조정

pyproject.toml

@@ -5,17 +5,19 @@ description = "HUTAMS STT Service for LTE-R"
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.11"
 dependencies = [
-    "fastapi>=0.100.0",
+    "fastapi>=0.110.0",
-    "uvicorn>=0.23.0",
+    "uvicorn[standard]>=0.27.0",
-    "faster-whisper",
+    "faster-whisper>=1.0.0",
-    "rapidfuzz",
+    "rapidfuzz>=3.0.0",
-    "sqlalchemy",
+    "sqlalchemy>=2.0.0",
-    "pydantic",
+    "pydantic>=2.0.0",
-    "pydub",
+    "pydantic-settings>=2.0.0",
-    "python-multipart",
+    "pydub>=0.25.1",
+    "python-multipart>=0.0.9",
+    "imageio-ffmpeg>=0.5.0",
     "jinja2",
     "websockets"
-]
+    ]
 
 [dependency-groups]
 dev = [
@@ -23,6 +25,5 @@ dev = [
     "ruff"
 ]
 
-[build-system]
+[tool.uv]
-requires = ["hatchling"]
+package = false
-build-backend = "hatchling.build"

setup.ps1

@@ -8,7 +8,7 @@ HUTAMS 프로젝트 최초 설정 스크립트.
 3. 대용량 언어모델(.gguf) 다운로드 (존재하지 않을 경우)
 4. Whisper STT 모델 다운로드 (존재하지 않을 경우)
 #>
-
+[Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::UTF8
 $ErrorActionPreference = "Stop"
 
 Write-Host "=====================================================" -ForegroundColor Cyan

setup2.ps1

@@ -0,0 +1,99 @@
+<#
+.SYNOPSIS
+HUTAMS 프로젝트 최초 설정 스크립트.
+
+.DESCRIPTION
+1. uv 동기화(의존성 라이브러리 설치)
+2. llm_weights, whisper_weights 폴더 생성
+3. 대용량 언어모델(.gguf) 다운로드 (존재하지 않을 경우)
+4. Whisper STT 모델 다운로드 (존재하지 않을 경우)
+#>
+[Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::UTF8
+$ErrorActionPreference = "Stop"
+
+Write-Host "=====================================================" -ForegroundColor Cyan
+Write-Host " HUTAMS STT 프로젝트 초기화 스크립트 (setup.ps1) " -ForegroundColor Cyan
+Write-Host "=====================================================" -ForegroundColor Cyan
+
+# ── 1. uv 패키지 설치 ────────────────────────────────────────────────────────
+Write-Host "`n[1/4] uv sync로 파이썬 패키지 설치 중..." -ForegroundColor Yellow
+try {
+    uv sync
+    Write-Host "패키지 설치 완료!" -ForegroundColor Green
+}
+catch {
+    Write-Host "uv 실행 실패. https://docs.astral.sh/uv/ 에서 uv를 설치 후 재시도해주세요." -ForegroundColor Red
+    exit 1
+}
+
+# ── 2. 폴더 생성 ─────────────────────────────────────────────────────────────
+Write-Host "`n[2/4] 모델 폴더 생성 중..." -ForegroundColor Yellow
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path "llm_weights"     | Out-Null
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path "whisper_weights" | Out-Null
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path "data/audio"      | Out-Null
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path "data/samples"    | Out-Null
+Write-Host "폴더 생성 완료!" -ForegroundColor Green
+
+# ── 3. LLM 모델(.gguf) 다운로드 ──────────────────────────────────────────────
+$LlmModelName = "Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M.gguf"
+$LlmModelPath = "llm_weights\$LlmModelName"
+
+# [⚠️ 실제 사용 중인 모델 URL로 교체하세요]
+$LlmDownloadUrl = "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M.gguf?download=true"
+
+# $LlmModelName2 = "Qwen3.5-2B-Q4_K_M.gguf"
+# $LlmDownloadUrl2 = "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-2B-Q4_K_M.gguf?download=true"# 모델이 실제로는 Qwen3.5-0.8B 이므로 실제 유효한 HuggingFace URL
+
+Write-Host "`n[3/4] LLM 모델($LlmModelName) 확인 중..." -ForegroundColor Yellow
+if (Test-Path -Path $LlmModelPath) {
+    Write-Host "이미 존재합니다. 다운로드를 건너뜁니다." -ForegroundColor Green
+}
+else {
+    Write-Host "다운로드 시작 (용량이 크므로 시간이 걸릴 수 있습니다)..." -ForegroundColor Yellow
+    try {
+        Invoke-WebRequest -Uri $LlmDownloadUrl -OutFile $LlmModelPath
+        Write-Host "LLM 모델 다운로드 완료!" -ForegroundColor Green
+    }
+    catch {
+        Write-Host "[오류] LLM 모델 다운로드 실패. 아래 URL에서 수동으로 받아 'llm_weights/' 폴더에 배치하세요:" -ForegroundColor Red
+        Write-Host "  → $LlmDownloadUrl" -ForegroundColor Yellow
+    }
+}
+
+# ── 4. Whisper STT 모델 다운로드 ─────────────────────────────────────────────
+$WhisperDir = "whisper_weights"
+$WhisperModelName = "large-v3-turbo"
+$WhisperHfRepoId = "mobiuslabsgmbh/faster-whisper-large-v3-turbo"
+
+Write-Host "`n[4/4] Whisper STT 모델($WhisperModelName) 다운로드 중..." -ForegroundColor Yellow
+# whisper_weights/ 안에 이미 모델 폴더가 있으면 건너뜀
+$WhisperFlag = Get-ChildItem -Path $WhisperDir -ErrorAction SilentlyContinue | Measure-Object
+if ($WhisperFlag.Count -gt 0) {
+    Write-Host "이미 whisper_weights 폴더에 파일이 존재합니다. 건너뜁니다." -ForegroundColor Green
+}
+else {
+    Write-Host "uv run을 통해 Whisper 모델을 프로젝트 내부 캐시로 다운로드합니다 (최초 1회)..." -ForegroundColor Yellow
+    try {
+        # 환경변수로 다운로드 경로를 설정하고 서버를 즉시 로드(초기화) 후 종료
+        $env:WHISPER_MODEL_PATH = (Resolve-Path $WhisperDir).Path
+        uv run python -c "
+from faster_whisper import WhisperModel
+import os
+model_path = os.environ.get('WHISPER_MODEL_PATH', './whisper_weights')
+print(f'Whisper 모델 다운로드 위치: {model_path}')
+m = WhisperModel('$WhisperModelName', device='cpu', compute_type='int8', download_root=model_path)
+print('다운로드 완료!')
+"
+        Write-Host "Whisper STT 모델 다운로드 완료!" -ForegroundColor Green
+    }
+    catch {
+        Write-Host "[오류] Whisper 모델 다운로드 실패. 서버 첫 기동 시 자동으로 다운로드를 시도합니다." -ForegroundColor Yellow
+    }
+}
+
+# ── 완료 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
+Write-Host ""
+Write-Host "=====================================================" -ForegroundColor Cyan
+Write-Host " 모든 설정이 완료되었습니다!                         " -ForegroundColor Cyan
+Write-Host " run_server.ps1을 실행하여 관제 서버를 시작하세요.   " -ForegroundColor Cyan
+Write-Host "=====================================================" -ForegroundColor Cyan