Update app.py

app.py

@@ -3,10 +3,7 @@ import json
 import re
 import requests
 import gradio as gr
-import spaces
-from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download, create_repo
-from safetensors.torch import load_file
-from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
+from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
 
 # 環境変数から取得
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", None)
@@ -16,8 +13,7 @@ CIVITAI_TOKEN = os.environ.get("CIVITAI_TOKEN", None)  # Civitai用トークン
 
 api = HfApi()
 
-@spaces.GPU(duration=120)
-def download_and_upload(model_id, repo_type, new_repo_name=None):
+def download_and_upload(model_id, repo_type):
     print(f"モデルID: {model_id}, リポジトリタイプ: {repo_type}")
     if not model_id or not repo_type:
         return "モデルIDまたはタイプが未指定です。"
@@ -68,124 +64,102 @@ def download_and_upload(model_id, repo_type, new_repo_name=None):
     print(f"ファイルを保存しました: {filename}")
 
     if repo_type == "model":
-        if not new_repo_name:
-            return "新しいモデルリポジトリ名が指定されていません。"
-        # 新しいリポジトリを作成
-        try:
-            model_repo_id = f"{api.whoami(token=HF_TOKEN)['name']}/{new_repo_name}"
-            create_repo(repo_id=model_repo_id, token=HF_TOKEN, repo_type="model")
-            print(f"新しいモデルリポジトリを作成しました: {model_repo_id}")
-        except Exception as e:
-            print(f"モデルリポジトリの作成に失敗しました: {e}")
-            return f"モデルリポジトリの作成に失敗しました: {e}"
-        target_repo = model_repo_id
-        # SAFETENSORファイルをDIFFUSERS形式に変換
-        try:
-            print("SAFETENSORファイルをDIFFUSERS形式に変換中です...")
-            # SDXLモデル用の変換処理
-            model_path = filename
-            pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(model_path)
-            pipeline.save_pretrained(target_repo)
-            print("変換が完了しました。")
-        except Exception as e:
-            print(f"変換中にエラーが発生しました: {e}")
-            return f"変換中にエラーが発生しました: {e}"
-        return f"モデルを'{target_repo}'に保存しました。"
+        target_repo = MODEL_REPO
     else:
         target_repo = LORA_REPO
 
-        if not target_repo:
-            return f"{repo_type}用リポジトリが環境変数で設定されていません。"
-
-        # リポジトリ内のファイル一覧を取得
-        try:
-            repo_files = api.list_repo_files(repo_id=target_repo, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
-            print(f"リポジトリ内のファイル一覧を取得しました。")
-        except Exception as e:
-            print(f"リポジトリ内のファイル一覧の取得に失敗しました: {e}")
-            return f"リポジトリ内のファイル一覧の取得に失敗しました: {e}"
-
-        # メタデータファイル名
-        metadata_filename = "metadata.json"
-
-        # リポジトリからメタデータファイルをダウンロード
-        try:
-            metadata_file = hf_hub_download(
-                repo_id=target_repo,
-                filename=metadata_filename,
-                repo_type="dataset",
-                token=HF_TOKEN,
-                force_download=True
-            )
-            with open(metadata_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                metadata = json.load(f)
-            print("既存のメタデータを読み込みました。")
-        except Exception as e:
-            # メタデータファイルが存在しない場合は新規作成
-            metadata = []
-            print("メタデータファイルが存在しないため、新規作成します。")
-
-        # メタデータを更新（存在しないファイルを削除）
-        updated_metadata = []
-        for entry in metadata:
-            if entry['filename'] in repo_files:
-                updated_metadata.append(entry)
-            else:
-                print(f"存在しないファイルのメタデータを削除: {entry['filename']}")
-
-        # ファイル名の重複チェック
-        existing_filenames = [e['filename'] for e in updated_metadata]
-        if filename in existing_filenames:
-            print(f"ファイル名が既に存在します。ファイル名: {filename}")
-            return f"ファイル名 '{filename}' は既にリポジトリに存在します。"
-
-        # 新しい通し番号の設定
-        sequence_numbers = [e['sequence_number'] for e in updated_metadata]
-        if sequence_numbers:
-            new_sequence_number = max(sequence_numbers) + 1
+    if not target_repo:
+        return f"{repo_type}用リポジトリが環境変数で設定されていません。"
+
+    # リポジトリ内のファイル一覧を取得
+    try:
+        repo_files = api.list_repo_files(repo_id=target_repo, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
+        print(f"リポジトリ内のファイル一覧を取得しました。")
+    except Exception as e:
+        print(f"リポジトリ内のファイル一覧の取得に失敗しました: {e}")
+        return f"リポジトリ内のファイル一覧の取得に失敗しました: {e}"
+
+    # メタデータファイル名
+    metadata_filename = "metadata.json"
+
+    # リポジトリからメタデータファイルをダウンロード
+    try:
+        metadata_file = hf_hub_download(
+            repo_id=target_repo,
+            filename=metadata_filename,
+            repo_type="dataset",
+            token=HF_TOKEN,
+            force_download=True
+        )
+        with open(metadata_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            metadata = json.load(f)
+        print("既存のメタデータを読み込みました。")
+    except Exception as e:
+        # メタデータファイルが存在しない場合は新規作成
+        metadata = []
+        print("メタデータファイルが存在しないため、新規作成します。")
+
+    # メタデータを更新（存在しないファイルを削除）
+    updated_metadata = []
+    for entry in metadata:
+        if entry['filename'] in repo_files:
+            updated_metadata.append(entry)
         else:
-            new_sequence_number = 1
-
-        # 新しいエントリを追加
-        new_entry = {
-            "sequence_number": new_sequence_number,
-            "filename": filename,
-            "trigger_words": trigger_words
-        }
-        updated_metadata.append(new_entry)
-        print(f"新しいメタデータを追加しました: {new_entry}")
-
-        # メタデータをファイルに保存
-        with open(metadata_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
-            json.dump(updated_metadata, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-        print(f"メタデータファイルを更新しました。ファイル名: {metadata_filename}")
-
-        # ファイルのアップロード
-        try:
-            # 元のファイルをアップロード
-            api.upload_file(
-                path_or_fileobj=filename,
-                path_in_repo=filename,
-                repo_id=target_repo,
-                token=HF_TOKEN,
-                repo_type="dataset",
-                commit_message=f"Add {filename} from model ID {model_id}"
-            )
-
-            # 更新したメタデータファイルをアップロード
-            api.upload_file(
-                path_or_fileobj=metadata_filename,
-                path_in_repo=metadata_filename,
-                repo_id=target_repo,
-                token=HF_TOKEN,
-                repo_type="dataset",
-                commit_message="Update metadata"
-            )
-            print(f"ファイルとメタデータをアップロードしました。")
-            return f"ファイル '{filename}' とメタデータを '{target_repo}' にアップロードしました。"
-        except Exception as e:
-            print(f"アップロード中にエラーが発生しました: {e}")
-            return f"アップロード中にエラーが発生しました: {e}"
+            print(f"存在しないファイルのメタデータを削除: {entry['filename']}")
+
+    # ファイル名の重複チェック
+    existing_filenames = [e['filename'] for e in updated_metadata]
+    if filename in existing_filenames:
+        print(f"ファイル名が既に存在します。ファイル名: {filename}")
+        return f"ファイル名 '{filename}' は既にリポジトリに存在します。"
+
+    # 新しい通し番号の設定
+    sequence_numbers = [e['sequence_number'] for e in updated_metadata]
+    if sequence_numbers:
+        new_sequence_number = max(sequence_numbers) + 1
+    else:
+        new_sequence_number = 1
+
+    # 新しいエントリを追加
+    new_entry = {
+        "sequence_number": new_sequence_number,
+        "filename": filename,
+        "trigger_words": trigger_words
+    }
+    updated_metadata.append(new_entry)
+    print(f"新しいメタデータを追加しました: {new_entry}")
+
+    # メタデータをファイルに保存
+    with open(metadata_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(updated_metadata, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+    print(f"メタデータファイルを更新しました。ファイル名: {metadata_filename}")
+
+    # ファイルのアップロード
+    try:
+        # 元のファイルをアップロード
+        api.upload_file(
+            path_or_fileobj=filename,
+            path_in_repo=filename,
+            repo_id=target_repo,
+            token=HF_TOKEN,
+            repo_type="dataset",
+            commit_message=f"Add {filename} from model ID {model_id}"
+        )
+
+        # 更新したメタデータファイルをアップロード
+        api.upload_file(
+            path_or_fileobj=metadata_filename,
+            path_in_repo=metadata_filename,
+            repo_id=target_repo,
+            token=HF_TOKEN,
+            repo_type="dataset",
+            commit_message="Update metadata"
+        )
+        print(f"ファイルとメタデータをアップロードしました。")
+        return f"ファイル '{filename}' とメタデータを '{target_repo}' にアップロードしました。"
+    except Exception as e:
+        print(f"アップロード中にエラーが発生しました: {e}")
+        return f"アップロード中にエラーが発生しました: {e}"
 
 # Gradio UI構築
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -193,41 +167,21 @@ with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("CivitaiのモデルIDを指定して、'model'または'lora'リポジトリへアップロードします。")
 
     # ダウンロード＆アップロード機能
-    with gr.Row():
-        model_id_input = gr.Textbox(
-            label="CivitaiモデルID",
-            placeholder="例: 1102"
-        )
-        repo_choice = gr.Radio(
-            choices=["model", "lora"],
-            label="アップロード先タイプの選択",
-            value="model"
-        )
-    # モデルリポジトリ名入力（'model'が選択された場合のみ表示）
-    new_repo_name_input = gr.Textbox(
-        label="新しいモデルリポジトリ名",
-        placeholder="例: my-new-model-repo",
-        visible=False
+    model_id_input = gr.Textbox(
+        label="CivitaiモデルID",
+        placeholder="例: 1102"
+    )
+    repo_choice = gr.Radio(
+        choices=["model", "lora"],
+        label="アップロード先タイプの選択",
+        value="model"
     )
     run_button = gr.Button("実行")
     output = gr.Textbox(label="結果メッセージ", interactive=False)
 
-    # リポジトリタイプに応じて入力フォームを表示/非表示にする関数
-    def toggle_repo_name(repo_type):
-        if repo_type == "model":
-            return gr.update(visible=True)
-        else:
-            return gr.update(visible=False)
-
-    repo_choice.change(
-        toggle_repo_name,
-        inputs=repo_choice,
-        outputs=new_repo_name_input
-    )
-
     run_button.click(
         download_and_upload,
-        inputs=[model_id_input, repo_choice, new_repo_name_input],
+        inputs=[model_id_input, repo_choice],
         outputs=output
     )