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gpu-services/nanoclaude/services/backend_registry.py
Hyungi Ahn cc792eddbb feat: MLX /status API 통합 — GPU 무접촉 부하 측정
- model_adapter.status_check(): GET /status, 미지원 백엔드는 None
- backend_registry.get_load_status(): /status API 1순위, hybrid fallback
  - active_jobs >=4 매우 바쁨, >=2 바쁨, =1 보통, =0 여유
  - source: status_api | hybrid 표시
- worker._build_system_status(): source별 분기, active_jobs/total_requests 표시
- hybrid 경로의 self-job 제외 (active > 1)
- health loop에서 status도 같이 캐시 (지원 백엔드만)

Mac mini /opt/mlx-proxy.py에 active_jobs 카운터 + /status 엔드포인트 추가됨

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 08:06:44 +09:00

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Python
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"""BackendRegistry — 모델 어댑터 관리 + 헬스체크 루프."""
from __future__ import annotations
import asyncio
import logging
import time
from services.model_adapter import ModelAdapter
logger = logging.getLogger(__name__)
CLASSIFIER_PROMPT = """\
너는 AI 라우터다. 사용<EC82AC><EC9AA9><EFBFBD> 메시지를 분석하여 JSON으로 응답하라.
반드시 아래 4가<34><EAB080> action 중 하나를 선택하라:
1. "direct" — 인사, 잡담, 간단한 질문, 자기소개 요청 등. 네가 직접 답변한다.
2. "route" — 복잡한 질문, 분석, 설명, 코딩 등. 추론 모델에게 넘긴다. prompt 필드에 추론 모델용 프롬프트를 작성하라.
3. "clarify" — 질문이 모호하거나 정보가 부족할 때. 사용자에게 추가 질문<ECA788><EBACB8><EFBFBD>다.
4. "tools" — 캘린더, 이메일, 문서 조회/조작이 필요할 때. tool/operation/params를 지정하라.
사용 가능한 도구:
- calendar.today() — 오늘 일정 조회
- calendar.search(date_from, date_to) — 기간 일정 검색. 날짜는 YYYY-MM-DD
- calendar.create_draft(title, date, time, end_time, description) — 일정 생성 초안. 시간은 HH:MM. end_time 없으면 1시간. 실제 생성 아님
- calendar.create_confirmed() — pending_draft가 있을 때, 사용자가 "확인/예/yes" 한 경우만 사용
- email.search(query, days) — 메일 검색. days 기본 7
- email.read(uid) — 메일 본문 조회
- document.search(query) — 문서 검색
- document.read(doc_id) — 문서 조회
메일 전송은 불가능하다. 메일 보내달라는 요청은 거부하라.
JSON 형식:
- direct/route/clarify: {"action": "...", "response": "...", "prompt": "..."}
- tools: {"action": "tools", "tool": "calendar|email|document", "operation": "...", "params": {...}}
중요 규칙:
- 반드시 순수 JSON만 출력. 백틱, 코드블록, 설명 텍스트 금지
- 날짜는 YYYY-MM-DD, 시간은 HH:MM
- pending_draft가 있다고 [대화 이력]에 표시되어 있을 때만 create_confirmed 사용
- [현재 시간]의 날짜를 참고하여 "오늘", "내일", "이번주" 등을 YYYY-MM-DD로 변환하라
판단 예시:
- "오늘 일정" → tools: calendar.today()
- "이번주 일정" → tools: calendar.search(이번주 월~일)
- "내일 3시 회의" → tools: calendar.create_draft(...)
- "최근 메일" → tools: email.search("", 7)
- "문서 찾아줘" → tools: document.search(...)
- "안녕" → direct
- "양자역학 설명해줘" → route
너의 이름은 '이드'. 상냥하고 친근하게 대화한다.
대화 이력이 있으면 맥락을 고려하라.\
"""
REASONER_PROMPT = (
"너는 '이드'라는 이름의 상냥하고 친근한 AI 어시스턴트야. "
"간결하고 자연스럽게 대화해. "
"질문에는 핵심만 명확하게 답해. "
"불필요한 구조화(번호 매기기, 헤더, 마크다운)는 피하고, 대화하듯 편하게 답변해."
)
class BackendRegistry:
def __init__(self) -> None:
self.classifier: ModelAdapter | None = None # EXAONE: 분류 + 직접응답
self.reasoner: ModelAdapter | None = None # Gemma4: 추론
self._health: dict[str, bool] = {"classifier": False, "reasoner": False}
self._latency: dict[str, float] = {"classifier": 0.0, "reasoner": 0.0}
self._health_baseline: dict[str, float] = {}
self._sample_count: dict[str, int] = {}
self._inference_latency: dict[str, float | None] = {}
self._inference_latency_at: dict[str, float] = {}
self._status_cache: dict[str, dict | None] = {}
self._status_cached_at: dict[str, float] = {}
self._measure_lock = asyncio.Lock()
self._health_task: asyncio.Task | None = None
def init_from_settings(self, settings) -> None:
self.classifier = ModelAdapter(
name="EXAONE",
base_url=settings.exaone_base_url,
model=settings.exaone_model,
system_prompt=CLASSIFIER_PROMPT,
temperature=0.3, # 분류는 낮은 temperature
timeout=settings.exaone_timeout,
)
self.reasoner = ModelAdapter(
name="Gemma4",
base_url=settings.reasoning_base_url,
model=settings.reasoning_model,
system_prompt=REASONER_PROMPT,
temperature=settings.reasoning_temperature,
timeout=settings.reasoning_timeout,
max_tokens=16000,
)
def start_health_loop(self, interval: float = 30.0) -> None:
self._health_task = asyncio.create_task(self._health_loop(interval))
def stop_health_loop(self) -> None:
if self._health_task and not self._health_task.done():
self._health_task.cancel()
async def _health_loop(self, interval: float) -> None:
while True:
await self._check_all()
await asyncio.sleep(interval)
async def _check_all(self) -> None:
for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]:
if not adapter:
continue
start = time.monotonic()
healthy = await adapter.health_check()
elapsed = round((time.monotonic() - start) * 1000, 1)
prev = self._health[role]
self._health[role] = healthy
self._latency[role] = elapsed
if healthy:
self._update_baseline(role, elapsed)
# /status 같이 캐시 (지원하는 백엔드만)
status_data = await adapter.status_check()
self._status_cache[role] = status_data
self._status_cached_at[role] = time.time()
if prev != healthy:
status = "UP" if healthy else "DOWN"
logger.warning("%s (%s) → %s (%.0fms)", adapter.name, role, status, elapsed)
def _update_baseline(self, role: str, latency: float) -> None:
"""baseline EMA 업데이트. 초기 5회는 max로 spike 보호."""
sample_count = self._sample_count.get(role, 0) + 1
self._sample_count[role] = sample_count
current = self._health_baseline.get(role, latency)
if sample_count < 5:
new_baseline = max(current, latency)
else:
new_baseline = current * 0.9 + latency * 0.1
# 절대 최솟값 (10ms 이하면 의미 없음)
self._health_baseline[role] = max(new_baseline, 10)
async def _measure_inference(self, role: str) -> float | None:
"""inference latency 측정 (lock으로 동시 1개 제한)."""
adapter = self.classifier if role == "classifier" else self.reasoner
if not adapter:
return None
async with self._measure_lock:
latency = await adapter.measure_inference_latency()
if latency >= 0:
self._inference_latency[role] = latency
self._inference_latency_at[role] = time.time()
return latency
return None
async def get_load_status(self, role: str, force_measure: bool = False) -> dict:
"""role의 부하 상태 판단. /status API 우선, 없으면 hybrid (health baseline + 조건부 ping)."""
health_latency = self._latency.get(role, 0)
baseline = self._health_baseline.get(role, 50)
adapter = self.classifier if role == "classifier" else self.reasoner
# === 1순위: /status API (GPU 무접촉) ===
# force_measure 시 fresh 호출, 아니면 캐시 사용
status_data = None
if force_measure and adapter:
status_data = await adapter.status_check()
if status_data:
self._status_cache[role] = status_data
self._status_cached_at[role] = time.time()
else:
status_data = self._status_cache.get(role)
if status_data is not None:
active_jobs = status_data.get("active_jobs", 0)
# 부드러운 임계치
if active_jobs >= 4:
load = "매우 바쁨"
elif active_jobs >= 2:
load = "바쁨"
elif active_jobs == 1:
load = "보통"
else:
load = "여유"
return {
"load": load,
"source": "status_api",
"active_jobs": active_jobs,
"total_requests": status_data.get("total_requests", 0),
"health_ms": health_latency,
"health_baseline_ms": round(baseline, 1),
"inference_ms": None,
"measured": False,
}
# === 2순위: hybrid fallback (status 미지원 백엔드) ===
cached_inference = self._inference_latency.get(role)
cached_at = self._inference_latency_at.get(role, 0)
now = time.time()
cache_valid = (now - cached_at) < 30
cooldown_active = (now - cached_at) < 10
should_measure = False
if force_measure and not cooldown_active:
should_measure = True
elif not cache_valid and not cooldown_active:
if health_latency > baseline * 3:
should_measure = True
if should_measure:
inference_latency = await self._measure_inference(role)
else:
inference_latency = cached_inference if cache_valid else None
if inference_latency is not None and inference_latency > 8000:
load = "매우 바쁨"
elif inference_latency is not None and inference_latency > 4000:
load = "바쁨"
elif health_latency > baseline * 5:
load = "바쁨"
elif health_latency > baseline * 2:
load = "보통"
else:
load = "여유"
# local queue 보조 판단 (자기 자신 제외 — active > 1)
try:
from services import job_queue as jq_module
if jq_module.job_queue:
active = jq_module.job_queue.stats.get("active", 0)
if active > 1 and load == "보통":
load = "바쁨"
elif active > 1 and load == "여유":
load = "보통"
except Exception:
pass
return {
"load": load,
"source": "hybrid",
"active_jobs": None,
"total_requests": None,
"health_ms": health_latency,
"health_baseline_ms": round(baseline, 1),
"inference_ms": inference_latency,
"measured": inference_latency is not None,
}
def is_healthy(self, role: str) -> bool:
return self._health.get(role, False)
def health_summary(self) -> dict:
result = {}
for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]:
if adapter:
result[role] = {
"name": adapter.name,
"model": adapter.model,
"healthy": self._health[role],
"latency_ms": self._latency[role],
}
return result
backend_registry = BackendRegistry()