Create app-backup.py

app-backup.py

@@ -0,0 +1,741 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+import os
+import re
+import tempfile
+import gc
+from collections.abc import Iterator
+from threading import Thread
+import json
+import requests
+import cv2
+import gradio as gr
+import spaces
+import torch
+import numpy as np
+from loguru import logger
+from PIL import Image
+from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration, TextIteratorStreamer
+import time
+import warnings
+from typing import Dict, List, Optional, Union
+
+# CSV/TXT 분석
+import pandas as pd
+# PDF 텍스트 추출
+import PyPDF2
+
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+print("🎮 로봇 시각 시스템 초기화 (Gemma3-R1984-4B)...")
+
+##############################################################################
+# 상수 정의
+##############################################################################
+MAX_CONTENT_CHARS = 2000
+MAX_INPUT_LENGTH = 2096
+MAX_NUM_IMAGES = 5
+SERPHOUSE_API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY", "")
+
+##############################################################################
+# 전역 변수
+##############################################################################
+model = None
+processor = None
+model_loaded = False
+model_name = "Gemma3-R1984-4B"
+
+##############################################################################
+# 메모리 관리
+##############################################################################
+def clear_cuda_cache():
+    """CUDA 캐시를 명시적으로 비웁니다."""
+    if torch.cuda.is_available():
+        torch.cuda.empty_cache()
+        gc.collect()
+
+##############################################################################
+# 키워드 추출 함수
+##############################################################################
+def extract_keywords(text: str, top_k: int = 5) -> str:
+    """키워드 추출"""
+    text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9가-힣\s]", "", text)
+    tokens = text.split()
+    
+    seen = set()
+    unique_tokens = []
+    for token in tokens:
+        if token not in seen and len(token) > 1:
+            seen.add(token)
+            unique_tokens.append(token)
+    
+    key_tokens = unique_tokens[:top_k]
+    return " ".join(key_tokens)
+
+##############################################################################
+# 웹 검색 함수
+##############################################################################
+def do_web_search(query: str) -> str:
+    """SerpHouse API를 사용한 웹 검색"""
+    try:
+        url = "https://api.serphouse.com/serp/live"
+        
+        params = {
+            "q": query,
+            "domain": "google.com",
+            "serp_type": "web",
+            "device": "desktop",
+            "lang": "ko",  # 한국어 우선
+            "num": "10"   # 10개로 제한
+        }
+        
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {SERPHOUSE_API_KEY}"
+        }
+        
+        logger.info(f"웹 검색 중... 검색어: {query}")
+        
+        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=60)
+        response.raise_for_status()
+        
+        data = response.json()
+        
+        results = data.get("results", {})
+        organic = results.get("organic", []) if isinstance(results, dict) else []
+        
+        if not organic:
+            return "검색 결과를 찾을 수 없습니다."
+        
+        max_results = min(10, len(organic))
+        limited_organic = organic[:max_results]
+        
+        summary_lines = []
+        for idx, item in enumerate(limited_organic, start=1):
+            title = item.get("title", "제목 없음")
+            link = item.get("link", "#")
+            snippet = item.get("snippet", "설명 없음")
+            displayed_link = item.get("displayed_link", link)
+            
+            summary_lines.append(
+                f"### 결과 {idx}: {title}\n\n"
+                f"{snippet}\n\n"
+                f"**출처**: [{displayed_link}]({link})\n\n"
+                f"---\n"
+            )
+        
+        instructions = """# 웹 검색 결과
+아래는 검색 결과입니다. 답변 시 이 정보를 활용하세요:
+1. 각 결과의 제목, 내용, 출처 링크를 참조하세요
+2. 관련 출처를 명시적으로 인용하세요
+3. 여러 출처의 정보를 종합하여 답변하세요
+"""
+        
+        search_results = instructions + "\n".join(summary_lines)
+        return search_results
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"웹 검색 실패: {e}")
+        return f"웹 검색 실패: {str(e)}"
+
+##############################################################################
+# 문서 처리 함수
+##############################################################################
+def analyze_csv_file(path: str) -> str:
+    """CSV 파일 분석"""
+    try:
+        df = pd.read_csv(path)
+        if df.shape[0] > 50 or df.shape[1] > 10:
+            df = df.iloc[:50, :10]
+        df_str = df.to_string()
+        if len(df_str) > MAX_CONTENT_CHARS:
+            df_str = df_str[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(중략)..."
+        return f"**[CSV 파일: {os.path.basename(path)}]**\n\n{df_str}"
+    except Exception as e:
+        return f"CSV 읽기 실패 ({os.path.basename(path)}): {str(e)}"
+
+def analyze_txt_file(path: str) -> str:
+    """TXT 파일 분석"""
+    try:
+        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            text = f.read()
+        if len(text) > MAX_CONTENT_CHARS:
+            text = text[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(중략)..."
+        return f"**[TXT 파일: {os.path.basename(path)}]**\n\n{text}"
+    except Exception as e:
+        return f"TXT 읽기 실패 ({os.path.basename(path)}): {str(e)}"
+
+def pdf_to_markdown(pdf_path: str) -> str:
+    """PDF를 마크다운으로 변환"""
+    text_chunks = []
+    try:
+        with open(pdf_path, "rb") as f:
+            reader = PyPDF2.PdfReader(f)
+            max_pages = min(5, len(reader.pages))
+            for page_num in range(max_pages):
+                page = reader.pages[page_num]
+                page_text = page.extract_text() or ""
+                page_text = page_text.strip()
+                if page_text:
+                    if len(page_text) > MAX_CONTENT_CHARS // max_pages:
+                        page_text = page_text[:MAX_CONTENT_CHARS // max_pages] + "...(중략)"
+                    text_chunks.append(f"## 페이지 {page_num+1}\n\n{page_text}\n")
+            if len(reader.pages) > max_pages:
+                text_chunks.append(f"\n...({max_pages}/{len(reader.pages)} 페이지 표시)...")
+    except Exception as e:
+        return f"PDF 읽기 실패 ({os.path.basename(pdf_path)}): {str(e)}"
+
+    full_text = "\n".join(text_chunks)
+    if len(full_text) > MAX_CONTENT_CHARS:
+        full_text = full_text[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(중략)..."
+
+    return f"**[PDF 파일: {os.path.basename(pdf_path)}]**\n\n{full_text}"
+
+##############################################################################
+# 모델 로드
+##############################################################################
+@spaces.GPU(duration=120)
+def load_model():
+    global model, processor, model_loaded
+    
+    if model_loaded:
+        logger.info("모델이 이미 로드되어 있습니다.")
+        return True
+    
+    try:
+        logger.info("Gemma3-R1984-4B 모델 로딩 시작...")
+        clear_cuda_cache()
+        
+        model_id = os.getenv("MODEL_ID", "VIDraft/Gemma-3-R1984-4B")
+        
+        processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, padding_side="left")
+        model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
+            model_id,
+            device_map="auto",
+            torch_dtype=torch.bfloat16,
+            attn_implementation="eager"
+        )
+        
+        model_loaded = True
+        logger.info(f"✅ {model_name} 로딩 완료!")
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"모델 로딩 실패: {e}")
+        return False
+
+##############################################################################
+# 이미지 분석 (로봇 태스크 중심)
+##############################################################################
+@spaces.GPU(duration=60)
+def analyze_image_for_robot(
+    image: Union[np.ndarray, Image.Image],
+    prompt: str,
+    task_type: str = "general",
+    use_web_search: bool = False,
+    enable_thinking: bool = True,
+    max_new_tokens: int = 1024
+) -> str:
+    """로봇 작업을 위한 이미지 분석"""
+    global model, processor
+    
+    if not model_loaded:
+        if not load_model():
+            return "❌ 모델 로딩 실패"
+    
+    try:
+        # numpy 배열을 PIL 이미지로 변환
+        if isinstance(image, np.ndarray):
+            image = Image.fromarray(image).convert('RGB')
+        
+        # 태스크별 시스템 프롬프트 구성
+        system_prompts = {
+            "general": "당신은 로봇 시각 시스템입니다. 이미지를 자세히 분석하고 설명하세요.",
+            "planning": """당신은 로봇 작업 계획을 수립하는 AI입니다. 
+주어진 이미지와 작업을 분석하여 단계별 실행 계획을 작성하세요.
+형식: Step_1: xxx\nStep_2: xxx\n...\nStep_n: xxx""",
+            "grounding": "당신은 객체 위치를 찾는 로봇 시각 시스템입니다. 요청된 객체의 위치를 [x1, y1, x2, y2] 좌표로 반환하세요.",
+            "affordance": "당신은 로봇 파지점을 분석하는 AI입니다. 주어진 작업을 위한 최적의 파지 영역을 [x1, y1, x2, y2] 좌표로 예측하세요.",
+            "trajectory": "당신은 로봇 경로를 계획하는 AI입니다. 목표 지점까지의 경로를 [(x1,y1), (x2,y2), ...] 형식으로 제시하세요.",
+            "pointing": "당신은 다중 지점을 지정하는 로봇 시각 시스템입니다. 요청된 위치들을 [(x1,y1), (x2,y2), ...] 형식으로 반환하세요."
+        }
+        
+        system_prompt = system_prompts.get(task_type, system_prompts["general"])
+        
+        # Chain-of-Thought 추가
+        if enable_thinking:
+            system_prompt += "\n\n추론 과정을 <thinking></thinking> 태그 안에 상세히 작성한 후 최종 답변을 제시하세요."
+        
+        # 웹 검색 수행
+        combined_system = system_prompt
+        if use_web_search:
+            keywords = extract_keywords(prompt, top_k=5)
+            if keywords:
+                logger.info(f"웹 검색 키워드: {keywords}")
+                search_results = do_web_search(keywords)
+                combined_system = f"{search_results}\n\n{system_prompt}"
+        
+        # 메시지 구성
+        messages = [
+            {
+                "role": "system",
+                "content": [{"type": "text", "text": combined_system}]
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": [
+                    {"type": "image", "url": image},
+                    {"type": "text", "text": prompt}
+                ]
+            }
+        ]
+        
+        # 입력 처리
+        inputs = processor.apply_chat_template(
+            messages,
+            add_generation_prompt=True,
+            tokenize=True,
+            return_dict=True,
+            return_tensors="pt",
+        ).to(device=model.device, dtype=torch.bfloat16)
+        
+        # 입력 토큰 수 제한
+        if inputs.input_ids.shape[1] > MAX_INPUT_LENGTH:
+            inputs.input_ids = inputs.input_ids[:, -MAX_INPUT_LENGTH:]
+            if 'attention_mask' in inputs:
+                inputs.attention_mask = inputs.attention_mask[:, -MAX_INPUT_LENGTH:]
+        
+        # 생성
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model.generate(
+                **inputs,
+                max_new_tokens=max_new_tokens,
+                do_sample=True,
+                temperature=0.7,
+                top_p=0.9,
+            )
+        
+        # 디코딩
+        response = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+        
+        # 프롬프트 제거
+        if "Assistant:" in response:
+            response = response.split("Assistant:")[-1].strip()
+        
+        return response
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"이미지 분석 오류: {e}")
+        import traceback
+        return f"❌ 분석 오류: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
+    finally:
+        clear_cuda_cache()
+
+##############################################################################
+# 문서 분석 (스트리밍)
+##############################################################################
+def _model_gen_with_oom_catch(**kwargs):
+    """OOM 처리를 위한 생성 함수"""
+    global model
+    try:
+        model.generate(**kwargs)
+    except torch.cuda.OutOfMemoryError:
+        raise RuntimeError("GPU 메모리 부족. Max Tokens를 줄여주세요.")
+    finally:
+        clear_cuda_cache()
+
+@spaces.GPU(duration=120)
+def analyze_documents_streaming(
+    files: List[str],
+    prompt: str,
+    use_web_search: bool = False,
+    max_new_tokens: int = 2048
+) -> Iterator[str]:
+    """문서 분석 (스트리밍)"""
+    global model, processor
+    
+    if not model_loaded:
+        if not load_model():
+            yield "❌ 모델 로딩 실패"
+            return
+    
+    try:
+        # 시스템 프롬프트
+        system_content = "당신은 문서를 분석하고 요약하는 전문 AI입니다."
+        
+        # 웹 검색
+        if use_web_search:
+            keywords = extract_keywords(prompt, top_k=5)
+            if keywords:
+                search_results = do_web_search(keywords)
+                system_content = f"{search_results}\n\n{system_content}"
+        
+        # 문서 내용 처리
+        doc_contents = []
+        for file_path in files:
+            if file_path.lower().endswith('.csv'):
+                content = analyze_csv_file(file_path)
+            elif file_path.lower().endswith('.txt'):
+                content = analyze_txt_file(file_path)
+            elif file_path.lower().endswith('.pdf'):
+                content = pdf_to_markdown(file_path)
+            else:
+                continue
+            doc_contents.append(content)
+        
+        # 메시지 구성
+        messages = [
+            {
+                "role": "system",
+                "content": [{"type": "text", "text": system_content}]
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": [
+                    {"type": "text", "text": "\n\n".join(doc_contents) + f"\n\n{prompt}"}
+                ]
+            }
+        ]
+        
+        # 입력 처리
+        inputs = processor.apply_chat_template(
+            messages,
+            add_generation_prompt=True,
+            tokenize=True,
+            return_dict=True,
+            return_tensors="pt",
+        ).to(device=model.device, dtype=torch.bfloat16)
+        
+        # 스트리밍 설정
+        streamer = TextIteratorStreamer(processor, timeout=30.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
+        gen_kwargs = dict(
+            inputs,
+            streamer=streamer,
+            max_new_tokens=max_new_tokens,
+            temperature=0.8,
+            top_p=0.9,
+        )
+        
+        # 별도 스레드에서 생성
+        t = Thread(target=_model_gen_with_oom_catch, kwargs=gen_kwargs)
+        t.start()
+        
+        # 스트리밍 출력
+        output = ""
+        for new_text in streamer:
+            output += new_text
+            yield output
+            
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"문서 분석 오류: {e}")
+        yield f"❌ 오류 발생: {str(e)}"
+    finally:
+        clear_cuda_cache()
+
+##############################################################################
+# Gradio UI (로봇 시각화 중심)
+##############################################################################
+css = """
+.robot-header {
+    text-align: center;
+    background: linear-gradient(135deg, #1e3c72 0%, #2a5298 50%, #667eea 100%);
+    color: white;
+    padding: 20px;
+    border-radius: 10px;
+    margin-bottom: 20px;
+    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+}
+.status-box {
+    text-align: center;
+    padding: 10px;
+    border-radius: 5px;
+    margin: 10px 0;
+    font-weight: bold;
+}
+.info-box {
+    background: #f0f0f0;
+    padding: 15px;
+    border-radius: 8px;
+    margin: 10px 0;
+    border-left: 4px solid #2a5298;
+}
+.task-button {
+    min-height: 60px;
+    font-size: 1.1em;
+}
+.webcam-container {
+    border: 3px solid #2a5298;
+    border-radius: 10px;
+    padding: 10px;
+    background: #f8f9fa;
+}
+"""
+
+with gr.Blocks(title="🤖 로봇 시각 시스템 (Gemma3-4B)", css=css) as demo:
+    gr.HTML("""
+    <div class="robot-header">
+        <h1>🤖 로봇 시각 시스템</h1>
+        <h3>🎮 Gemma3-R1984-4B + 📷 실시간 웹캠 + 🔍 웹 검색</h3>
+        <p>⚡ 최신 멀티모달 AI로 로봇 작업 분석 및 계획 수립!</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    gr.HTML("""
+    <div class="info-box">
+        <h4>🌟 시스템 특징:</h4>
+        <ul>
+            <li>🖼️ 고급 이미지/비디오 분석 (Gemma3-4B VLM)</li>
+            <li>📋 다단계 작업 계획 및 추론</li>
+            <li>📍 정밀한 객체 위치 파악 (Grounding)</li>
+            <li>🤏 로봇 파지점 분석 (Affordance)</li>
+            <li>🛤️ 경로 계획 (Trajectory Planning)</li>
+            <li>🔍 실시간 웹 검색 통합</li>
+            <li>📄 문서 분석 (PDF, CSV, TXT)</li>
+        </ul>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        # 왼쪽: 웹캠 및 입력
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 📷 실시간 웹캠")
+            
+            with gr.Group(elem_classes="webcam-container"):
+                webcam = gr.Image(
+                    sources=["webcam"], 
+                    streaming=True,
+                    type="numpy",
+                    label="실시간 스트리밍",
+                    height=350
+                )
+                
+                # 캡처된 이미지 표시
+                captured_image = gr.Image(
+                    label="캡처된 이미지",
+                    height=200,
+                    visible=False
+                )
+            
+            # 로봇 작업 버튼들
+            gr.Markdown("### 🎯 로봇 작업 선택")
+            with gr.Row():
+                capture_btn = gr.Button("📸 캡처", variant="primary", elem_classes="task-button")
+                clear_capture_btn = gr.Button("🗑️ 초기화", elem_classes="task-button")
+            
+            with gr.Row():
+                planning_btn = gr.Button("📋 작업 계획", elem_classes="task-button")
+                grounding_btn = gr.Button("📍 객체 위치", elem_classes="task-button")
+            
+            with gr.Row():
+                affordance_btn = gr.Button("🤏 파지점 분석", elem_classes="task-button")
+                trajectory_btn = gr.Button("🛤️ 경로 계획", elem_classes="task-button")
+        
+        # 오른쪽: 분석 설정 및 결과
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### ⚙️ 분석 설정")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    task_prompt = gr.Textbox(
+                        label="작업 설명 / 질문",
+                        placeholder="예: 테이블 위의 컵을 잡아서 싱크대에 놓기",
+                        value="이 장면에서 로봇이 수행할 수 있는 작업을 분석하세요.",
+                        lines=2
+                    )
+                    
+                    with gr.Row():
+                        use_web_search = gr.Checkbox(
+                            label="🔍 웹 검색 사용",
+                            value=False,
+                            info="관련 정보를 웹에서 검색합니다"
+                        )
+                        
+                        enable_thinking = gr.Checkbox(
+                            label="🤔 추론 과정 표시",
+                            value=True,
+                            info="Chain-of-Thought 추론 과정을 보여줍니다"
+                        )
+                    
+                    max_tokens = gr.Slider(
+                        label="최대 토큰 수",
+                        minimum=256,
+                        maximum=4096,
+                        value=1024,
+                        step=256
+                    )
+            
+            gr.Markdown("### 📊 분석 결과")
+            result_output = gr.Textbox(
+                label="AI 분석 결과",
+                lines=20,
+                max_lines=40,
+                show_copy_button=True,
+                elem_id="result"
+            )
+            
+            status_display = gr.HTML(
+                '<div class="status-box" style="background:#d4edda; color:#155724;">🎮 시스템 준비 완료</div>'
+            )
+    
+    # 문서 분석 탭
+    with gr.Tab("📄 문서 분석"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                doc_files = gr.File(
+                    label="문서 업로드",
+                    file_count="multiple",
+                    file_types=[".pdf", ".csv", ".txt"],
+                    type="filepath"
+                )
+                
+                doc_prompt = gr.Textbox(
+                    label="분석 요청",
+                    placeholder="예: 이 문서들의 핵심 내용을 요약하고 비교 분석하세요.",
+                    lines=3
+                )
+                
+                doc_web_search = gr.Checkbox(
+                    label="🔍 웹 검색 사용",
+                    value=False
+                )
+                
+                analyze_docs_btn = gr.Button("📊 문서 분석", variant="primary")
+            
+            with gr.Column():
+                doc_result = gr.Textbox(
+                    label="분석 결과",
+                    lines=25,
+                    max_lines=50
+                )
+    
+    # 이벤트 핸들러
+    webcam_state = gr.State(None)
+    
+    def capture_webcam(frame):
+        """웹캠 프레임 캡처"""
+        if frame is None:
+            return None, None, '<div class="status-box" style="background:#f8d7da; color:#721c24;">❌ 웹캠 프레임 없음</div>'
+        return frame, gr.update(value=frame, visible=True), '<div class="status-box" style="background:#d4edda; color:#155724;">✅ 이미지 캡처 완료</div>'
+    
+    def clear_capture():
+        """캡처 초기화"""
+        return None, gr.update(visible=False), '<div class="status-box" style="background:#d4edda; color:#155724;">🎮 시스템 준비 완료</div>'
+    
+    def analyze_with_task(image, prompt, task_type, use_search, thinking, tokens):
+        """특정 태스크로 이미지 분석"""
+        if image is None:
+            return "❌ 먼저 이미지를 캡처하세요.", '<div class="status-box" style="background:#f8d7da; color:#721c24;">❌ 이미지 없음</div>'
+        
+        status = f'<div class="status-box" style="background:#cce5ff; color:#004085;">🚀 {task_type} 분석 중...</div>'
+        
+        result = analyze_image_for_robot(
+            image=image,
+            prompt=prompt,
+            task_type=task_type,
+            use_web_search=use_search,
+            enable_thinking=thinking,
+            max_new_tokens=tokens
+        )
+        
+        # 결과 포맷팅
+        timestamp = time.strftime("%H:%M:%S")
+        task_names = {
+            "planning": "작업 계획",
+            "grounding": "객체 위치 파악",
+            "affordance": "파지점 분석",
+            "trajectory": "경로 계획"
+        }
+        
+        formatted_result = f"""🤖 로봇 {task_names.get(task_type, '분석')} 결과:
+
+📸 **작업**: {prompt}
+
+📝 **분석 결과**:
+{result}
+
+⏰ 분석 시간: {timestamp}
+🎯 모델: {model_name}
+🔧 태스크: {task_type}"""
+        
+        complete_status = '<div class="status-box" style="background:#d4edda; color:#155724;">✅ 분석 완료!</div>'
+        return formatted_result, complete_status
+    
+    # 웹캠 스트리밍
+    webcam.stream(
+        fn=lambda x: x,
+        inputs=[webcam],
+        outputs=[webcam_state]
+    )
+    
+    # 캡처 버튼
+    capture_btn.click(
+        fn=capture_webcam,
+        inputs=[webcam_state],
+        outputs=[webcam_state, captured_image, status_display]
+    )
+    
+    # 초기화 버튼
+    clear_capture_btn.click(
+        fn=clear_capture,
+        outputs=[webcam_state, captured_image, status_display]
+    )
+    
+    # 작업 버튼들
+    planning_btn.click(
+        fn=lambda img, p, s, t, tk: analyze_with_task(img, p, "planning", s, t, tk),
+        inputs=[captured_image, task_prompt, use_web_search, enable_thinking, max_tokens],
+        outputs=[result_output, status_display]
+    )
+    
+    grounding_btn.click(
+        fn=lambda img, p, s, t, tk: analyze_with_task(img, p, "grounding", s, t, tk),
+        inputs=[captured_image, task_prompt, use_web_search, enable_thinking, max_tokens],
+        outputs=[result_output, status_display]
+    )
+    
+    affordance_btn.click(
+        fn=lambda img, p, s, t, tk: analyze_with_task(img, p, "affordance", s, t, tk),
+        inputs=[captured_image, task_prompt, use_web_search, enable_thinking, max_tokens],
+        outputs=[result_output, status_display]
+    )
+    
+    trajectory_btn.click(
+        fn=lambda img, p, s, t, tk: analyze_with_task(img, p, "trajectory", s, t, tk),
+        inputs=[captured_image, task_prompt, use_web_search, enable_thinking, max_tokens],
+        outputs=[result_output, status_display]
+    )
+    
+    # 문서 분석
+    def analyze_docs(files, prompt, use_search):
+        if not files:
+            return "❌ 문서를 업로드하세요."
+        
+        output = ""
+        for chunk in analyze_documents_streaming(files, prompt, use_search):
+            output = chunk
+        return output
+    
+    analyze_docs_btn.click(
+        fn=analyze_docs,
+        inputs=[doc_files, doc_prompt, doc_web_search],
+        outputs=[doc_result]
+    )
+    
+    # 초기 모델 로드
+    def initial_load():
+        load_model()
+        return "시스템 준비 완료! 🚀"
+    
+    demo.load(
+        fn=initial_load,
+        outputs=None
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("🚀 로봇 시각 시스템 시작 (Gemma3-R1984-4B)...")
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
+        show_error=True,
+        debug=False
+    )