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title: api_light_hf
emoji: 🚀
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: docker
app_file: app.py
pinned: false
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# api_light_hf

`api_light_dev` の全エンドポイントを **Hugging Face Inference API** に乗せ換えた FastAPI サーバーです。  
Gradio / GCP / Vertex AI への依存を排除し、`HF_TOKEN` 一本で動きます。

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## アーキテクチャ概要

```
api_light_hf/
├── app.py                  # FastAPI エントリーポイント。apis/ を動的ロード
├── apis/                   # 各 API 関数（1ファイル = 1関数）
├── src/
│   ├── clients/
│   │   └── llm_client.py   # HF Inference API 統合クライアント
│   ├── config/
│   │   └── models.yaml     # モデルエイリアス・タスク定義
│   └── utils/
│       └── tracer.py       # ロギング／OpenTelemetry トレーサー
├── requirements.txt
└── Dockerfile
```

### 主な変更点（api_light_dev との差分）

| 項目 | api_light_dev | api_light_hf |
|---|---|---|
| サーバー | Gradio | FastAPI (`POST /{api_name}`) |
| LLM バックエンド | OpenAI / Vertex AI / LiteLLM | HF Inference API (`huggingface_hub`) |
| OCR | Google Vision API | VLM (Qwen2.5-VL) |
| Inpaint | Vertex AI Imagen | HF `stable-diffusion-inpainting` |
| Image Generation | Vertex AI Imagen / DALL-E | HF FLUX.1-dev |
| HTML 生成 (baseimg2html) | Vertex AI Gemini 2.5 Pro | HF Qwen2.5-VL-72B |
| 認証 | GCP サービスアカウント JSON | `HF_TOKEN` 環境変数のみ |

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## セットアップ

### 1. 環境変数

| 変数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
| `HF_TOKEN` | ✅ | Hugging Face の API トークン（[取得](https://huggingface.co/settings/tokens)） |
| `PORT` | – | 待ち受けポート（デフォルト `7860`） |
| `HF_MODEL` | – | デフォルトモデルの上書き（例: `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct`） |
| `GCP_SERVICE_KEY_FOR_TRACE` | – | OpenTelemetry / Cloud Trace を有効化する場合のサービスアカウント JSON |

### 2. ローカル起動

```bash
# 依存インストール
pip install -r requirements.txt

# 起動
HF_TOKEN=hf_xxx uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --reload
```

### 3. Docker

```bash
# ビルド
docker build -t api_light_hf .

# 実行
docker run -p 7860:7860 -e HF_TOKEN=hf_xxx api_light_hf
```

### 4. Hugging Face Spaces へのデプロイ

専用スクリプト `deploy_api_light_hf.py`（リポジトリルート `DD/` 直下）を使います。

#### 前提

| 条件 | 内容 |
|---|---|
| `HF_TOKEN` | 書き込み権限のある HF API トークン（[取得](https://huggingface.co/settings/tokens)） |
| Space の作成 | HF Spaces で **Docker** SDK の Space を先に作成しておく |
| `git` | ローカルに git がインストールされていること |

#### 基本コマンド

```bash
# 環境変数に HF_TOKEN を設定
export HF_TOKEN=hf_xxxxxxxxxxxx

# デプロイ（初回・更新共通）
python deploy_api_light_hf.py --org DLPO --space api_light_hf

# コミットメッセージを指定
python deploy_api_light_hf.py --org DLPO --space api_light_hf -m "feat: add new api"

# push せずに手順を確認する（ドライラン）
python deploy_api_light_hf.py --org DLPO --space api_light_hf --dry-run

# Space の現在の状態を確認
python deploy_api_light_hf.py status --org DLPO --space api_light_hf
```

#### 引数一覧

| 引数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
| `cmd` | `deploy` | `deploy` または `status` |
| `--org` | `DLPO` または env `HF_ORG` | HF 組織名 / ユーザー名 |
| `--space` | `api_light_hf` または env `HF_SPACE` | Space 名 |
| `--branch` | `main` | 対象ブランチ |
| `-m / --message` | タイムスタンプ付き自動生成 | コミットメッセージ |
| `--token` | env `HF_TOKEN` | HF API トークン |
| `--local-dir` | `<スクリプトと同階層>/api_light_hf` | ローカルのソースディレクトリ |
| `--dry-run` | false | push せず手順だけ表示 |

#### 失敗時のチェックポイント

- `[error] HF_TOKEN is not set` → `export HF_TOKEN=hf_xxx` を実行
- `Push failed` → トークンに `write` 権限があるか、Space が存在するか確認
- `Local directory not found` → `--local-dir` で正しいパスを指定
- `git is not available` → git をインストールして PATH を通す

#### Space の secrets 設定

デプロイ後、Space の **Settings > Repository secrets** に以下を登録してください。

| Secret 名 | 値 |
|---|---|
| `HF_TOKEN` | Inference API 呼び出し用トークン（アプリ内部で使用） |

---

## API の使い方

サーバー起動後、`POST /{api_name}` にリクエストします。

### エンドポイント一覧の確認

```
GET /endpoints
```

### リクエスト形式

```bash
curl -X POST http://localhost:7860/text2theme \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "健康志向の若者向けスポーツドリンク"}'
```

### ヘルスチェック

```
GET /health          → {"status": "ok"}
GET /                → {status, uptime_seconds, active_requests, endpoints}
```

---

## モデル設定

`src/config/models.yaml` でモデルのエイリアス・タスク・能力を管理します。

```yaml
default_model: meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct

aliases:
  gpt-4o: meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
  gemini-flash: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
  vision: Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
  ...

models:
  meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct:
    task: text-generation
    supports_json: true
    supports_images: false
  Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct:
    task: image-text-to-text
    supports_json: true
    supports_images: true
  ...
```

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## api_light_dev からの切り替え手順

1. `HF_TOKEN` を発行・設定する
2. `docker build` または `pip install` でセットアップ
3. 旧サービス（Gradio）と並行稼働で動作確認
4. 呼び出し元のベース URL を `https://<gradio-space>/...` から `http://<new-host>:<port>/...` に変更
   - エンドポイント名（`text2theme`, `baseimg2score` など）はそのまま維持
   - リクエストボディは `{"key": "value"}` 形式（旧 Gradio の JSON Body と互換）
5. 旧サービスを停止

### 非互換点

| 項目 | 旧（api_light_dev） | 新（api_light_hf） |
|---|---|---|
| `gcp_key` 引数 | GCP 認証に使用 | 受け取るが無視（ログ警告なし） |
| `openai_key` / `google_api_key` | LLM 認証に使用 | 受け取るが無視 |
| OCR 精度 | Google Vision API | VLM ベース（精度はモデルに依存） |
| Inpaint モデル | Vertex Imagen | SD-Inpainting（品質差あり） |

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## 新しい API の追加

`apis/` に Python ファイルを追加するだけで自動登録されます。

```python
# apis/my_new_api.py
from src.clients.llm_client import LLMClient
from pydantic import BaseModel

class MyOutput(BaseModel):
    result: str

def my_new_api(input_text: str) -> dict:
    """
    input1 (text): 入力テキスト
    output1 (json): {"result": "..."}
    """
    client = LLMClient()
    output = client.call(prompt=input_text, schema=MyOutput)
    return output.model_dump()
```

サーバーを再起動すると `POST /my_new_api` が自動的に有効になります。