Upload shared_metrics.py

shared_metrics.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+# Shared metrics helper for all EvoNet mini nodes
+import os
+import platform
+
+# HuggingFace Spaces hardware specs (chính xác theo docs HF)
+HF_HARDWARE_SPECS = {
+    "cpu-basic":    {"ram_gb": 16,  "cpu": 2,  "gpu": None},
+    "cpu-upgrade":  {"ram_gb": 32,  "cpu": 8,  "gpu": None},
+    "t4-small":     {"ram_gb": 16,  "cpu": 4,  "gpu": "T4-16GB"},
+    "t4-medium":    {"ram_gb": 30,  "cpu": 8,  "gpu": "T4-16GB×2"},
+    "a10g-small":   {"ram_gb": 24,  "cpu": 4,  "gpu": "A10G-24GB"},
+    "a10g-large":   {"ram_gb": 48,  "cpu": 12, "gpu": "A10G-24GB×4"},
+    "a100-large":   {"ram_gb": 142, "cpu": 12, "gpu": "A100-80GB"},
+    "zero-a10g":    {"ram_gb": 24,  "cpu": 4,  "gpu": "A10G-24GB"},
+    "zero-t4":      {"ram_gb": 16,  "cpu": 4,  "gpu": "T4-16GB"},
+}
+
+def get_hf_metrics():
+    """
+    Lấy thông số phần cứng dựa trên SPACE_HARDWARE env var của HuggingFace.
+    Tránh đọc psutil vì nó trả về RAM của HOST máy chủ vật lý (~128GB),
+    không phải RAM được cấp cho container Space.
+    """
+    hardware_tier = os.environ.get("SPACE_HARDWARE", "cpu-basic").strip()
+    spec = HF_HARDWARE_SPECS.get(hardware_tier, {"ram_gb": 16, "cpu": 2, "gpu": None})
+    
+    ram_mb = spec["ram_gb"] * 1024
+    cpu_count = spec["cpu"]
+    
+    # Ước tính RAM đã dùng (dùng psutil nếu có, giới hạn trong spec)
+    used_mb = 0
+    try:
+        import psutil
+        real_used = psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024
+        # Cap ở spec của tier để tránh hiển thị sai
+        used_mb = min(round(real_used), ram_mb)
+    except Exception:
+        used_mb = round(ram_mb * 0.25)  # Giả sử 25% nếu không có psutil
+    
+    # Max concurrent workers: mỗi worker ~2GB RAM
+    available_mb = max(0, ram_mb - used_mb)
+    max_workers = max(1, available_mb // 2048)
+    
+    return {
+        "total_memory_mb": ram_mb,
+        "used_memory_mb": used_mb,
+        "cpu_count": cpu_count,
+        "cpu_percent": 0,
+        "platform": platform.system(),
+        "max_workers": max_workers,
+        "hardware_tier": hardware_tier,
+        "gpu": spec.get("gpu"),
+    }