Fix ZeroGPU support, improve model loading and error handling

app.py

@@ -3,18 +3,9 @@
 FastAPI 版 LLMView Word Tree サーバー
 """
 
-# GPU要求（Hugging Face Space用）- インポート直後に実行
-try:
-    import spaces
-    spaces.GPU()  # GPUを要求
-    print("[SPACE] GPU要求を送信しました")
-except ImportError:
-    print("[SPACE] spacesパッケージが見つかりません（ローカル環境の可能性）")
-except Exception as e:
-    print(f"[SPACE] GPU要求エラー: {e}")
-
 import os
 import threading
+import sys
 from pathlib import Path
 from typing import List, Dict, Any, Optional
 
@@ -22,6 +13,20 @@ from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from huggingface_hub import snapshot_download
 from pydantic import BaseModel, Field
 
+# ZeroGPU対応: spacesパッケージをインポート（デコレータ用）
+try:
+    import spaces
+    SPACES_AVAILABLE = True
+    print("[SPACE] spacesパッケージをインポートしました")
+except ImportError:
+    SPACES_AVAILABLE = False
+    print("[SPACE] spacesパッケージが見つかりません（ローカル環境の可能性）")
+    # ダミーデコレータを定義
+    class DummyGPU:
+        def __call__(self, func):
+            return func
+    spaces = type('spaces', (), {'GPU': DummyGPU()})()
+
 try:
     from package.path_manager import get_path_manager
 except ImportError:
@@ -68,46 +73,93 @@ def _set_status(message: str) -> None:
 
 def ensure_model_available() -> str:
     """モデルファイルをローカルに用意（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}")
+    
     if current_path.exists():
+        print(f"[MODEL] 既存のモデルファイルを使用: {current_path}")
         return str(current_path)
 
+    print(f"[MODEL] モデルファイル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)
+    print(f"[MODEL] ダウンロード先ディレクトリ: {HF_LOCAL_DIR}")
     _set_status("Hugging Face からモデルをダウンロード中...")
 
-    snapshot_download(
-        repo_id=HF_MODEL_REPO,
-        allow_patterns=HF_MODEL_FILENAME,
-        local_dir=str(HF_LOCAL_DIR),
-        local_dir_use_symlinks=False,
-        token=HF_TOKEN,
-    )
-    downloaded = HF_LOCAL_DIR / HF_MODEL_FILENAME
-    if not downloaded.exists():
-        raise FileNotFoundError(
-            f"モデル {HF_MODEL_FILENAME} が {downloaded} に見つかりません"
+    # snapshot_downloadの戻り値（ダウンロード先ディレクトリ）を使用
+    try:
+        downloaded_dir = snapshot_download(
+            repo_id=HF_MODEL_REPO,
+            allow_patterns=HF_MODEL_FILENAME,
+            local_dir=str(HF_LOCAL_DIR),
+            local_dir_use_symlinks=False,
+            token=HF_TOKEN,
         )
-
-    os.environ["LLM_MODEL_PATH"] = str(downloaded)
-    path_manager.model_path = str(downloaded)
-    return str(downloaded)
+        print(f"[MODEL] snapshot_download完了: {downloaded_dir}")
+    except Exception as e:
+        print(f"[MODEL] snapshot_downloadエラー: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        raise
+    
+    # ダウンロードされたディレクトリからファイルを検索
+    downloaded_dir_path = Path(downloaded_dir)
+    print(f"[MODEL] ダウンロード先パス: {downloaded_dir_path}")
+    
+    # まず直接パスを試す
+    downloaded = downloaded_dir_path / HF_MODEL_FILENAME
+    print(f"[MODEL] 直接パスを確認: {downloaded}")
+    
+    if not downloaded.exists():
+        # リポジトリ構造を保持している可能性があるので、再帰的に検索
+        print(f"[MODEL] 直接パスに存在しないため、再帰的に検索中...")
+        found_files = list(downloaded_dir_path.rglob(HF_MODEL_FILENAME))
+        print(f"[MODEL] 見つかったファイル数: {len(found_files)}")
+        if found_files:
+            downloaded = found_files[0]
+            print(f"[MODEL] ファイルを発見: {downloaded}")
+        else:
+            # ディレクトリ内の全ファイルをリストアップしてデバッグ情報を出力
+            all_files = list(downloaded_dir_path.rglob("*"))
+            print(f"[MODEL] ディレクトリ内の全ファイル: {[str(f) for f in all_files[:20]]}")
+            raise FileNotFoundError(
+                f"モデル {HF_MODEL_FILENAME} が {downloaded_dir} に見つかりません。"
+                f"見つかったファイル: {[str(f) for f in all_files[:10]]}"
+            )
+
+    model_path_str = str(downloaded.resolve())
+    print(f"[MODEL] モデルパスを設定: {model_path_str}")
+    os.environ["LLM_MODEL_PATH"] = model_path_str
+    path_manager.model_path = model_path_str
+    return model_path_str
 
 
 def initialize_model() -> None:
     """RustAdapter とモデルを初期化"""
     global adapter
     try:
+        print("[INIT] モデル初期化スレッド開��")
         _set_status("モデルを読み込み中です...")
         from package.rust_adapter import RustAdapter
 
+        print("[INIT] ensure_model_available() を呼び出し")
         model_path = ensure_model_available()
+        print(f"[INIT] モデルパス取得: {model_path}")
+        
+        print("[INIT] RustAdapter.get_instance() を呼び出し")
         adapter = RustAdapter.get_instance(model_path)
+        print("[INIT] RustAdapter初期化完了")
+        
         _set_status("モデル準備完了")
+        print("[INIT] モデル初期化完了")
     except Exception as exc:  # pragma: no cover
-        _set_status(f"モデル初期化に失敗しました: {exc}")
+        error_msg = f"モデル初期化に失敗しました: {exc}"
+        print(f"[INIT] エラー: {error_msg}")
+        _set_status(error_msg)
         import traceback
-
         traceback.print_exc()
+        # プロセスを終了させないように、エラーをログに記録するだけ
+        sys.stderr.write(f"[INIT] モデル初期化エラー（プロセスは継続）: {exc}\n")
 
 
 # Space 起動時にバックグラウンドで初期化
@@ -144,6 +196,7 @@ def health() -> Dict[str, Any]:
 
 
 @app.post("/build_word_tree", response_model=List[WordTreeResponse])
+@spaces.GPU  # ZeroGPU対応: このエンドポイントでGPUを要求
 def build_word_tree(payload: WordTreeRequest) -> List[WordTreeResponse]:
     """単語ツリーを構築"""
     if not payload.prompt_text.strip():