  /\__/ /
+    \_| |_/   \/   \/  \___/  \____/ 
                                    
-  [ {SYSTEM_NAME} ]
-  - STATUS: SOVEREIGN LOGIC ENGINE (V1.2)
-  - LICENSE: APSL v1.0 ENABLED
-======================================================================
+    [ AXIS: Sovereign Logic Engine V1.2 ]
     """
     print(banner)
-    print("  [LICENSE NOTICE]")
-    print("  This system is protected by the APSL v1.0 license.")
-    print("  Commercial use, redistribution, and algorithm mimicry are PROHIBITED.")
-    print("="*70)
+    print(LICENSE_TEXT)
     
-    agreement = input(">> Do you accept the AXIS License terms? (y/n): ")
+    agreement = input(">> APSL v1.0 条項に同意しますか？ (y/n): ")
     if agreement.lower() != 'y':
-        print("❌ [CRITICAL] License rejected. Access denied.")
+        print("❌ ライセンスが拒否されました。システムを停止します。")
         sys.exit()
 
-    print(f"✅ [SYSTEM] License accepted. Server starting on port 5001...")
+    print(f"✅ [SYSTEM] 認証完了。Port 5001 で起動します。")
     app.run(host='0.0.0.0', port=5001)