chore(gitignore): backend/data/ 추가 (LGBM 학습 체크포인트)

리뷰어가 호스트에서 backend/data/ 가 untracked 로 잡힌 걸 발견. LGBM
체크포인트는 런타임 산출물이라 커밋되면 안 됨.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -20,6 +20,7 @@ build/
 # Models / artifacts (downloaded HF caches, trained LGBM)
 backend/artifacts/
 backend/.cache/
+backend/data/
 .huggingface/
 
 # Node

backend/app/api/refresh.py

@@ -46,11 +46,27 @@ def reseed_symbols() -> dict:
 
     호출 예 (Windows cmd):
         curl -X POST http://localhost:8000/api/refresh/seed/symbols
+
+    KRX 가 주말/장 마감 시간에 비정상 응답을 줄 때도 SEED 10 종목은 항상 보장하므로
+    엔드포인트는 200 을 돌려준다. 부분 성공 정보는 응답 body 에 담아 사용자가 판단.
     """
-    report = seed_symbols()
-    return {
-        "inserted": report.inserted,
-        "updated": report.updated,
-        "seed_marked": report.seed_marked,
-        "markets": report.markets,
-    }
+    try:
+        report = seed_symbols()
+        return {
+            "ok": True,
+            "inserted": report.inserted,
+            "updated": report.updated,
+            "seed_marked": report.seed_marked,
+            "markets": report.markets,
+        }
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        # seed_symbols 내부에서 다 잡지만, 만에 하나 외부로 새는 예외 (logger 포매터
+        # 자체 버그 등) 도 200 으로 흡수해서 SEED 10 만이라도 살리는 게 UX 목표.
+        return {
+            "ok": False,
+            "inserted": 0,
+            "updated": 0,
+            "seed_marked": 0,
+            "markets": {},
+            "error": repr(e)[:300],
+        }

backend/app/fetch/symbols_seed.py

@@ -78,8 +78,11 @@ def seed_symbols() -> SeedReport:
         _upsert_seed_tickers()
         seed_marked = len(SEED_TICKERS)
         logger.info("seed_symbols: seed-tickers upserted (%d)", seed_marked)
-    except Exception:  # noqa: BLE001
-        logger.exception("seed_symbols: seed-tickers upsert failed (critical)")
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        # logger.exception 은 Python 3.11 의 traceback 포매터가 pykrx 소스의 한글 주석
+        # 'df = 가...' 바이트를 만나면 UnicodeDecodeError 를 던지는 버그가 있어, 그 예외가
+        # try 밖으로 escape 해서 500 을 만든다. 그래서 traceback 안 찍는다.
+        logger.error("seed_symbols: seed-tickers upsert failed: %s", repr(e)[:300])
         seed_marked = 0
 
     # 2) KRX 전 종목 — fetch 실패해도 부분 성공 허용
@@ -92,8 +95,8 @@ def seed_symbols() -> SeedReport:
             for code, name in listing:
                 all_rows.append((code, name, market))
             logger.info("seed_symbols: KRX %s fetched (%d)", market, len(listing))
-        except Exception:  # noqa: BLE001
-            logger.exception("seed_symbols: KRX %s fetch failed — skip market", market)
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            logger.error("seed_symbols: KRX %s fetch failed — skip market: %s", market, repr(e)[:300])
             market_counts[market] = 0
 
     inserted = updated = 0
@@ -122,8 +125,8 @@ def seed_symbols() -> SeedReport:
                         inserted += 1
                     else:
                         updated += 1
-        except Exception:  # noqa: BLE001
-            logger.exception("seed_symbols: KRX bulk upsert failed (transaction rolled back)")
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            logger.error("seed_symbols: KRX bulk upsert failed (transaction rolled back): %s", repr(e)[:300])
 
     logger.info(
         "seed_symbols done: inserted=%d updated=%d seed_marked=%d markets=%s",

backend/app/main.py

@@ -132,3 +132,30 @@ def health_keys() -> dict[str, object]:
         "dart": dart_mod.ping(),
         # huggingface 는 모델 다운로드 시점에 확인 (별도 ping 호출 비용 회피)
     }
+
+
+@app.get("/health/models")
+def health_models() -> dict[str, object]:
+    """Chronos / LGBM 가용성 진단.
+
+    Chronos: lazy 로드 첫 호출이라 30초~수 분 걸릴 수 있음 (HuggingFace 다운로드).
+    LGBM: 체크포인트 디렉토리 스캔 — retrain 안 돈 cold start 에선 비어있음.
+    """
+    from pathlib import Path
+
+    from app.models import chronos as chronos_mod
+
+    lgbm_dir = Path(os.environ.get("LGBM_MODEL_DIR", "/app/data/models"))
+    lgbm_files: list[str] = []
+    if lgbm_dir.exists():
+        lgbm_files = sorted(p.name for p in lgbm_dir.glob("*.pkl"))
+
+    return {
+        "chronos": chronos_mod.ping(),
+        "lgbm": {
+            "model_dir": str(lgbm_dir),
+            "checkpoint_count": len(lgbm_files),
+            "samples": lgbm_files[:8],  # 너무 많으면 잘라서.
+            "status": "ok" if lgbm_files else "no_checkpoints (cold start, run retrain_weekly)",
+        },
+    }

backend/app/models/chronos.py

@@ -59,8 +59,22 @@ def _load() -> None:
             os.environ.setdefault("HF_TOKEN", token)
 
         device = _resolve_device()
-        # bf16 은 RTX 30xx 이상에서 지원. cpu 에선 fp32.
-        dtype = torch.bfloat16 if device == "cuda" else torch.float32
+        # dtype 선택:
+        # - 이전엔 cuda 면 무조건 bf16 으로 갔는데, torch 2.3.1+cu121 사전빌드 wheel 이
+        #   sm_86 (RTX 3070 Ti) 의 일부 T5 커널 binary 를 빠뜨려서 inference 첫 호출에
+        #   "no kernel image is available for execution on the device" 발생. ping/load
+        #   까지는 통과해서 진단이 까다로웠음 (실제 005930 케이스에서 관측).
+        # - chronos-t5-small 은 46M params 라 fp32 로도 8GB VRAM 에 여유 충분, 속도
+        #   차이도 일봉 30일 예측에선 무시 가능. 호환성 우선해 default 를 fp32 로.
+        # - 드라이버/torch 업그레이드 후 다시 bf16 시험하려면 .env 에
+        #   CHRONOS_DTYPE=bf16 (또는 fp16) 두면 됨.
+        dtype_pref = os.environ.get("CHRONOS_DTYPE", "fp32").lower()
+        if device == "cuda" and dtype_pref == "bf16":
+            dtype = torch.bfloat16
+        elif device == "cuda" and dtype_pref == "fp16":
+            dtype = torch.float16
+        else:
+            dtype = torch.float32
         logger.info("loading Chronos %s on %s (dtype=%s)", MODEL_NAME, device, dtype)
         pipe = ChronosPipeline.from_pretrained(
             MODEL_NAME,
@@ -70,6 +84,26 @@ def _load() -> None:
         _state.update({"loaded": True, "pipe": pipe, "device": device})
 
 
+def _reload_cpu() -> None:
+    """현재 pipeline 을 폐기하고 CPU 로 강제 재로드.
+
+    cuda 환경에서 'no kernel image is available for execution on the device' 같이
+    런타임에야 드러나는 GPU 비호환 에러가 났을 때 자동 폴백용. 한 번 폴백하면
+    다음 호출부터는 CPU 그대로 사용 (재시도 비용 회피)."""
+    global _state
+    import torch
+    from chronos import ChronosPipeline
+    with _lock:
+        logger.warning("falling back to CPU for Chronos (GPU inference failed)")
+        _state.update({"loaded": False, "pipe": None, "device": None})
+        pipe = ChronosPipeline.from_pretrained(
+            MODEL_NAME,
+            device_map="cpu",
+            torch_dtype=torch.float32,
+        )
+        _state.update({"loaded": True, "pipe": pipe, "device": "cpu"})
+
+
 def forecast(
     series: list[float],
     *,
@@ -88,14 +122,31 @@ def forecast(
     import numpy as np
     import torch
 
-    pipe = _state["pipe"]
-    context = torch.tensor([float(x) for x in series], dtype=torch.float32)
-    with torch.no_grad():
-        samples = pipe.predict(
-            context=context,
-            prediction_length=horizon,
-            num_samples=num_samples,
-        )
+    def _do_predict():
+        pipe = _state["pipe"]
+        context = torch.tensor([float(x) for x in series], dtype=torch.float32)
+        with torch.no_grad():
+            return pipe.predict(
+                context=context,
+                prediction_length=horizon,
+                num_samples=num_samples,
+            )
+
+    try:
+        samples = _do_predict()
+    except RuntimeError as exc:
+        # cuda 빌드/드라이버 미스매치는 inference 시점에야 드러나는 경우가 많음.
+        # 'no kernel image is available' / 'CUDA error' 같은 신호 잡아서 CPU 로 폴백.
+        msg = str(exc)
+        if _state.get("device") == "cuda" and (
+            "no kernel image" in msg
+            or "CUDA error" in msg
+            or "CUBLAS" in msg
+        ):
+            _reload_cpu()
+            samples = _do_predict()
+        else:
+            raise
     # samples: (1, num_samples, prediction_length)
     arr = samples[0].cpu().float().numpy()
     q10 = np.quantile(arr, 0.10, axis=0).tolist()

backend/app/models/ensemble.py

@@ -87,30 +87,41 @@ def predict(code: str, *, horizons: tuple[int, ...] = (1, 3, 5)) -> EnsemblePred
 
     sources_used: list[str] = []
     cf: ChronosForecast | None = None
+    chronos_err: str | None = None
     try:
         cf = chronos_forecast(closes, horizon=max_h, num_samples=30)
         sources_used.append("chronos")
     except Exception as exc:  # noqa: BLE001
-        logger.warning("chronos forecast failed for %s: %s", code, exc)
+        chronos_err = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
+        logger.warning("chronos forecast failed for %s: %s", code, chronos_err)
 
     steps: list[EnsembleStep] = []
     lgbm_raw: dict[int, LgbmForecast] = {}
     for h in horizons:
         lf: LgbmForecast | None = None
+        lgbm_err: str | None = None
         try:
             lf = lgbm_predict(code, h)
             if lf is not None:
                 sources_used.append(f"lgbm_h{h}")
                 lgbm_raw[h] = lf
+            else:
+                # predict_one 이 None 반환 = 체크포인트 파일 없음 (cold start).
+                lgbm_err = "model checkpoint not found (run retrain_weekly)"
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001
-            logger.warning("lgbm predict failed for %s h=%d: %s", code, h, exc)
+            lgbm_err = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
+            logger.warning("lgbm predict failed for %s h=%d: %s", code, h, lgbm_err)
 
         # 가중치 (DB 없으면 default 0.6/0.4).
         w = load_weights(code, h)
         wc, wl = w.w_chronos, w.w_lgbm
         # 한쪽이 없으면 다른 쪽 전부.
         if cf is None and lf is None:
-            raise RuntimeError(f"both chronos & lgbm failed for {code} h={h}")
+            # 사용자가 브라우저에서 바로 원인을 보게 두 에러를 그대로 노출.
+            raise RuntimeError(
+                f"both chronos & lgbm failed for {code} h={h}; "
+                f"chronos={chronos_err or 'unknown'}; lgbm={lgbm_err or 'unknown'}"
+            )
         if cf is None:
             wc, wl = 0.0, 1.0
         if lf is None:

restart-ci.bat

@@ -0,0 +1,57 @@
+@echo off
+REM stock_chart_site - SSH/CI 친화 재시작 스크립트
+REM
+REM restart.bat 과의 차이: pause 가 없음. SSH 비대화형 (예: ssh user@host "restart-ci.bat")
+REM 에서 멈추지 않고 끝까지 실행. 에러는 종료 코드로만 알린다.
+REM
+REM 일반 사용 시엔 restart.bat 을 쓰는게 출력 검토에 편하다.
+
+setlocal enabledelayedexpansion
+cd /d "%~dp0"
+
+echo === stock_chart_site restart-ci ===
+
+where docker >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] docker not found
+    exit /b 1
+)
+docker info >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] Docker Desktop not running
+    exit /b 1
+)
+
+set USE_GPU=0
+where nvidia-smi >nul 2>&1
+if not errorlevel 1 (
+    nvidia-smi >nul 2>&1
+    if not errorlevel 1 set USE_GPU=1
+)
+
+if "%USE_GPU%"=="1" (
+    echo [GPU] using GPU profile
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml
+) else (
+    echo [CPU] using CPU profile
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml
+)
+
+for /f %%i in ('docker compose %COMPOSE_FILES% ps --status running --quiet backend web 2^>nul ^| find /v /c ""') do set RUN_COUNT=%%i
+if "%RUN_COUNT%"=="0" (
+    echo [ERROR] backend/web not running. run build.bat first.
+    exit /b 1
+)
+
+echo === docker compose up -d --force-recreate --no-deps backend web ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% up -d --force-recreate --no-deps backend web
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] restart failed
+    exit /b 1
+)
+
+echo === status ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% ps
+
+endlocal
+exit /b 0

web/components/StockChart.tsx

@@ -7,8 +7,6 @@ import {
   type IChartApi,
   type ISeriesApi,
   type LineData,
-  type SeriesMarker,
-  type Time,
   type UTCTimestamp,
 } from "lightweight-charts";
 import type { ChartPayload, LatestPredictionResponse } from "../lib/api";
@@ -104,28 +102,9 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
         close: p.close as number,
       }));
     candleRef.current.setData(data);
-
-    // 오늘 날짜 마커: 일/주/월봉에서만 표시 (10분봉은 데이터 자체가 오늘 하루라 무의미).
-    // markers 는 데이터 포인트의 time 과 일치해야 표시되므로, 오늘 또는 가장 가까운 과거
-    // 거래일을 찾는다.
-    if (!isIntraday && chart.today) {
-      const todayTs = isoToUtcTs(chart.today);
-      // 차트의 마지막 데이터가 오늘이면 그 위에, 아니면 마지막 데이터 위에 "오늘" 표시.
-      const lastTs = data.length > 0 ? (data[data.length - 1].time as UTCTimestamp) : null;
-      const markerTime = (lastTs && lastTs <= todayTs ? lastTs : todayTs) as UTCTimestamp;
-      const markers: SeriesMarker<Time>[] = [
-        {
-          time: markerTime,
-          position: "aboveBar",
-          color: "#fbbf24",
-          shape: "arrowDown",
-          text: "오늘",
-        },
-      ];
-      candleRef.current.setMarkers(markers);
-    } else {
-      candleRef.current.setMarkers([]);
-    }
+    // 오늘 표시는 차트 본체 위가 아니라 컨테이너 아래 캡션 (return JSX) 으로 옮김.
+    // lightweight-charts 의 timeScale tick 자체에 라벨을 끼울 공식 API 가 없어서,
+    // 시각적으로 동일한 위치 (시간축 바로 아래) 에 별도 div 로 렌더.
     chartRef.current?.timeScale().fitContent();
   }, [chart, isIntraday]);
 
@@ -203,9 +182,29 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
     chartRef.current.timeScale().fitContent();
   }, [prediction, isIntraday]);
 
+  // 오늘 라벨 — 차트 본체에 마커 대신 시간축 바로 아래에 작은 캡션으로.
+  // 10분봉은 데이터 자체가 오늘 하루라 굳이 라벨 불필요.
+  const todayLabel =
+    !isIntraday && chart.today
+      ? new Date(chart.today + "T00:00:00").toLocaleDateString("ko-KR", {
+          year: "numeric",
+          month: "2-digit",
+          day: "2-digit",
+          weekday: "short",
+        })
+      : null;
+
   return (
-    <div className="h-[460px] w-full rounded-md border border-zinc-800 bg-zinc-900/30 p-2">
-      <div ref={containerRef} className="h-full w-full" />
+    <div className="w-full rounded-md border border-zinc-800 bg-zinc-900/30 p-2">
+      <div className="h-[460px] w-full">
+        <div ref={containerRef} className="h-full w-full" />
+      </div>
+      {todayLabel && (
+        <div className="mt-1 flex items-center justify-end gap-2 px-2 text-xs text-zinc-400">
+          <span className="inline-block h-2 w-2 rounded-full bg-amber-400" />
+          <span>오늘 · {todayLabel}</span>
+        </div>
+      )}
     </div>
   );
 }