bb385c1d7b
Some checks failed
Windows / verify (push) Has been cancelled
GPU 는 한 VM 만 독점한다 — 컨슈머 NVIDIA 는 vGPU/SR-IOV 를 지원하지 않아
쪼개 쓸 방법이 없고, 지금 RTX 5050 은 .9(리눅스)에 물려 있다. 따라서 GPU
없는 상시 CI VM 에서는 CUDA·VRAM·4~5티어를 영영 확인할 수 없다.
코드로 우회할 수 없는 제약이므로, 대신 **나중에 GPU 머신이 생겼을 때 그대로
붙도록** 구조를 지금 잡아뒀다. 이 러너를 다른 프로젝트 GPU 테스트에도 쓸
계획이라면 이 구분이 그쪽에도 그대로 적용된다.
windows:host GPU 없는 서버 VM main push 마다 자동
테스트·Windows 경로·오디오→자막·포터블 exe
windows-gpu:host GPU 달린 머신 수동 실행만
CUDA 인식·VRAM 상한·4·5티어·GPU 번역
- windows_smoke.py --gpu
GPU 있는 머신에서만 의미 있는 항목만 모았다. CUDA 가용성, 앱의 GPU 인식,
VRAM 상한이 실제로 걸리는지, torch 필요 티어(4·5)가 열리는지, GPU 로 실제
번역까지. 다른 모드와 달리 **GPU 부재를 치명적 실패로 처리**한다 —
GPU 를 확인하겠다고 부른 작업이 조용히 통과하면 안 되기 때문이다.
- .gitea/workflows/windows-gpu.yml
수동 실행 전용. 러너가 없으면 큐에 쌓이기만 하고 아무 일도 없다.
포터블 CI 와 달리 torch CUDA 빌드를 설치하고, 설치 직후 CPU 빌드가
깔리지 않았는지 확인한다. nvidia-smi 가 없으면 그 자리에서 멈춘다.
- 문서에 두 러너 구조와 GPU 머신 확보 3가지 방안(서버에 GPU 추가 /
.9 에서 옮기기 / 필요할 때만 실물 PC) + 슬롯 확인 명령 추가.
검증: pytest 189개 통과, ruff clean, 두 워크플로 파싱·라벨·트리거 확인,
--gpu 를 torch 없는 환경에서 실행해 의도대로 실패(종료코드 1)하는지 확인
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
388 lines
14 KiB
Python
388 lines
14 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""Windows 전용 경로 점검.
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리눅스 개발 환경에서는 확인이 불가능한 것들만 모아놨다. 여기서 실패하면
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"리눅스에서 테스트 다 통과했는데 윈도우에서 안 되더라" 가 되는 지점이다.
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python packaging/windows_smoke.py # 소스에서 점검
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python packaging/windows_smoke.py --exe dist\\LiveSub.exe # 빌드된 exe 점검
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결과는 artifacts/ 에 로그와 스크린샷으로 남는다. CI 가 그걸 업로드하므로
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원격에서도 실제 화면을 눈으로 확인할 수 있다.
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import os
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import subprocess
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import sys
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import time
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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ARTIFACTS = ROOT / "artifacts"
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "src"))
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# Qt 플랫폼 플러그인은 QApplication 을 만들기 *전에* 정해야 한다.
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# 표시할 화면이 없는데 그냥 두면 플러그인 로드 실패로 SIGABRT 가 나면서
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# 아무 결과도 못 남기고 죽는다. 점검기가 그렇게 죽으면 쓸모가 없다.
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if sys.platform != "win32" and not (
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os.environ.get("DISPLAY") or os.environ.get("WAYLAND_DISPLAY")
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):
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os.environ.setdefault("QT_QPA_PLATFORM", "offscreen")
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_results: list[tuple[str, bool, str]] = []
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def _qt_app():
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"""QApplication 을 한 번만 만들어 재사용한다."""
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from PySide6.QtWidgets import QApplication
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return QApplication.instance() or QApplication([])
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def check(name: str):
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"""점검 하나. 예외가 나도 나머지는 계속 돈다."""
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def wrapper(fn):
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try:
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detail = fn() or ""
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ok = True
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except Exception as exc: # noqa: BLE001 - 점검 결과로 기록하는 게 목적
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detail, ok = f"{type(exc).__name__}: {exc}", False
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_results.append((name, ok, str(detail)))
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print(f" [{'OK ' if ok else '실패'}] {name} {detail}")
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return fn
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return wrapper
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# --- 소스 기준 점검 ---------------------------------------------------------
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def run_source_checks() -> None:
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print(f"\n=== Windows 전용 경로 (실행 플랫폼: {sys.platform}) ===")
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if sys.platform != "win32":
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print(" 주의: Windows 가 아니라 Windows 전용 항목은 당연히 실패합니다.")
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@check("WASAPI 루프백 장치 열거")
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def _devices():
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from livesub.audio.wasapi_loopback import WasapiLoopbackCapture
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if not WasapiLoopbackCapture.available():
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raise RuntimeError("PyAudioWPatch 없음 — 오디오 캡처 불가")
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sources = WasapiLoopbackCapture.list_sources()
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|
if not sources:
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raise RuntimeError("루프백 장치가 하나도 없음")
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return f"{len(sources)}개: {sources[0].label}"
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@check("소리 내는 프로그램 열거 (pycaw)")
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def _processes():
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from livesub.audio.process_loopback import ProcessLoopbackCapture
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|
sources = ProcessLoopbackCapture.list_sources()
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return f"{len(sources)}개" + (f" (예: {sources[0].label})" if sources else " (지금 소리 내는 앱 없음)")
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@check("프로그램별 캡처 보조 프로그램")
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|
def _helper():
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from livesub.audio.process_loopback import helper_path
|
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path = helper_path()
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if path is None:
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|
raise RuntimeError("livesub_capture.exe 없음 — 장치 전체 캡처로 폴백됨")
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return str(path)
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|
|
@check("전역 단축키 등록/해제")
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|
def _hotkey():
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from livesub.ui.hotkeys import GlobalHotkeys
|
|
|
|
_qt_app()
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|
keys = GlobalHotkeys()
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|
if not keys.supported:
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|
raise RuntimeError("이 플랫폼은 전역 단축키 미지원")
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fired = []
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|
if not keys.register("Ctrl+Alt+F12", lambda: fired.append(1)):
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|
raise RuntimeError(keys.last_error)
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|
keys.unregister_all()
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return "Ctrl+Alt+F12 등록·해제 성공"
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|
|
@check("모니터 열거")
|
|
def _screens():
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|
from livesub.ui.placement import list_screens
|
|
|
|
_qt_app()
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|
screens = list_screens()
|
|
if not screens:
|
|
raise RuntimeError("모니터를 찾지 못함")
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return " / ".join(s.label for s in screens)
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|
@check("GPU 인식")
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def _gpu():
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from livesub.models import detect_gpu
|
|
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|
gpu = detect_gpu()
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|
if not gpu.available:
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|
raise RuntimeError(gpu.reason)
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return f"{gpu.name} · {gpu.total_vram_mb / 1024:.1f}GB"
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|
@check("사용 가능한 모델 티어")
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|
def _tiers():
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from livesub.models.manager import has_torch, tier_availability
|
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from livesub.models.tiers import ordered_tiers
|
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|
usable = [t.name for t in ordered_tiers() if tier_availability(t)[0]]
|
|
return f"torch={'있음' if has_torch() else '없음'} → {', '.join(usable)}"
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|
|
|
@check("자막 오버레이 실제 렌더링")
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|
def _overlay():
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|
from livesub.config import AppConfig
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|
from livesub.ui.main_window import MainWindow
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|
app = _qt_app()
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cfg = AppConfig()
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|
cfg.models.preload_on_start = False
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|
win = MainWindow(cfg)
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try:
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|
win.show()
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|
win.overlay.set_subtitle_visible(True)
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|
win.overlay.set_line("적이 왼쪽에서 들어온다, 지금 바로 빠져!", "Enemy from the left")
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|
for _ in range(10):
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|
app.processEvents()
|
|
time.sleep(0.05)
|
|
ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
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|
win.grab().save(str(ARTIFACTS / "windows-main.png"))
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|
win.overlay.grab().save(str(ARTIFACTS / "windows-overlay.png"))
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|
finally:
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|
win.engine.shutdown()
|
|
win.overlay.close()
|
|
win.close()
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|
return "스크린샷 2장 저장 (artifacts/)"
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# --- 전 파이프라인 점검 -----------------------------------------------------
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def run_pipeline_check(timeout_s: int = 900) -> None:
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"""오디오 파일 하나를 넣어 한국어 자막이 나오는지 끝까지 본다.
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|
개별 부품이 다 통과해도 이어 붙이면 안 되는 경우가 있다. 이 점검이
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|
통과하면 "음성인식 -> 번역 -> 자막" 이 실제로 동작한다는 뜻이다.
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|
GPU 없이 CPU 로 돌린다. 서버의 GPU 없는 Windows VM 에서도 그대로 된다.
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|
모델은 처음 한 번만 받고 그 뒤로는 캐시를 쓴다.
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|
"""
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|
print(f"\n=== 전 파이프라인 (오디오 -> 자막), 플랫폼: {sys.platform} ===")
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|
|
@check("오디오 파일 -> 한국어 자막")
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def _pipeline():
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from livesub.config import AppConfig
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from livesub.core.engine import TranslationEngine
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clip = ROOT / "tests" / "fixtures" / "en_callout_16k.wav"
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|
if not clip.is_file():
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raise RuntimeError(f"테스트 음성이 없습니다: {clip}")
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|
|
cfg = AppConfig()
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|
cfg.models.tier = "lightning" # CI 에서는 가장 가벼운 티어로 충분하다
|
|
cfg.models.device = "cpu" # GPU 없는 VM 에서도 돌아야 한다
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cfg.models.preload_on_start = True
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|
cfg.audio.backend = "file"
|
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cfg.audio.target_process_name = str(clip)
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|
cfg.audio.silence_ms = 400
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|
cfg.performance.game_mode = False
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|
|
|
lines: list = []
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|
errors: list[str] = []
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|
def on_status(status) -> None:
|
|
if status.state.value == "error":
|
|
errors.append(status.message)
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|
|
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:
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|
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]
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|
if not finals:
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|
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 ----------------------------------------------------------
|
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|
|
|
|
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")
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|
def _cuda():
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|
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)가 열리는지")
|
|
def _tiers():
|
|
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 사용 가능"
|
|
|
|
@check("GPU 로 실제 번역")
|
|
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"])
|
|
out = translator.translate("Enemy coming from the left.", "en", "ko", glossary)
|
|
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())
|