fix(video-render): Veo Vertex AI → Gemini API (T10 follow-up)
박재오 발견: Veo는 Gemini API key 단일로 충분 (ai.google.dev). Vertex AI의 GCP project + service account JSON + GCS bucket 셋업 불필요. 변경: - providers/veo.py: generativelanguage.googleapis.com/v1beta endpoint + x-goog-api-key 헤더 + response.generateVideoResponse.generatedSamples[0].video.uri - .env.example: GOOGLE_PROJECT_ID/LOCATION/GCS_BUCKET/SA_JSON 4 변수 → GEMINI_API_KEY 1개 - docker-compose: GCP 4 env + SA JSON volume mount 제거, GEMINI_API_KEY 추가 - requirements.txt: google-cloud-storage 제거 (requests만 사용) 박재오 측 영향: /etc/webai/gcp-sa.json 더미 파일 + GCP_SA_JSON_HOST_PATH env 무관. GEMINI_API_KEY 1개만 발급하여 .env에 추가하면 됨. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -1,13 +1,13 @@
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"""Veo 3.1 video generation — Google Vertex AI.
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"""Veo 3.1 video generation — Gemini API (ai.google.dev).
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POST .../models/{MODEL}:predictLongRunning → POST :fetchPredictOperation 폴링 →
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결과 gs://bucket/path/sample_0.mp4 → google-cloud-storage로 다운로드 → NAS SMB.
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POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{MODEL}:predictLongRunning
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GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{operation_name}
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→ done=true 시 response.generateVideoResponse.generatedSamples[0].video.uri 다운로드
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import os
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import subprocess
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import time
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from typing import Optional
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@@ -17,100 +17,57 @@ from nas_client import webhook_update_task
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logger = logging.getLogger(__name__)
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GEMINI_BASE_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
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VIDEO_MEDIA_ROOT = os.getenv("VIDEO_MEDIA_ROOT", "/mnt/nas/webpage/data/video")
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||||
VIDEO_MEDIA_URL_PREFIX = os.getenv("VIDEO_MEDIA_URL_PREFIX", "/media/video")
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||||
POLL_INTERVAL = 12 # Veo는 30~120초 소요
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POLL_MAX_ATTEMPTS = 50 # 최대 ~10분
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POLL_INTERVAL = 10 # Veo는 30~120초 소요
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||||
POLL_MAX_ATTEMPTS = 60 # 최대 ~10분
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DEFAULT_MODEL = "veo-3.1-fast-generate-001"
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DEFAULT_MODEL = "veo-3.1-fast-generate-preview"
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def _gcloud_access_token() -> Optional[str]:
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"""GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS service account JSON으로 access token 발행.
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google-auth가 컨테이너 안에서 자동 인증 — Bearer 토큰을 GCS SDK가 직접 사용.
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||||
REST API 호출용으로는 명시적 token이 필요 → google.auth로 발행.
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"""
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try:
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from google.auth import default as google_default_auth
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||||
from google.auth.transport.requests import Request as GoogleAuthRequest
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||||
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||||
credentials, _ = google_default_auth(
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scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"],
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)
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credentials.refresh(GoogleAuthRequest())
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||||
return credentials.token
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except Exception:
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||||
logger.exception("Google credentials refresh 실패")
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return None
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def _download_gcs(gcs_uri: str, local_path: str) -> bool:
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"""gs://bucket/path/file.mp4 → local_path 다운로드. 성공 여부 반환."""
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try:
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from google.cloud import storage as gcs_storage
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||||
if not gcs_uri.startswith("gs://"):
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return False
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without_scheme = gcs_uri[len("gs://"):]
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bucket_name, blob_path = without_scheme.split("/", 1)
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||||
client = gcs_storage.Client(project=os.getenv("GOOGLE_PROJECT_ID"))
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||||
bucket = client.bucket(bucket_name)
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||||
blob = bucket.blob(blob_path)
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||||
blob.download_to_filename(local_path)
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||||
return True
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||||
except Exception:
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||||
logger.exception("GCS 다운로드 실패: %s", gcs_uri)
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||||
return False
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def _headers() -> dict:
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||||
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
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||||
return {
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"x-goog-api-key": api_key,
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||||
"Content-Type": "application/json",
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}
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||||
def run_veo_generation(task_id: str, params: dict) -> None:
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||||
"""Veo 3.1로 영상 생성 → GCS → NAS SMB → webhook."""
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||||
"""Veo로 영상 생성 → mp4 → NAS SMB → webhook."""
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||||
try:
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||||
project_id = os.getenv("GOOGLE_PROJECT_ID", "")
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||||
location = os.getenv("GOOGLE_LOCATION", "us-central1")
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||||
gcs_bucket = os.getenv("GOOGLE_GCS_BUCKET", "")
|
||||
|
||||
if not project_id or not gcs_bucket:
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||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "",
|
||||
error="GOOGLE_PROJECT_ID 또는 GOOGLE_GCS_BUCKET 미설정")
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||||
if not os.getenv("GEMINI_API_KEY"):
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="GEMINI_API_KEY 미설정 (Windows .env)")
|
||||
return
|
||||
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||||
token = _gcloud_access_token()
|
||||
if not token:
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||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "",
|
||||
error="Google access token 발행 실패 (서비스 계정 JSON 확인)")
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||||
return
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||||
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||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 5, "Veo API 호출 중...")
|
||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 5, "Veo (Gemini API) 호출 중...")
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||||
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||||
model_id = params.get("model") or DEFAULT_MODEL
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||||
endpoint_base = (
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||||
f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project_id}"
|
||||
f"/locations/{location}/publishers/google/models/{model_id}"
|
||||
)
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||||
headers = {
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||||
"Authorization": f"Bearer {token}",
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||||
"Content-Type": "application/json",
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||||
}
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||||
body = {
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||||
"instances": [{"prompt": params["prompt"]}],
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||||
"parameters": {
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||||
"storageUri": f"gs://{gcs_bucket}/veo/{task_id}/",
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||||
"sampleCount": 1,
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||||
"aspectRatio": params.get("aspect_ratio") or "16:9",
|
||||
"numberOfVideos": 1,
|
||||
},
|
||||
}
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||||
if params.get("duration"):
|
||||
body["parameters"]["duration"] = params["duration"]
|
||||
body["parameters"]["durationSeconds"] = str(params["duration"])
|
||||
if params.get("resolution"):
|
||||
body["parameters"]["resolution"] = params["resolution"]
|
||||
if params.get("negative_prompt"):
|
||||
body["parameters"]["negativePrompt"] = params["negative_prompt"]
|
||||
if params.get("person_generation"):
|
||||
body["parameters"]["personGeneration"] = params["person_generation"]
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||||
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||||
resp = requests.post(f"{endpoint_base}:predictLongRunning",
|
||||
headers=headers, json=body, timeout=30)
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||||
resp = requests.post(
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||||
f"{GEMINI_BASE_URL}/models/{model_id}:predictLongRunning",
|
||||
headers=_headers(), json=body, timeout=30,
|
||||
)
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||||
if resp.status_code != 200:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "",
|
||||
error=f"Veo API 오류: {resp.status_code} {resp.text[:300]}")
|
||||
error=f"Veo Gemini API 오류: {resp.status_code} {resp.text[:300]}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
op_name = resp.json().get("name", "")
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||||
@@ -118,16 +75,15 @@ def run_veo_generation(task_id: str, params: dict) -> None:
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||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 응답에 operation name 없음")
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||||
return
|
||||
|
||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 15, f"Veo 작업 시작됨")
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||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 15, "Veo 작업 시작됨")
|
||||
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||||
# 폴링 — fetchPredictOperation
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||||
gcs_uri = None
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||||
# 폴링 — GET /v1beta/{operation_name}
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||||
video_uri = None
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||||
for attempt in range(POLL_MAX_ATTEMPTS):
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||||
time.sleep(POLL_INTERVAL)
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||||
fetch = requests.post(
|
||||
f"{endpoint_base}:fetchPredictOperation",
|
||||
headers=headers,
|
||||
json={"operationName": op_name},
|
||||
fetch = requests.get(
|
||||
f"{GEMINI_BASE_URL}/{op_name}",
|
||||
headers=_headers(),
|
||||
timeout=30,
|
||||
)
|
||||
if fetch.status_code != 200:
|
||||
@@ -142,29 +98,34 @@ def run_veo_generation(task_id: str, params: dict) -> None:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "",
|
||||
error=f"Veo 작업 실패: {fd['error'].get('message','?')}")
|
||||
return
|
||||
videos = (fd.get("response") or {}).get("videos") or []
|
||||
if not videos:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 완료했으나 videos 비어 있음")
|
||||
# response.generateVideoResponse.generatedSamples[0].video.uri
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||||
response = fd.get("response") or {}
|
||||
gen = response.get("generateVideoResponse") or {}
|
||||
samples = gen.get("generatedSamples") or []
|
||||
if not samples:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 완료했으나 generatedSamples 비어 있음")
|
||||
return
|
||||
gcs_uri = videos[0].get("gcsUri", "")
|
||||
video_uri = (samples[0].get("video") or {}).get("uri", "")
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||||
break
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||||
else:
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||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 폴링 timeout (10분)")
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||||
return
|
||||
|
||||
if not gcs_uri:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 응답에 gcsUri 없음")
|
||||
if not video_uri:
|
||||
webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error="Veo 응답에 video.uri 없음")
|
||||
return
|
||||
|
||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 85, "GCS에서 mp4 다운로드 중...")
|
||||
webhook_update_task(task_id, "processing", 85, "Veo 결과 다운로드 중...")
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||||
filename = f"{task_id}.mp4"
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||||
os.makedirs(VIDEO_MEDIA_ROOT, exist_ok=True)
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||||
file_path = os.path.join(VIDEO_MEDIA_ROOT, filename)
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||||
ok = _download_gcs(gcs_uri, file_path)
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if not ok:
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webhook_update_task(task_id, "failed", 0, "", error=f"GCS 다운로드 실패: {gcs_uri}")
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||||
return
|
||||
# 다운로드 — x-goog-api-key 헤더 그대로 사용 (Gemini API가 인증 처리)
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dl = requests.get(video_uri, headers=_headers(), stream=True, timeout=300)
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||||
dl.raise_for_status()
|
||||
with open(file_path, "wb") as f:
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||||
for chunk in dl.iter_content(chunk_size=8192):
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f.write(chunk)
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||||
local_url = f"{VIDEO_MEDIA_URL_PREFIX}/{filename}"
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||||
webhook_update_task(task_id, "succeeded", 100, "Veo 생성 완료", video_url=local_url)
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||||
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