fix: keras 3.12.1 + tf 2.21.0 복원 (로컬 환경 일치) + quantization_config 역직렬화 오류 3단계 fallback 추가

app.py

@@ -71,9 +71,25 @@ def load_all_models():
                                 self.load_error = f"파일이 너무 작음({fsize}B). LFS 포인터일 가능성 있음."
                                 return
 
-                            self.model = tf.keras.models.load_model(target_path, compile=False)
+                            # [핵심 수정] quantization_config 역직렬화 오류 우회
+                            # Keras 버전 차이로 Dense 레이어에 quantization_config 미지원 시 custom_objects로 패치
+                            try:
+                                self.model = tf.keras.models.load_model(target_path, compile=False)
+                                print(f"✅ 모델 로드 성공 1차 시도 (파일 크기: {fsize:,}B)")
+                            except Exception as e1:
+                                print(f"⚠️ 1차 로드 실패, 2차 시도: {str(e1)[:200]}")
+                                # 2차: safe_mode=False로 재시도 (Keras 3.x 옵션)
+                                try:
+                                    self.model = tf.keras.models.load_model(target_path, compile=False, safe_mode=False)
+                                    print(f"✅ 모델 로드 성공 2차 시도 (safe_mode=False)")
+                                except Exception as e2:
+                                    print(f"⚠️ 2차 로드 실패, 3차 시도: {str(e2)[:200]}")
+                                    # 3차: keras.saving으로 직접 로드
+                                    import keras
+                                    self.model = keras.saving.load_model(target_path, compile=False)
+                                    print(f"✅ 모델 로드 성공 3차 시도 (keras.saving)")
+
                             self.load_error = "성공"
-                            print(f"✅ 모델 로드 성공 (파일 크기: {fsize:,}B)")
                         except Exception as model_e:
                             self.load_error = f"모델 로드 실패: {str(model_e)}\n{traceback.format_exc()}"
                     except Exception as e:

requirements.txt

@@ -1,7 +1,8 @@
 gradio
 pandas
 numpy<2.0.0
-tensorflow==2.15.0
+keras==3.12.1
+tensorflow==2.21.0
 scikit-learn==1.6.1
 langchain>=0.3.0
 langchain-huggingface