my-midjourney-api / README.md
성현 김
Update python_version to 3.9.13 in README
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metadata
title:  맞춤형 미드저니 프롬프트 생성기 API
emoji: 🤖🎨✨
colorFrom: indigo
colorTo: green
sdk: docker
app_port: 7860
python_version: 3.9.13

🚀 프로젝트 개요

이 Hugging Face Space는 사용자의 한국어 입력을 기반으로 Midjourney 이미지 생성용 영어 프롬프트를 만들어주는 API를 제공합니다. 자체 파인튜닝된 언어 모델(sdgsjlfnjkl/kanana-2.1b-full-v12)과 LangChain 프레임워크, ChromaDB 벡터 스토어, Wikipedia 컨텍스트 검색 기능을 활용합니다.

⚙️ API 엔드포인트

  • GET /: API 루트. 간단한 환영 메시지를 반환합니다.
  • GET /health: 서버 및 주요 구성 요소의 상태를 확인합니다.
  • POST /generate: 핵심 프롬프트 생성 엔드포인트.
    • Request Body (application/json):
      {
        "user_input": "푸른 밤하늘 아래 반짝이는 호수와 그 위에 떠 있는 작은 배 한 척"
      }
      
    • Response Body (application/json):
      {
        "generated_prompt": "A small boat floating on a sparkling lake under a blue night sky, detailed, serene, photorealistic.",
        "processing_time_seconds": 5.82,
        "error_message": null
      }
      
  • POST /reset_memory: 서버에 저장된 대화 기록과 위키 검색 기록을 초기화합니다. (모든 사용자에게 영향)

📚 API 문서

이 Space의 URL 뒤에 /docs를 추가하면 (예: https://your-username-your-space-name.hf.space/docs) Swagger UI를 통해 API를 테스트하고 문서를 확인할 수 있습니다.

🛠️ 주요 기술 스택

  • FastAPI
  • LangChain (LCEL, ConversationBufferMemory, HuggingFaceEmbeddings, Chroma)
  • Transformers (AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer)
  • Sentence Transformers
  • Konlpy (Okt)
  • WikipediaAPI
  • Docker

⚠️ 주의사항

  • 초기 로딩 시간: API 서버 시작 시 다수의 AI 모델을 로딩하므로, Space가 "Running" 상태가 된 후에도 실제 API 응답까지 시간이 걸릴 수 있습니다. Logs 탭에서 "모든 모델 및 설정 로딩 완료" 메시지를 확인하세요.
  • 공유 메모리: 현재 구현에서 대화 기록과 위키 검색 기록은 모든 API 사용자 간에 공유됩니다.
  • 하드웨어: sdgsjlfnjkl/kanana-2.1b-full-v12 모델의 크기와 복잡성에 따라 GPU 하드웨어가 필요할 수 있습니다. README.md 상단의 hardware 설정을 조정하세요.

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