88b9d931eb
Some checks failed
Windows / verify (push) Has been cancelled
러너를 여러 프로젝트가 공유한다는 전제에서 두 가지 구멍이 있었다.
1) 동시 실행 — GPU 는 나눠 쓸 수 없다. 두 작업이 같이 VRAM 을 잡으면
둘 다 OOM 이거나, 더 나쁘게는 하나가 조용히 느려져 원인을 못 찾는다.
concurrency(같은 저장소) + 러너 capacity:1(저장소 무관, 진짜 보장)을
두 겹으로 두고, 문서에 capacity 확인을 필수 절차로 넣었다.
한 대에 러너 프로세스를 여러 개 띄우면 안 된다는 것도 명시.
2) 티어 검증이 주장보다 얕았다 — "4·5티어 검증"이라 해놓고 실제로는
tier_availability() 만 봤고, 그 함수는 torch 유무만 본다. 즉
- 4티어(Seed-X AWQ Int4)는 autoawq 가 없어도 "사용 가능"
- 5티어(Qwen3-8B)는 VRAM 11GB 가 필요한데 8GB 카드에서도 "사용 가능"
게이트가 통과인데 실제로는 못 올리는 상태를 CI 가 못 잡고 있었다.
그래서 게이트 검사는 얕은 검사임을 이름과 주석에 명시하고, 그 옆에
**진짜로 모델을 올려 번역까지 하는** 항목을 새로 뒀다. 러너 GPU 가
무엇일지 모르므로 여유 VRAM 과 autoawq 유무로 후보를 거른 뒤 올릴 수
있는 것 중 가장 무거운 티어를 고르고, 건너뛴 티어와 그 이유를 결과에
남긴다. 하나도 못 올리면 실패다 (조용히 통과하지 않는다).
게이트는 통과인데 실제 로드가 실패하면 그게 찾아야 할 버그다 — 앱이
사용자에게 "쓸 수 있다"고 하고선 못 올리는 상황. 러너가 붙으면 실제
증거를 보고 tier_availability() 를 고칠지 판단한다.
- autoawq 설치 단계 추가(4티어 전용, Windows 휠이 없을 때가 있어 선택)
- 1~3티어 CUDA 경로 번역 검사는 유지하고 unload 를 finally 로 보장
검증: pytest 189개 통과, ruff clean, 워크플로 파싱·concurrency 확인,
--gpu 를 torch 없는 환경에서 실행해 6개 중 5개가 의도대로 실패
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
449 lines
17 KiB
Python
449 lines
17 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
|
"""Windows 전용 경로 점검.
|
|
|
|
리눅스 개발 환경에서는 확인이 불가능한 것들만 모아놨다. 여기서 실패하면
|
|
"리눅스에서 테스트 다 통과했는데 윈도우에서 안 되더라" 가 되는 지점이다.
|
|
|
|
python packaging/windows_smoke.py # 소스에서 점검
|
|
python packaging/windows_smoke.py --exe dist\\LiveSub.exe # 빌드된 exe 점검
|
|
|
|
결과는 artifacts/ 에 로그와 스크린샷으로 남는다. CI 가 그걸 업로드하므로
|
|
원격에서도 실제 화면을 눈으로 확인할 수 있다.
|
|
"""
|
|
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import argparse
|
|
import os
|
|
import subprocess
|
|
import sys
|
|
import time
|
|
from pathlib import Path
|
|
|
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
|
ARTIFACTS = ROOT / "artifacts"
|
|
sys.path.insert(0, str(ROOT / "src"))
|
|
|
|
# Qt 플랫폼 플러그인은 QApplication 을 만들기 *전에* 정해야 한다.
|
|
# 표시할 화면이 없는데 그냥 두면 플러그인 로드 실패로 SIGABRT 가 나면서
|
|
# 아무 결과도 못 남기고 죽는다. 점검기가 그렇게 죽으면 쓸모가 없다.
|
|
if sys.platform != "win32" and not (
|
|
os.environ.get("DISPLAY") or os.environ.get("WAYLAND_DISPLAY")
|
|
):
|
|
os.environ.setdefault("QT_QPA_PLATFORM", "offscreen")
|
|
|
|
_results: list[tuple[str, bool, str]] = []
|
|
|
|
|
|
def _qt_app():
|
|
"""QApplication 을 한 번만 만들어 재사용한다."""
|
|
from PySide6.QtWidgets import QApplication
|
|
|
|
return QApplication.instance() or QApplication([])
|
|
|
|
|
|
def check(name: str):
|
|
"""점검 하나. 예외가 나도 나머지는 계속 돈다."""
|
|
|
|
def wrapper(fn):
|
|
try:
|
|
detail = fn() or ""
|
|
ok = True
|
|
except Exception as exc: # noqa: BLE001 - 점검 결과로 기록하는 게 목적
|
|
detail, ok = f"{type(exc).__name__}: {exc}", False
|
|
_results.append((name, ok, str(detail)))
|
|
print(f" [{'OK ' if ok else '실패'}] {name} {detail}")
|
|
return fn
|
|
|
|
return wrapper
|
|
|
|
|
|
# --- 소스 기준 점검 ---------------------------------------------------------
|
|
|
|
|
|
def run_source_checks() -> None:
|
|
print(f"\n=== Windows 전용 경로 (실행 플랫폼: {sys.platform}) ===")
|
|
if sys.platform != "win32":
|
|
print(" 주의: Windows 가 아니라 Windows 전용 항목은 당연히 실패합니다.")
|
|
|
|
@check("WASAPI 루프백 장치 열거")
|
|
def _devices():
|
|
from livesub.audio.wasapi_loopback import WasapiLoopbackCapture
|
|
|
|
if not WasapiLoopbackCapture.available():
|
|
raise RuntimeError("PyAudioWPatch 없음 — 오디오 캡처 불가")
|
|
sources = WasapiLoopbackCapture.list_sources()
|
|
if not sources:
|
|
raise RuntimeError("루프백 장치가 하나도 없음")
|
|
return f"{len(sources)}개: {sources[0].label}"
|
|
|
|
@check("소리 내는 프로그램 열거 (pycaw)")
|
|
def _processes():
|
|
from livesub.audio.process_loopback import ProcessLoopbackCapture
|
|
|
|
sources = ProcessLoopbackCapture.list_sources()
|
|
return f"{len(sources)}개" + (f" (예: {sources[0].label})" if sources else " (지금 소리 내는 앱 없음)")
|
|
|
|
@check("프로그램별 캡처 보조 프로그램")
|
|
def _helper():
|
|
from livesub.audio.process_loopback import helper_path
|
|
|
|
path = helper_path()
|
|
if path is None:
|
|
raise RuntimeError("livesub_capture.exe 없음 — 장치 전체 캡처로 폴백됨")
|
|
return str(path)
|
|
|
|
@check("전역 단축키 등록/해제")
|
|
def _hotkey():
|
|
from livesub.ui.hotkeys import GlobalHotkeys
|
|
|
|
_qt_app()
|
|
keys = GlobalHotkeys()
|
|
if not keys.supported:
|
|
raise RuntimeError("이 플랫폼은 전역 단축키 미지원")
|
|
fired = []
|
|
if not keys.register("Ctrl+Alt+F12", lambda: fired.append(1)):
|
|
raise RuntimeError(keys.last_error)
|
|
keys.unregister_all()
|
|
return "Ctrl+Alt+F12 등록·해제 성공"
|
|
|
|
@check("모니터 열거")
|
|
def _screens():
|
|
from livesub.ui.placement import list_screens
|
|
|
|
_qt_app()
|
|
screens = list_screens()
|
|
if not screens:
|
|
raise RuntimeError("모니터를 찾지 못함")
|
|
return " / ".join(s.label for s in screens)
|
|
|
|
@check("GPU 인식")
|
|
def _gpu():
|
|
from livesub.models import detect_gpu
|
|
|
|
gpu = detect_gpu()
|
|
if not gpu.available:
|
|
raise RuntimeError(gpu.reason)
|
|
return f"{gpu.name} · {gpu.total_vram_mb / 1024:.1f}GB"
|
|
|
|
@check("사용 가능한 모델 티어")
|
|
def _tiers():
|
|
from livesub.models.manager import has_torch, tier_availability
|
|
from livesub.models.tiers import ordered_tiers
|
|
|
|
usable = [t.name for t in ordered_tiers() if tier_availability(t)[0]]
|
|
return f"torch={'있음' if has_torch() else '없음'} → {', '.join(usable)}"
|
|
|
|
@check("자막 오버레이 실제 렌더링")
|
|
def _overlay():
|
|
from livesub.config import AppConfig
|
|
from livesub.ui.main_window import MainWindow
|
|
|
|
app = _qt_app()
|
|
cfg = AppConfig()
|
|
cfg.models.preload_on_start = False
|
|
win = MainWindow(cfg)
|
|
try:
|
|
win.show()
|
|
win.overlay.set_subtitle_visible(True)
|
|
win.overlay.set_line("적이 왼쪽에서 들어온다, 지금 바로 빠져!", "Enemy from the left")
|
|
for _ in range(10):
|
|
app.processEvents()
|
|
time.sleep(0.05)
|
|
ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
|
|
win.grab().save(str(ARTIFACTS / "windows-main.png"))
|
|
win.overlay.grab().save(str(ARTIFACTS / "windows-overlay.png"))
|
|
finally:
|
|
win.engine.shutdown()
|
|
win.overlay.close()
|
|
win.close()
|
|
return "스크린샷 2장 저장 (artifacts/)"
|
|
|
|
|
|
# --- 전 파이프라인 점검 -----------------------------------------------------
|
|
|
|
|
|
def run_pipeline_check(timeout_s: int = 900) -> None:
|
|
"""오디오 파일 하나를 넣어 한국어 자막이 나오는지 끝까지 본다.
|
|
|
|
개별 부품이 다 통과해도 이어 붙이면 안 되는 경우가 있다. 이 점검이
|
|
통과하면 "음성인식 -> 번역 -> 자막" 이 실제로 동작한다는 뜻이다.
|
|
|
|
GPU 없이 CPU 로 돌린다. 서버의 GPU 없는 Windows VM 에서도 그대로 된다.
|
|
모델은 처음 한 번만 받고 그 뒤로는 캐시를 쓴다.
|
|
"""
|
|
print(f"\n=== 전 파이프라인 (오디오 -> 자막), 플랫폼: {sys.platform} ===")
|
|
|
|
@check("오디오 파일 -> 한국어 자막")
|
|
def _pipeline():
|
|
from livesub.config import AppConfig
|
|
from livesub.core.engine import TranslationEngine
|
|
|
|
clip = ROOT / "tests" / "fixtures" / "en_callout_16k.wav"
|
|
if not clip.is_file():
|
|
raise RuntimeError(f"테스트 음성이 없습니다: {clip}")
|
|
|
|
cfg = AppConfig()
|
|
cfg.models.tier = "lightning" # CI 에서는 가장 가벼운 티어로 충분하다
|
|
cfg.models.device = "cpu" # GPU 없는 VM 에서도 돌아야 한다
|
|
cfg.models.preload_on_start = True
|
|
cfg.audio.backend = "file"
|
|
cfg.audio.target_process_name = str(clip)
|
|
cfg.audio.silence_ms = 400
|
|
cfg.performance.game_mode = False
|
|
|
|
lines: list = []
|
|
errors: list[str] = []
|
|
|
|
def on_status(status) -> None:
|
|
if status.state.value == "error":
|
|
errors.append(status.message)
|
|
|
|
engine = TranslationEngine(cfg, on_line=lines.append, on_status=on_status)
|
|
engine.start()
|
|
deadline = time.time() + timeout_s
|
|
try:
|
|
while time.time() < deadline and not errors:
|
|
if any(line.is_final for line in lines):
|
|
break
|
|
time.sleep(0.5)
|
|
finally:
|
|
engine.shutdown()
|
|
|
|
if errors:
|
|
raise RuntimeError(f"엔진 오류: {errors[0]}")
|
|
finals = [line for line in lines if line.is_final]
|
|
if not finals:
|
|
raise RuntimeError(f"{timeout_s}초 안에 자막이 나오지 않았습니다")
|
|
|
|
line = finals[0]
|
|
if "enemy" not in line.source_text.lower():
|
|
raise RuntimeError(f"음성인식이 빗나갔습니다: {line.source_text!r}")
|
|
if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in line.translated_text):
|
|
raise RuntimeError(f"한국어 자막이 아닙니다: {line.translated_text!r}")
|
|
|
|
ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
|
|
(ARTIFACTS / "pipeline.txt").write_text(
|
|
f"원문: {line.source_text}\n자막: {line.translated_text}\n",
|
|
encoding="utf-8",
|
|
)
|
|
return f"{line.source_text!r} -> {line.translated_text!r}"
|
|
|
|
|
|
# --- GPU 전용 점검 ----------------------------------------------------------
|
|
|
|
|
|
def run_gpu_checks() -> None:
|
|
"""GPU 가 있는 머신에서만 의미가 있는 것들.
|
|
|
|
GPU 는 한 VM 만 독점하므로(컨슈머 NVIDIA 는 vGPU 미지원) GPU 없는 CI VM
|
|
에서는 확인할 수 없다. 그래서 별도 러너 라벨(windows-gpu)로 떼어놨다.
|
|
여기서는 GPU 가 없으면 **분명히 실패**해야 한다 — GPU 를 확인하겠다고
|
|
부른 작업이 조용히 통과하면 안 된다.
|
|
"""
|
|
print(f"\n=== GPU 전용 (플랫폼: {sys.platform}) ===")
|
|
|
|
@check("CUDA 사용 가능")
|
|
def _cuda():
|
|
import torch
|
|
|
|
if not torch.cuda.is_available():
|
|
raise RuntimeError(
|
|
"torch 가 CUDA 를 못 씁니다. CPU 빌드가 깔렸는지 확인하세요 "
|
|
"(pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128)"
|
|
)
|
|
idx = torch.cuda.current_device()
|
|
free, total = torch.cuda.mem_get_info(idx)
|
|
return f"{torch.cuda.get_device_name(idx)} · {total / 1024**3:.1f}GB (여유 {free / 1024**3:.1f}GB)"
|
|
|
|
@check("앱의 GPU 인식")
|
|
def _detect():
|
|
from livesub.models import detect_gpu
|
|
|
|
gpu = detect_gpu()
|
|
if not gpu.available:
|
|
raise RuntimeError(gpu.reason)
|
|
return f"{gpu.name} · {gpu.total_vram_mb / 1024:.1f}GB"
|
|
|
|
@check("VRAM 상한이 실제로 걸리는지")
|
|
def _vram():
|
|
from livesub.models.manager import apply_vram_limit
|
|
|
|
if not apply_vram_limit(0.35):
|
|
raise RuntimeError("상한 적용 실패 — 게임과 같이 쓸 때 VRAM 을 못 막습니다")
|
|
return "35% 상한 적용됨"
|
|
|
|
@check("torch 필요 티어(4·5) 게이트")
|
|
def _gate():
|
|
"""앱이 '이 티어 쓸 수 있다'고 답하는지.
|
|
|
|
주의: tier_availability() 는 torch 유무만 본다. autoawq 유무나 VRAM
|
|
용량은 보지 않으므로, 여기서 통과해도 실제로 올라간다는 뜻은 아니다.
|
|
그건 아래 항목에서 실제로 올려서 확인한다.
|
|
"""
|
|
from livesub.models.manager import has_torch, tier_availability
|
|
from livesub.models.tiers import TIERS, MTBackend
|
|
|
|
if not has_torch():
|
|
raise RuntimeError("torch 없음 — GPU 러너에는 일반 설치가 필요합니다")
|
|
blocked = [
|
|
t.name for t in TIERS.values()
|
|
if t.mt.backend is MTBackend.TRANSFORMERS and not tier_availability(t)[0]
|
|
]
|
|
if blocked:
|
|
raise RuntimeError(f"막힌 티어: {', '.join(blocked)}")
|
|
return "정밀·극한 게이트 통과 (얕은 검사)"
|
|
|
|
@check("torch 티어 실제 로드 + 번역")
|
|
def _real_load():
|
|
"""게이트가 아니라 **진짜로 모델을 올려서** 번역까지 해본다.
|
|
|
|
티어마다 요구 VRAM 이 다르고(정밀 5.6GB / 극한 11GB) 정밀 티어는
|
|
autoawq 까지 필요하다. 러너 GPU 가 무엇일지 모르므로, 올릴 수 있는
|
|
것 중 가장 무거운 티어를 골라서 검증한다.
|
|
|
|
게이트는 통과인데 여기서 실패하면 그게 바로 찾아야 할 버그다 —
|
|
앱이 사용자에게 "쓸 수 있다"고 하고선 실제로는 못 올리는 상황이다.
|
|
"""
|
|
import importlib.util
|
|
|
|
import torch
|
|
|
|
from livesub.models.glossary import Glossary
|
|
from livesub.models.tiers import MTBackend, ordered_tiers
|
|
from livesub.models.translator import create_translator
|
|
|
|
free_mb = torch.cuda.mem_get_info()[0] / 1024**2
|
|
has_awq = importlib.util.find_spec("awq") is not None
|
|
|
|
fits, skipped = [], []
|
|
for t in ordered_tiers():
|
|
if t.mt.backend is not MTBackend.TRANSFORMERS:
|
|
continue
|
|
if t.mt.compute_type == "int4" and not has_awq:
|
|
skipped.append(f"{t.name}(autoawq 없음)")
|
|
elif t.mt.vram_mb > free_mb * 0.9:
|
|
skipped.append(f"{t.name}({t.mt.vram_mb}MB 필요)")
|
|
else:
|
|
fits.append(t)
|
|
|
|
if not fits:
|
|
raise RuntimeError(
|
|
f"여유 VRAM {free_mb:.0f}MB 로 올릴 수 있는 torch 티어가 없습니다. "
|
|
f"건너뜀: {', '.join(skipped)}"
|
|
)
|
|
|
|
tier = fits[-1] # 올릴 수 있는 것 중 가장 무거운 것
|
|
translator = create_translator(tier.mt, device="cuda")
|
|
translator.load()
|
|
try:
|
|
out = translator.translate("Enemy coming from the left.", "en", "ko", Glossary())
|
|
finally:
|
|
translator.unload()
|
|
if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in out):
|
|
raise RuntimeError(f"{tier.name}: 한국어가 아닙니다 — {out!r}")
|
|
|
|
note = f" (건너뜀: {', '.join(skipped)})" if skipped else ""
|
|
return f"{tier.name} 로드·번역 성공 {out!r}{note}"
|
|
|
|
@check("GPU 로 실제 번역 (1~3티어 CUDA 경로)")
|
|
def _translate():
|
|
from livesub.models.glossary import Glossary
|
|
from livesub.models.packs import build_glossary
|
|
from livesub.models.tiers import get_tier
|
|
from livesub.models.translator import create_translator
|
|
|
|
tier = get_tier("swift") # CT2 지만 device=cuda 로 GPU 경로를 탄다
|
|
translator = create_translator(tier.mt, device="cuda")
|
|
translator.load()
|
|
glossary = build_glossary(Glossary(), ["fps-common", "pubg"])
|
|
try:
|
|
out = translator.translate("Enemy coming from the left.", "en", "ko", glossary)
|
|
finally:
|
|
translator.unload()
|
|
if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in out):
|
|
raise RuntimeError(f"한국어가 아닙니다: {out!r}")
|
|
ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
|
|
(ARTIFACTS / "gpu-translate.txt").write_text(out + "\n", encoding="utf-8")
|
|
return repr(out)
|
|
|
|
|
|
# --- 빌드된 exe 점검 --------------------------------------------------------
|
|
|
|
|
|
def run_exe_check(exe: Path) -> None:
|
|
print(f"\n=== 빌드된 exe 점검: {exe} ===")
|
|
|
|
@check("exe 존재와 크기")
|
|
def _size():
|
|
if not exe.is_file():
|
|
raise RuntimeError("파일 없음")
|
|
mb = exe.stat().st_size / 1024 / 1024
|
|
if mb > 1500:
|
|
raise RuntimeError(f"{mb:.0f}MB — 너무 큼. torch 가 섞여 들어갔는지 확인")
|
|
return f"{mb:.1f} MB"
|
|
|
|
@check("exe 실행 후 8초 생존")
|
|
def _launch():
|
|
# 창을 띄우고 잠깐 살아 있는지 본다. 바로 죽으면 의존성 누락이다.
|
|
proc = subprocess.Popen([str(exe)], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
|
|
time.sleep(8)
|
|
alive = proc.poll() is None
|
|
if not alive:
|
|
err = (proc.stderr.read() or b"").decode("utf-8", "replace")[-800:]
|
|
raise RuntimeError(f"즉시 종료 (코드 {proc.returncode}): {err}")
|
|
proc.terminate()
|
|
try:
|
|
proc.wait(timeout=10)
|
|
except subprocess.TimeoutExpired:
|
|
proc.kill()
|
|
return "정상 기동"
|
|
|
|
|
|
def main() -> int:
|
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="Windows 전용 점검")
|
|
parser.add_argument("--exe", type=Path, help="빌드된 exe 를 점검")
|
|
parser.add_argument(
|
|
"--pipeline", action="store_true",
|
|
help="오디오 파일로 전 파이프라인 점검 (모델을 내려받으므로 느립니다)",
|
|
)
|
|
parser.add_argument(
|
|
"--gpu", action="store_true",
|
|
help="GPU 가 있는 머신에서만 되는 항목 점검 (CUDA·VRAM 상한·4/5티어)",
|
|
)
|
|
args = parser.parse_args()
|
|
|
|
if args.exe:
|
|
run_exe_check(args.exe)
|
|
elif args.gpu:
|
|
run_gpu_checks()
|
|
elif args.pipeline:
|
|
run_pipeline_check()
|
|
else:
|
|
run_source_checks()
|
|
|
|
ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
|
|
report = "\n".join(
|
|
f"[{'OK' if ok else 'FAIL'}] {name}: {detail}" for name, ok, detail in _results
|
|
)
|
|
(ARTIFACTS / "windows-smoke.txt").write_text(report, encoding="utf-8")
|
|
|
|
failed = [n for n, ok, _ in _results if not ok]
|
|
print(f"\n{len(_results) - len(failed)}/{len(_results)} 통과")
|
|
if failed:
|
|
print("실패:", ", ".join(failed))
|
|
# 오디오 장치·보조 프로그램·GPU 는 러너 환경에 따라 없을 수 있어 경고로만 둔다.
|
|
# 다만 --gpu 로 부른 경우엔 GPU 가 없는 것 자체가 실패다.
|
|
lenient = {
|
|
"프로그램별 캡처 보조 프로그램",
|
|
"소리 내는 프로그램 열거 (pycaw)",
|
|
"WASAPI 루프백 장치 열거",
|
|
"GPU 인식",
|
|
}
|
|
fatal = failed if args.gpu else [n for n in failed if n not in lenient]
|
|
return 1 if fatal else 0
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
raise SystemExit(main())
|