Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,9 @@
 # app.py
 import os
-os.environ["MPLCONFIGDIR"] = "/tmp/matplotlib"  # 避免唯讀目錄警告
+# 將 Matplotlib 與 Hugging Face 模型快取到可寫目錄（HF Spaces 常見做法）
+os.environ["MPLCONFIGDIR"] = "/tmp/matplotlib"
+os.environ.setdefault("TRANSFORMERS_CACHE", "/tmp/huggingface")
+os.makedirs(os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"], exist_ok=True)
 
 import uuid
 import tempfile
@@ -29,16 +32,14 @@ import matplotlib.cm as cm
 from matplotlib import font_manager as fm
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 1) 嘗試載入「地震預警」外部模組；若不存在就用內建備援版本
+# CWA 地震預警：若外部模組存在就用；否則使用備援實作
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 try:
-    # 若你有建立 fetch_cwa_alarm_list.py，會優先使用
-    from fetch_cwa_alarm_list import fetch_cwa_alarm_list  # noqa: F401
+    from fetch_cwa_alarm_list import fetch_cwa_alarm_list  # type: ignore
 except Exception:
     CWA_ALARM_API = "https://app-2.cwa.gov.tw/api/v1/earthquake/alarm/list"
 
     def _parse_cwa_time(s: str):
-        """回傳(台灣時間, UTC)。若無時區，視為台灣時間(UTC+8)。"""
         if not s:
             return ("未知", "未知")
         try:
@@ -54,7 +55,6 @@ except Exception:
             return (s, "未知")
 
     def fetch_cwa_alarm_list(limit: int = 5) -> str:
-        """CWA 地震預警（備援版）。"""
         try:
             r = requests.get(CWA_ALARM_API, timeout=10)
             r.raise_for_status()
@@ -76,9 +76,7 @@ except Exception:
                 if "T" in s or s.endswith("Z") or "+" in s:
                     dt = datetime.fromisoformat(s.replace("Z", "+00:00"))
                 else:
-                    dt = datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").replace(
-                        tzinfo=timezone(timedelta(hours=8))
-                    )
+                    dt = datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").replace(tzinfo=timezone(timedelta(hours=8)))
                 return dt.astimezone(timezone.utc)
             except Exception:
                 return datetime.min.replace(tzinfo=timezone.utc)
@@ -93,7 +91,7 @@ except Exception:
             ok = xs.replace(".", "", 1).replace("-", "", 1).isdigit()
             return float(xs) if ok else None
 
-        lines = ["🚨 地震預警（最新）:", "-" * 20]
+        out = ["🚨 地震預警（最新）:", "-" * 20]
         for it in items[:limit]:
             identifier = it.get("identifier") or it.get("eventId") or it.get("id") or "—"
             status = it.get("status") or "—"
@@ -102,7 +100,6 @@ except Exception:
 
             mag = _num(it.get("magnitudeValue") or it.get("magnitude") or it.get("ml") or it.get("mw"))
             mag_str = f"{mag:.1f}" if mag is not None else "—"
-
             depth = _num(it.get("depth"))
             depth_str = f"{depth:.0f}" if depth is not None else "—"
 
@@ -111,8 +108,7 @@ except Exception:
             lat_str = f"{lat:.2f}" if lat is not None else "—"
             lon_str = f"{lon:.2f}" if lon is not None else "—"
 
-            origin = it.get("originTime") or ""
-            tw_str, utc_str = _parse_cwa_time(origin)
+            tw_str, utc_str = _parse_cwa_time(it.get("originTime") or "")
 
             areas = it.get("locationDesc") or it.get("areas") or it.get("alertAreas")
             if isinstance(areas, list):
@@ -122,43 +118,34 @@ except Exception:
             else:
                 areas_txt = "—"
 
-            lines.append(
-                f"事件: {identifier} | 狀態: {status} | 類型: {msg_type}#{msg_no}\n"
+            out.append(
+                f"{status} | 類型: {msg_type}#{msg_no}\n"
                 f"震級/深度: M{mag_str} / {depth_str} km\n"
                 f"震中: lat {lat_str}, lon {lon_str}\n"
                 f"時間: {tw_str}（台灣） / {utc_str}（UTC）\n"
-                f"預警地區: {areas_txt}"
+                f"預警地區: {areas_txt}\n"
+                f"事件: {identifier}"
             )
-            lines.append("")
-
+            out.append("")
         if len(items) > limit:
-            lines.append(f"... 另有 {len(items) - limit} 筆。")
-        return "\n".join(lines).strip()
+            out.append(f"... 另有 {len(items) - limit} 筆。")
+        return "\n".join(out).strip()
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 2) AI 對話（Transformers）— 延遲載入與容錯
+# AI 生成功能（Transformers）：懶載入 + 權限安全快取
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 _LLM = {"loaded": False, "ok": False, "err": None, "model": None, "tokenizer": None, "device": "cpu"}
 
 def _ensure_llm():
-    """
-    懶載入 LLM。預設中文模型 ckiplab/gpt2-base-chinese，可用環境變數覆寫：
-    - LLM_MODEL (預設 ckiplab/gpt2-base-chinese)
-    - LLM_DEVICE (cuda / cpu)
-    回傳 (ok: bool, err: str|None)
-    """
     if _LLM["loaded"]:
         return _LLM["ok"], _LLM["err"]
-
     _LLM["loaded"] = True
     try:
-        # 匯入放在函式內，避免服務啟動過慢或套件缺失時直接崩潰
-        import torch  # noqa: F401
-        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM  # noqa: F401
+        import torch  # noqa
+        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
         device = os.getenv("LLM_DEVICE")
         if device not in ("cuda", "cpu"):
-            # 自動偵測
             try:
                 import torch as _t
                 device = "cuda" if _t.cuda.is_available() else "cpu"
@@ -166,10 +153,10 @@ def _ensure_llm():
             except Exception:
                 device = "cpu"
 
-        model_name = os.getenv("LLM_MODEL", "ckiplab/gpt2-base-chinese")  # 可改成 "gpt2"
-        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-        tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-        mdl = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+        model_name = os.getenv("LLM_MODEL", "ckiplab/gpt2-base-chinese")
+        cache_dir = os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"]
+        tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)
+        mdl = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)
         try:
             mdl = mdl.to(device)
         except Exception:
@@ -187,9 +174,10 @@ def generate_ai_text(user_prompt: str) -> str:
     ok, err = _ensure_llm()
     if not ok:
         return ("🤖 AI 尚未啟用：缺少依賴或模型未下載。\n"
-                "請在 requirements.txt 加入：transformers、torch、accelerate、safetensors。\n"
+                "請在 requirements.txt 加入 transformers、torch、accelerate、safetensors、sentencepiece。\n"
                 f"詳細錯誤：{err}")
 
+    import torch  # type: ignore
     tok = _LLM["tokenizer"]
     mdl = _LLM["model"]
     device = _LLM["device"]
@@ -198,16 +186,13 @@ def generate_ai_text(user_prompt: str) -> str:
     top_k = int(os.getenv("LLM_TOP_K", "50"))
     temperature = float(os.getenv("LLM_TEMPERATURE", "0.7"))
 
-    # 建立系統化提示，讓回答更貼近機器人主題
-    system_prefix = (
-        "你是一個地震資訊與一般問答的 LINE 助理。回答要精簡、清楚，"
-        "若與地震相關可加入注意事項。若問題與地震無關，就一般回覆。\n\n"
-        "使用者："
+    sys_prefix = (
+        "你是一個地震資訊與一般問答的 LINE 助理。回答要精簡、清楚；"
+        "若與地震相關可加入注意事項；若無關則一般回覆。\n\n使用者："
     )
-    prompt = system_prefix + user_prompt
+    prompt = sys_prefix + user_prompt
 
     try:
-        import torch
         inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(device)
         with torch.no_grad():
             output = mdl.generate(
@@ -220,19 +205,16 @@ def generate_ai_text(user_prompt: str) -> str:
                 pad_token_id=tok.eos_token_id,
             )
         text = tok.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-        # 嘗試把 system_prefix 去掉，留下使用者後的回應
-        if system_prefix in text:
-            text = text.split(system_prefix, 1)[-1]
-        # GPT-2 可能會把 prompt 也帶回，簡單裁剪
+        if sys_prefix in text:
+            text = text.split(sys_prefix, 1)[-1]
         if user_prompt in text:
             text = text.split(user_prompt, 1)[-1].strip()
-        # 安全長度控制
-        return text.strip()[:1200] if text else "（沒有產生內容）"
+        return (text or "（沒有產生內容）")[:1200]
     except Exception as e:
         return f"AI 產生發生錯誤：{e}"
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 3) 中文字型（若容器有 Noto/WenQuanYi 等會自動套用）
+# 中文字型（有就套用）
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 for fp in [
     "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc",
@@ -245,15 +227,14 @@ for fp in [
         break
 
 # ────��─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 4) 基本設定
+# 基本設定
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.getenv("CHANNEL_ACCESS_TOKEN")
 CHANNEL_SECRET = os.getenv("CHANNEL_SECRET")
 
-# HF Space 公網位址（SPACEURL > SPACE_ID 推論）
 HF_SPACE_URL = os.getenv("SPACEURL")
 if not HF_SPACE_URL:
-    sid = os.getenv("SPACE_ID")  # 形如 user/space
+    sid = os.getenv("SPACE_ID")
     if sid and "/" in sid:
         a, n = sid.split("/", 1)
         HF_SPACE_URL = f"https://{a.replace('_','-')}-{n.replace('_','-')}.hf.space"
@@ -268,7 +249,7 @@ configuration = Configuration(access_token=CHANNEL_ACCESS_TOKEN)
 handler = WebhookHandler(CHANNEL_SECRET)
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 5) 首頁（美觀說明頁）
+# 首頁（指令/Webhook/靜態檔說明）
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 @app.route("/", methods=["GET"])
 def home():
@@ -280,83 +261,50 @@ def home():
 
     return f"""
 <!doctype html>
-<html lang="zh-Hant">
-<head>
-<meta charset="utf-8" />
-<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1" />
+<html lang="zh-Hant"><head>
+<meta charset="utf-8"/><meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1"/>
 <title>地震預警 dayichen – LINE Bot Server</title>
 <style>
-  :root {{
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-  }}
-  * {{ box-sizing:border-box; }}
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-    margin:0; background:var(--bg); color:var(--text);
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-  }}
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-  li + li {{ margin-top:6px; }}
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-  a:hover {{ text-decoration:underline; }}
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-</style>
-</head>
-<body>
-  <div class="wrap">
-    <section class="hero">
-      <div class="badge">狀態：<span style="color:{'#86efac' if channel_ok=='✅' else '#fbbf24'}">{channel_ok}</span> LINE 金鑰　·　HF Space：{space_ok}</div>
-      <h1 class="title">地震預警 dayichen – LINE Bot</h1>
-      <p class="subtitle">指令：/help、地震/quake、臺灣地震/台灣地震、臺灣地震畫圖/台灣地震畫圖、地震預警、AI 對話（ai + 問題）。</p>
-      <div class="grid">
-        <div class="card">
-          <h3>🚀 快速開始</h3>
-          <ul>
-            <li><span class="kbd">/help</span>：顯示所有指令</li>
-            <li><span class="kbd">地震</span>/<span class="kbd">quake</span>：全球近 24 小時 M≥5.0</li>
-            <li><span class="kbd">臺灣地震</span>/<span class="kbd">台灣地震</span>：今年台灣區域清單（含日期時間）</li>
-            <li><span class="kbd">臺灣地震畫圖</span>/<span class="kbd">台灣地震畫圖</span>：回傳地圖圖片</li>
-            <li><span class="kbd">地震預警</span>：CWA 地震預警（最新 5 筆）</li>
-            <li><span class="kbd">ai 你的問題</span>：啟用 AI 對話，例如 <span class="kbd">ai 今日台灣地震風險需要注意什麼？</span></li>
-          </ul>
-        </div>
-        <div class="card">
-          <h3>🛠️ Webhook 與靜態檔</h3>
-          <ul>
-            <li>Webhook：<span class="mono"><a href="{webhook_url}">{webhook_url}</a></span></li>
-            <li>靜態圖片：<span class="mono">{static_hint}</span></li>
-            <li>健康檢查：<span class="mono"><a href="{base}/healthz">{base}/healthz</a></span></li>
-          </ul>
-        </div>
-        <div class="card">
-          <h3>ℹ️ 備註</h3>
-          <ul>
-            <li>AI 需要安裝 <span class="mono">transformers / torch</span> 等依賴；未安裝時服務會給出提示。</li>
-            <li>模型：<span class="mono">{os.getenv("LLM_MODEL","ckiplab/gpt2-base-chinese")}</span> · 裝置：<span class="mono">{os.getenv("LLM_DEVICE","auto")}</span></li>
-            <li>地圖以 Matplotlib 產生於 <span class="mono">/tmp/static</span>，由 <span class="mono">/static/</span> 提供。</li>
-          </ul>
-        </div>
-      </div>
-      <p class="foot">© {datetime.now().year} dayichen · server: {base}</p>
-    </section>
-  </div>
-</body>
-</html>
-"""
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+<body><div class="wrap"><section class="hero">
+<div class="badge">狀態：<span style="color:{'#86efac' if channel_ok=='✅' else '#fbbf24'}">{channel_ok}</span> LINE 金鑰　·　HF Space：{space_ok}</div>
+<h1 class="title">地震預警 dayichen – LINE Bot</h1>
+<p class="subtitle">指令：/help、地震/quake、臺灣地震/台灣地震、臺灣地震畫圖/台灣地震畫圖、地震預警、AI（ai + 問題）。</p>
+<div class="grid">
+<div class="card"><h3>🚀 快速開始</h3><ul>
+<li><span class="kbd">/help</span>：顯示所有指令</li>
+<li><span class="kbd">地震</span>/<span class="kbd">quake</span>：全球近 24 小時 M≥5.0</li>
+<li><span class="kbd">臺灣地震</span>/<span class="kbd">台灣地震</span>：今年台灣區域清單（含日期時間）</li>
+<li><span class="kbd">臺灣地震畫圖</span>/<span class="kbd">台灣地震畫圖</span>：回傳地圖圖片</li>
+<li><span class="kbd">地震預警</span>：CWA 地震預警（最新 5 筆）</li>
+<li><span class="kbd">ai 你的問題</span>：AI 對話（模型：<span class="mono">{os.getenv("LLM_MODEL","ckiplab/gpt2-base-chinese")}</span>）</li>
+</ul></div>
+<div class="card"><h3>🛠️ Webhook / 靜態檔</h3><ul>
+<li>Webhook：<span class="mono"><a href="{webhook_url}">{webhook_url}</a></span></li>
+<li>靜態圖片：<span class="mono">{static_hint}</span></li>
+<li>健康檢查：<span class="mono"><a href="{base}/healthz">{base}/healthz</a></span></li>
+</ul></div>
+<div class="card"><h3>ℹ️ 備註</h3><ul>
+<li>AI 快取位置：<span class="mono">{os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"]}</span></li>
+<li>若 AI 未安裝依賴，機器人會提示安裝，不會影響其他功能。</li>
+</ul></div>
+</div>
+<p class="foot">© {datetime.now().year} dayichen · server: {base}</p>
+</section></div></body></html>"""
 
 @app.route("/healthz")
 def healthz():
@@ -367,7 +315,7 @@ def serve_static(filename):
     return send_from_directory(STATIC_DIR, filename)
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 6) 資料查詢（USGS）
+# USGS 查詢
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 USGS_API_BASE_URL = "https://earthquake.usgs.gov/fdsnws/event/1/query"
 
@@ -395,9 +343,7 @@ def fetch_global_last24h_text(min_mag=5.0, limit=10) -> str:
         for f in features:
             p = f["properties"]
             t_utc = datetime.fromtimestamp(p["time"] / 1000, tz=timezone.utc)
-            lines.append(
-                f"震級: {p['mag']:.1f} | 日期時間: {t_utc.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')} (UTC)\n地點: {p.get('place','')}"
-            )
+            lines.append(f"震級: {p['mag']:.1f} | 日期時間: {t_utc.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')} (UTC)\n地點: {p.get('place','')}")
         return "\n\n".join(lines)
     except Exception as e:
         return f"❌ 查詢失敗: {e}"
@@ -431,7 +377,7 @@ def fetch_taiwan_df_this_year(min_mag=5.0) -> pd.DataFrame | str:
         return f"❌ 查詢失敗: {e}"
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 7) 製圖
+# 製圖
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 def create_and_save_map(df: pd.DataFrame) -> str:
     fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=150)
@@ -464,7 +410,7 @@ def _base_url_for_images() -> str:
     return HF_SPACE_URL.rstrip("/") if HF_SPACE_URL else request.url_root.rstrip("/")
 
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# 8) LINE Webhook
+# LINE Webhook
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 @app.route("/callback", methods=["POST"])
 def callback():
@@ -484,7 +430,7 @@ def handle_message(event):
     with ApiClient(configuration) as api_client:
         line_bot_api = MessagingApi(api_client)
 
-        # 1) 地震預警（CWA）
+        # 地震預警
         if "地震預警" in user_message:
             reply_text = fetch_cwa_alarm_list(limit=5)
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(
@@ -492,7 +438,7 @@ def handle_message(event):
             )
             return
 
-        # 2) 臺灣地震畫圖
+        # 臺灣地震畫圖
         if ("臺灣地震畫圖" in user_message) or ("台灣地震畫圖" in user_message):
             result = fetch_taiwan_df_this_year()
             if isinstance(result, pd.DataFrame):
@@ -510,24 +456,24 @@ def handle_message(event):
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(reply)
             return
 
-        # 3) 說明
+        # 說明
         if user_message == "/help":
             text = (
-                "📖 地震預警 dayichen 指令\n\n"
-                "➡️ /help\n"
-                "➡️ 地震 / quake（全球近24小時，含日期時間）\n"
-                "➡️ 臺灣地震 / 台灣地震（今年台灣區域清單）\n"
-                "➡️ 臺灣地震畫圖 / 台灣地震畫圖（今年台灣區域分佈圖）\n"
-                "➡️ 地震預警（CWA 最新 5 筆）\n"
-                "➡️ ai 你的問題（AI 對話）\n"
-                "➡️ 你好"
+                "📖 指令\n\n"
+                "• /help\n"
+                "• 地震 / quake（全球近24小時，含日期時間）\n"
+                "• 臺灣地震 / 台灣地震（今年台灣區域清單）\n"
+                "• 臺灣地震畫圖 / 台灣地震畫圖（今年台灣區域分佈圖）\n"
+                "• 地震預警（CWA 最新 5 筆）\n"
+                "• ai 你的問題（AI 對話）\n"
+                "• 你好"
             )
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(
                 ReplyMessageRequest(reply_token=event.reply_token, messages=[TextMessage(text=text)])
             )
             return
 
-        # 4) 台灣清單
+        # 台灣清單
         if ("臺灣地震" in user_message) or ("台灣地震" in user_message):
             result = fetch_taiwan_df_this_year()
             if isinstance(result, pd.DataFrame):
@@ -546,7 +492,7 @@ def handle_message(event):
             )
             return
 
-        # 5) 全球 24 小時
+        # 全球 24 小時
         if ("地震" in user_message) or ("quake" in user_message):
             reply_text = fetch_global_last24h_text()
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(
@@ -554,28 +500,23 @@ def handle_message(event):
             )
             return
 
-        # 6) AI 對話（觸發詞：以 "ai "、"ai："、"ai:" 開頭；或最後兜底）
+        # AI 對話（明確觸發詞）
         if user_message.startswith("ai ") or user_message.startswith("ai:") or user_message.startswith("ai："):
-            prompt = user_message_raw[2:].lstrip(" ：:").strip()
-            if not prompt:
-                prompt = "請作為一個地震資訊助理，簡要介紹你的功能。"
+            prompt = user_message_raw[2:].lstrip(" ：:").strip() or "請簡要介紹你的功能。"
             ai_text = generate_ai_text(prompt)
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(
                 ReplyMessageRequest(reply_token=event.reply_token, messages=[TextMessage(text=ai_text)])
             )
             return
 
-        # 7) 招呼
+        # 招呼
         if ("你好" in user_message) or ("hi" in user_message):
             line_bot_api.reply_message_with_http_info(
-                ReplyMessageRequest(
-                    reply_token=event.reply_token,
-                    messages=[TextMessage(text="👋 你好！輸入 /help 查看指令。")]
-                )
+                ReplyMessageRequest(reply_token=event.reply_token, messages=[TextMessage(text="👋 你好！輸入 /help 查看指令。")])
             )
             return
 
-        # 8) 兜底：若非上述任何指令，交給 AI 產生回覆（更智能）
+        # 兜底：交給 AI 回覆，讓系統更智能
         fallback = generate_ai_text(user_message_raw)
         line_bot_api.reply_message_with_http_info(
             ReplyMessageRequest(reply_token=event.reply_token, messages=[TextMessage(text=fallback)])