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import io
import time
import globales
import random
import herramientas
import gradio_client
import conexion_firebase
from fastapi import HTTPException, status
from huggingface_hub import InferenceClient
servidor = globales.servidor
servicio = globales.servicio
def genera_platillo_gpu(platillo):
prompt = globales.previo + platillo
try:
dict_espacios = conexion_firebase.obtenDato('nowme', servidor, 'espacios')
espacios_habilitados = [
nombre for nombre, config in dict_espacios.items()
if config.get("habilitado", False) # Usamos .get() para evitar KeyError si 'habilitado' no existe
]
print(f"Espacios habilitados: {espacios_habilitados}")
espacio_aleatorio_elegido = random.choice(espacios_habilitados)
configuracion_espacio = dict_espacios[espacio_aleatorio_elegido]
client = gradio_client.Client(configuracion_espacio['ruta'], hf_token=globales.llave)
result = client.predict(
#**kwargs,
prompt=prompt,
#negative_prompt="live animals",
seed=42,
randomize_seed=False,
width=786,
height=568,
# guidance_scale=3.5,
# num_inference_steps=28,
api_name=configuracion_espacio['api_name']
)
#Cuando es GPU, debe de restar segundos disponibles de HF
herramientas.restaSegundosGPU(globales.work_cost)
print("Platillo generado:", platillo)
conexion_firebase.registraLog(servidor, platillo, espacio_aleatorio_elegido, 42)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'imagenes_totales', amount=1)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'endpoint-' + servicio, amount=1)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'imagenes_gpu', amount=1)
return result[0]
except Exception as e:
print("Excepción: ", e)
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
detail=e
)
def genera_platillo_inference(platillo):
dict_modelos = conexion_firebase.obtenDato('nowme', servidor, 'modelos')
modelos_habilitados = [
nombre for nombre, config in dict_modelos.items()
if config.get("habilitado", False) # Usamos .get() para evitar KeyError si 'habilitado' no existe
]
print(f"Modelos habilitados: {modelos_habilitados}")
modelo_aleatorio_elegido = random.choice(modelos_habilitados)
configuracion_modelo = dict_modelos[modelo_aleatorio_elegido]
creditos_restantes_inference = conexion_firebase.obtenDato('nowme', servidor, 'inferencias')
#print("Los créditos restantes de hf-inference que tienes son: ", creditos_restantes_inference)
if creditos_restantes_inference > 0:
provedor_seleccionado = globales.proveedor
else:
provedor_seleccionado = globales.proveedor_back
prompt = globales.previo + platillo
print("Platillo enviado:", platillo)
client = InferenceClient(
provider= provedor_seleccionado,
model=configuracion_modelo['ruta'],
api_key=globales.llave
)
try:
image = client.text_to_image(
prompt,
#negative_prompt="live animals",
width=784, #786
height=560, #568
num_inference_steps=12,
seed=42
)
#Detenido momentaneamente por cambio a firebase.
herramientas.restaSegundosInference(globales.inference_cost)
except Exception as e:
print("Excepción: ", e)
if "Gateway Time-out" in str(e):
print("GATEWAY TIME-OUT 💀")
error_impreso = f"Error: {e}"
print(error_impreso)
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
)
img_io = io.BytesIO()
image.save(img_io, "PNG")
img_io.seek(0)
print("Platillo generado:", platillo)
conexion_firebase.registraLog(servidor, platillo, modelo_aleatorio_elegido, 42)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'imagenes_totales', amount=1)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'endpoint-' + servicio, amount=1)
conexion_firebase.incrementar_campo_numerico('estadisticas', 'imagenes', 'imagenes_inference', amount=1)
return img_io |