MUSIC-lab generate 요청 후 대기 시간 추가

music-lab/app/main.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import os
+import time
 import uuid
 import requests
 from typing import List, Optional
@@ -51,40 +52,57 @@ def _run_generation(task_id: str, params: dict) -> None:
 
         update_task(task_id, "processing", 30, "음악 생성 중... (수 분 소요될 수 있습니다)")
 
+        # 1단계: 생성 요청 → ai_task_id 반환
         resp = requests.post(
             f"{MUSIC_AI_SERVER_URL}/generate",
             json=params,
-            timeout=600,  # 10분
+            timeout=30,
-            stream=True,
         )
 
         if resp.status_code != 200:
             update_task(task_id, "failed", 0, "", error=f"AI 서버 오류: {resp.status_code} {resp.text[:200]}")
             return
 
+        ai_task_id = resp.json().get("task_id")
+        if not ai_task_id:
+            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="AI 서버 응답에 task_id가 없습니다")
+            return
+
+        # 2단계: 상태 폴링 (최대 10분, 5초 간격) — AI 서버 progress/message 그대로 반영
+        remote_url = None
+        for _ in range(120):
+            time.sleep(5)
+            status_resp = requests.get(f"{MUSIC_AI_SERVER_URL}/status/{ai_task_id}", timeout=10)
+            status_data = status_resp.json()
+            ai_status = status_data.get("status")
+
+            # AI 서버의 progress/message를 로컬 task에 전달 (30~79 범위로 스케일)
+            ai_progress = status_data.get("progress", 0)
+            ai_message = status_data.get("message", "음악 생성 중...")
+            scaled = 30 + int(ai_progress * 0.49)  # 30% ~ 79%
+            update_task(task_id, "processing", scaled, ai_message)
+
+            if ai_status == "succeeded":
+                remote_url = status_data.get("audio_url")
+                break
+            elif ai_status == "failed":
+                update_task(task_id, "failed", 0, "", error=status_data.get("error", "AI 서버 생성 실패"))
+                return
+
+        if not remote_url:
+            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="AI 서버 타임아웃 (10분 초과)")
+            return
+
         update_task(task_id, "processing", 80, "파일 저장 중...")
 
-        # AI 서버 응답: binary audio 또는 JSON {"audio_url": "..."}
-        content_type = resp.headers.get("content-type", "")
         filename = f"{task_id}.mp3"
         file_path = os.path.join(MUSIC_DATA_DIR, filename)
 
-        if "application/json" in content_type:
+        # 3단계: 오디오 파일 다운로드
-            result = resp.json()
+        dl = requests.get(remote_url, timeout=120, stream=True)
-            remote_url = result.get("audio_url") or result.get("url")
+        with open(file_path, "wb") as f:
-            if not remote_url:
+            for chunk in dl.iter_content(chunk_size=8192):
-                update_task(task_id, "failed", 0, "", error="AI 서버 응답에 audio_url이 없습니다")
+                f.write(chunk)
-                return
-            # 원격 URL에서 파일 다운로드
-            dl = requests.get(remote_url, timeout=120, stream=True)
-            with open(file_path, "wb") as f:
-                for chunk in dl.iter_content(chunk_size=8192):
-                    f.write(chunk)
-        else:
-            # binary audio 직접 저장
-            with open(file_path, "wb") as f:
-                for chunk in resp.iter_content(chunk_size=8192):
-                    f.write(chunk)
 
         # audio_url은 항상 Nginx 상대경로 (Mixed Content 방지)
         audio_url = f"/media/music/{filename}"