app.py

# titan_service.py
# (احفظ هذا الملف باسم app.py في مساحة Titan الجديدة)

import os
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from contextlib import asynccontextmanager
from typing import Dict, List, Any

# استيراد محرك Titan الأصلي
from titan_engine import TitanEngine

# (نفترض أن نماذج Titan موجودة في "ml_models/layer2" داخل هذه المساحة)
MODEL_PATH = os.getenv("TITAN_MODEL_PATH", "layer2")
titan_engine: TitanEngine = None

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    global titan_engine
    print(f"🧠 [Titan Service] بدء التشغيل...")
    print(f"🧠 [Titan Service] تحميل النموذج من {MODEL_PATH}...")
    
    titan_engine = TitanEngine(model_dir=MODEL_PATH)
    await titan_engine.initialize()
    
    if titan_engine.initialized:
        print("✅ [Titan Service] النموذج جاهز.")
    else:
        print("❌ [Titan Service] فشل تحميل النموذج!")
    
    yield
    
    # (كود إيقاف التشغيل)
    print("🛑 [Titan Service] إيقاف التشغيل.")
    titan_engine = None

app = FastAPI(lifespan=lifespan, title="Titan Model Service")

@app.get("/")
def root():
    return {
        "service": "Titan Model Service V1.1",
        "model_initialized": titan_engine.initialized if titan_engine else False
    }

@app.post("/analyze")
async def analyze_data(ohlcv_data: Dict[str, List[List[Any]]]):
    """
    نقطة النهاية الرئيسية لتحليل بيانات الشموع.
    """
    if not titan_engine or not titan_engine.initialized:
        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model is not ready")

    try:
        # (دالة predict في Titan V1.1 ليست async، لذا نستخدم to_thread)
        result = await asyncio.to_thread(titan_engine.predict, ohlcv_data)
        return result
    except Exception as e:
        print(f"❌ [Titan Service] خطأ أثناء التحليل: {e}")
        traceback.print_exc()
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    # (يجب تعديل هذا إذا كان ملف titan_engine.py في مجلد فرعي)
    # (نفترض أن الهيكل مسطح أو أن PYTHONPATH معدل)
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)