Spaces:
Sleeping
Sleeping
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4a19fce
1
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dcb3d39
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docs/github_actions_hf_spaces_integration.md
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## Genemicliと実践!GitHub ActionsでHugging Face SpacesへAIアプリを自動デプロイするガイド
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AIモデルを使ったアプリケーション開発は、時に予期せぬ課題に直面します。しかし、`genemicli`のような強力なCLIアシスタントと連携することで、それらの課題を乗り越え、スムーズにプロジェクトを進めることができます。この記事では、私たちが`genemicli`と共に、GitHub ActionsとHugging Face Spacesを連携させ、AIアプリケーションを自動でデプロイするまでの道のりを、具体的な実装手順と問題解決のプロセスを交えながら解説します。
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### 1. Hugging Face Spacesの準備
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まず、Hugging Face Spacesで新しいSpaceを作成します。
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* Hugging Faceにログインし、「Spaces」タブから「Create new Space」を選択。
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* 「Space name」を決め、「Gradio」SDKを選択します。
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* 「Create Space」をクリック。
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### 2. GitHubリポジトリの準備
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あなたのAIアプリケーションのコードがGitHubリポジトリにあることを確認してください。
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### 3. Hugging Faceアクセストークンの取得
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GitHub ActionsからHugging Face Spacesにアクセスするために、アクセストークンが必要です。
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* Hugging Faceにログインし、右上のプロフィールアイコン → 「Settings」 → 「Access Tokens」へ。
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* 「New token」をクリックし、`write`権限を持つトークンを作成し、コピーします。
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### 4. GitHub Secretsへのトークン登録
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コピーしたアクセストークンをGitHubリポジトリのSecretsに登録します。これは、セキュリティのためにコードに直接トークンを書き込まないための重要な手順です。
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* GitHubリポジトリの「Settings」→「Secrets and variables」→「Actions」へ。
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* 「New repository secret」をクリックし、**Name**を `HF_TOKEN`、**Secret**にコピーしたトークンを貼り付けて登録します。
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* **`genemicli`との連携:** `genemicli`は、この`HF_TOKEN`の登録方法を丁寧に案内してくれました。
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### 5. GitHub Actionsワークフローの作成
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GitHubリポジトリのルートに `.github/workflows/sync-to-space.yml` というファイルを作成し、以下の内容を記述します。このワークフローは、GitHubの`main`ブランチへのプッシュをトリガーにして、Spaceのコンテンツを自動で更新します。
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```yaml
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name: Sync to Hugging Face hub
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on:
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push:
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branches: [main] # mainブランチへのプッシュをトリガー
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workflow_dispatch: # 手動実行も可能にする
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jobs:
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sync-to-hub:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- uses: actions/checkout@v3
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with:
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fetch-depth: 0
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lfs: true # LFSファイルがある場合
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- name: Push to hub
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env:
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HF_TOKEN: ${{ secrets.HF_TOKEN }} # GitHub Secretsからトークンを取得
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run: |
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# Spaceのリモートを追加(YOUR_HF_USERNAMEとYOUR_SPACE_NAMEを置き換える)
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git remote add space https://YOUR_HF_USERNAME:${{ secrets.HF_TOKEN }}@huggingface.co/spaces/YOUR_HF_USERNAME/YOUR_SPACE_NAME
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# mainブランチをSpaceに強制プッシュ
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git push --force space main
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```
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**注意点:**
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* `YOUR_HF_USERNAME` と `YOUR_SPACE_NAME` は、あなたのHugging Faceのユーザー名とSpace名に置き換えてください。
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* `fetch-depth: 0` と `lfs: true` は、大きなモデルファイルなどを扱う場合に重要です。
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* **`genemicli`との連携:** `genemicli`は、このワークフローの作成をサポートし、`YOUR_HF_USERNAME`と`YOUR_SPACE_NAME`を実際の値に置き換えるよう指示してくれました。
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### 6. `README.md` の設定
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Hugging Face Spacesは、`README.md`の先頭にあるメタデータブロックを読み込んでSpaceの設定を行います。あなたの`README.md`の先頭に以下の内容を追加してください。
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```yaml
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title: あなたのアプリのタイトル
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emoji: ✨
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colorFrom: "#FFD700" # 好みの色に
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colorTo: "#FFA500" # 好みの色に
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sdk: gradio
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sdk_version: "4.x.x" # requirements.txtのGradioバージョンに合わせる
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app_file: app.py # アプリケーションのエントリーポイントファイル
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pinned: false
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```
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**注意点:**
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* `title`、`emoji`、`colorFrom`、`colorTo` は自由に設定してください。
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* `sdk_version` は `requirements.txt` に記載されているGradioのバージョンに合わせてください。
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* `app_file` は、あなたのGradioアプリケーションのメインファイル(例: `app.py` や `src/main.py` など)のパスを記述します。
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* **`genemicli`との連携:** `genemicli`は、Spaceが画面表示されない問題に直面した際、この`README.md`のメタデータ設定が不足していることを特定し、必要な項目(`title`、`sdk`、`app_file`など)の追加を提案・適用してくれました。
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### 7. アプリケーションのエントリーポイントの調整 (`app.py`の作成)
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Hugging Face Spacesで`ModuleNotFoundError`が発生した場合、アプリケーションのエントリーポイントを調整する必要があります。これは、Pythonのモジュールパスの問題を解決するためです。
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GitHubリポジトリのルートに `app.py` というファイルを作成し、以下の内容を記述します。
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```python
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import sys
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sys.path.append('./src') # srcディレクトリをPythonのパスに追加
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from ai_api.main import iface # src/ai_api/main.pyからifaceオブジェクトをインポート
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if __name__ == "__main__":
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iface.launch(server_name="0.0.0.0") # Gradioアプリケーションを起動
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```
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* **`genemicli`との連携:** `genemicli`は、Space上で`ModuleNotFoundError: No module named 'ai_api'`というエラーが発生した際、この`app.py`ラッパーファイルの作成を提案・実装してくれました。これにより、`src`ディレクトリ内のモジュールが正しく認識され、アプリケーションが起動できるようになりました。
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### 8. デプロイの確認
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これらの設定が完了したら、GitHubリポジリにコードをプッシュしてください。GitHub Actionsが自動的に実行され、Hugging Face Spaceにコードが同期されます。
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Hugging Face Spaceのページにアクセスし、アプリケーションが正常に表示されるか確認しましょう。もし問題があれば、Spaceページの「Logs」タブでエラーメッセージを確認してください。
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