Fix model download logic for PyTorch models and improve error handling

app.py

@@ -71,15 +71,22 @@ def _set_status(message: str) -> None:
 def ensure_model_available() -> str:
     """モデルディレクトリをローカルに用意（なければHFから取得）"""
     print(f"[MODEL] ensure_model_available() 開始")
-    current_path = Path(path_manager.get_model_path())
-    print(f"[MODEL] 現在のモデルパス: {current_path}")
+    print(f"[MODEL] モデルリポジトリ: {HF_MODEL_REPO}")
+    print(f"[MODEL] HF_TOKEN設定: {'あり' if HF_TOKEN else 'なし'}")
     
-    # PyTorch モデルの場合、ディレクトリ全体をチェック
-    if current_path.exists() and current_path.is_dir():
-        # config.json があるか確認（モデルディレクトリの確認）
-        if (current_path / "config.json").exists():
-            print(f"[MODEL] 既存のモデルディレクトリを使用: {current_path}")
-            return str(current_path)
+    # モデルディレクトリのパスを構築（リポジトリ名から）
+    model_dir_name = HF_MODEL_REPO.split("/")[-1]  # "Llama-3.2-3B-Instruct"
+    model_cache_path = HF_LOCAL_DIR / model_dir_name
+    print(f"[MODEL] モデルキャッシュパス: {model_cache_path}")
+    
+    # 既存のモデルディレクトリをチェック
+    if model_cache_path.exists() and model_cache_path.is_dir():
+        if (model_cache_path / "config.json").exists():
+            print(f"[MODEL] 既存のモデルディレクトリを使用: {model_cache_path}")
+            model_path_str = str(model_cache_path.resolve())
+            os.environ["LLM_MODEL_PATH"] = model_path_str
+            path_manager.model_path = model_path_str
+            return model_path_str
 
     print(f"[MODEL] モデルディレクトリが見つからないため、ダウンロードを開始")
     HF_LOCAL_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -88,6 +95,9 @@ def ensure_model_available() -> str:
 
     # snapshot_downloadでモデル全体をダウンロード（PyTorch モデルは複数ファイル）
     try:
+        if not HF_TOKEN:
+            print("[MODEL] 警告: HF_TOKEN が設定されていません。認証が必要なモデルの場合、ダウンロードに失敗する可能性があります。")
+        
         downloaded_dir = snapshot_download(
             repo_id=HF_MODEL_REPO,
             local_dir=str(HF_LOCAL_DIR),
@@ -96,7 +106,16 @@ def ensure_model_available() -> str:
         )
         print(f"[MODEL] snapshot_download完了: {downloaded_dir}")
     except Exception as e:
-        print(f"[MODEL] snapshot_downloadエラー: {e}")
+        error_msg = str(e)
+        print(f"[MODEL] snapshot_downloadエラー: {error_msg}")
+        
+        # 認証エラーの場合、より詳細なメッセージを表示
+        if "401" in error_msg or "authentication" in error_msg.lower() or "token" in error_msg.lower():
+            print("[MODEL] 認証エラーの可能性があります。HF_TOKEN が正しく設定されているか確認してください。")
+        elif "404" in error_msg or "not found" in error_msg.lower():
+            print(f"[MODEL] リポジトリが見つかりません: {HF_MODEL_REPO}")
+            print("[MODEL] リポジトリ名が正しいか、アクセス権限があるか確認してください。")
+        
         import traceback
         traceback.print_exc()
         raise
@@ -105,10 +124,17 @@ def ensure_model_available() -> str:
     downloaded_dir_path = Path(downloaded_dir)
     print(f"[MODEL] ダウンロード先パス: {downloaded_dir_path}")
     
+    # ダウンロードされたファイルをリストアップ
+    downloaded_files = list(downloaded_dir_path.glob("*"))
+    print(f"[MODEL] ダウンロードされたファイル数: {len(downloaded_files)}")
+    if downloaded_files:
+        print(f"[MODEL] ダウンロードされたファイル: {[f.name for f in downloaded_files[:10]]}")
+    
     # config.json があるか確認
     if not (downloaded_dir_path / "config.json").exists():
         raise FileNotFoundError(
             f"モデルディレクトリ {downloaded_dir} に config.json が見つかりません。"
+            f"ダウンロードされたファイル: {[f.name for f in downloaded_files[:10]]}"
         )
 
     model_path_str = str(downloaded_dir_path.resolve())