fix: AI 모델 다운로드 권한 문제 해결 #58

Workflow file for this run

	name: CI/CD Pipeline

	on:
	push:
	branches: [ main ]
	pull_request:
	branches: [ main ]

	env:
	REGISTRY: ghcr.io
	IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}

	jobs:
	build-and-push:
	runs-on: ubuntu-latest
	if: github.event_name == 'push'

	steps:
	- name: Checkout Code
	uses: actions/checkout@v4

	- name: Setup Docker Buildx
	uses: docker/setup-buildx-action@v3

	- name: Login to Container Registry
	uses: docker/login-action@v3
	with:
	registry: ${{ env.REGISTRY }}
	username: ${{ secrets.GHCR_USERNAME }}
	password: ${{ secrets.GHCR_TOKEN }}

	- name: Extract Metadata
	id: meta
	uses: docker/metadata-action@v5
	with:
	images: ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}
	tags: \|
	type=ref,event=branch
	type=ref,event=pr
	type=sha,prefix=sha-
	type=raw,value=latest,enable={{is_default_branch}}

	- name: Build and Push Docker Image
	uses: docker/build-push-action@v5
	with:
	context: .
	file: ./docker/Dockerfile
	push: true
	tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
	labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
	cache-from: type=gha
	cache-to: type=gha,mode=max

	# Development 배포는 VPC 내부 통신에서 불필요하므로 제거

	deploy-production:
	needs: build-and-push
	runs-on: ubuntu-latest
	if: github.ref == 'refs/heads/main'
	environment: production

	steps:
	- name: Checkout Code
	uses: actions/checkout@v4

	- name: Checkout Config Repository
	uses: actions/checkout@v4
	with:
	repository: UruruLab/Ururu-AI-Config
	path: config
	token: ${{ secrets.GHCR_TOKEN }}

	- name: Copy Production Environment Config Files
	run: \|
	if compgen -G "config/.env*" > /dev/null; then
	if [ -f "config/.env.production" ]; then
	cp config/.env.production .env.production
	echo "✅ Production environment config files copied successfully"
	else
	echo "❌ .env.production not found in config repository"
	exit 1
	fi
	else
	echo "❌ No config files found in config repository"
	exit 1
	fi

	- name: Deploy to FastAPI Production EC2
	uses: appleboy/ssh-action@v0.1.6
	env:
	GITHUB_SHA: ${{ github.sha }}
	with:
	host: ${{ secrets.AI_EC2_HOST }}
	username: ${{ secrets.AI_EC2_USER }}
	key: ${{ secrets.AI_EC2_SSH_KEY }}
	port: 22
	timeout: 1200s
	envs: GITHUB_SHA
	script: \|
	set -e
	echo "🚀 FastAPI AI 서비스 배포 시작"

	# 기존 컨테이너 상태 확인
	if docker ps \| grep ururu-ai-service; then
	echo "📊 기존 AI 서비스 로그 확인"
	docker logs --tail 10 ururu-ai-service
	fi

	# 작업 디렉토리 생성 및 이동
	mkdir -p /home/ec2-user/ururu-ai
	cd /home/ec2-user/ururu-ai

	# 코드 업데이트 (올바른 디렉토리)
	if [ ! -d ".git" ]; then
	echo "📥 레포지토리 초기 클론"
	git clone https://github.com/UruruLab/Ururu-AI.git .
	else
	echo "🔄 코드 업데이트"
	git fetch origin
	git checkout main
	git reset --hard origin/main
	fi

	- name: Copy Config to EC2
	uses: appleboy/scp-action@v0.1.4
	with:
	host: ${{ secrets.AI_EC2_HOST }}
	username: ${{ secrets.AI_EC2_USER }}
	key: ${{ secrets.AI_EC2_SSH_KEY }}
	port: 22
	source: ".env.production"
	target: "/home/ec2-user/ururu-ai/"

	- name: Continue Deployment
	uses: appleboy/ssh-action@v0.1.6
	env:
	GITHUB_SHA: ${{ github.sha }}
	with:
	host: ${{ secrets.AI_EC2_HOST }}
	username: ${{ secrets.AI_EC2_USER }}
	key: ${{ secrets.AI_EC2_SSH_KEY }}
	port: 22
	timeout: 1200s
	envs: GITHUB_SHA
	script: \|
	set -e
	cd /home/ec2-user/ururu-ai

	# Config 파일 확인
	echo "📝 Config 파일 확인"
	if [ ! -f ".env.production" ]; then
	echo "❌ .env.production 파일이 없습니다."
	exit 1
	else
	echo "✅ .env.production 파일 확인됨"
	fi

	# Docker 컨테이너 배포
	echo "🐳 Docker 컨테이너 배포"
	cd docker/
	docker-compose -f docker-compose-ai-prod.yml down \|\| true
	docker-compose -f docker-compose-ai-prod.yml up -d --build

	echo "⏳ AI 모델 로딩 대기 중 (60초)..."
	sleep 60

	# 헬스체크
	echo "🔍 헬스체크 시작"
	echo "📋 컨테이너 상태 확인"
	docker ps \| grep ururu-ai-service \|\| echo "컨테이너를 찾을 수 없습니다"

	echo "📝 컨테이너 로그 확인"
	docker logs --tail 10 ururu-ai-service \|\| echo "로그를 가져올 수 없습니다"

	for i in {1..120}; do
	echo "헬스체크 시도 $i/120"

	# 컨테이너가 실행 중인지 확인
	if ! docker ps \| grep ururu-ai-service > /dev/null; then
	echo "❌ 컨테이너가 중지되었습니다"
	docker logs --tail 20 ururu-ai-service
	exit 1
	fi

	# 헬스체크 시도
	if curl -f http://localhost:8000/health 2>/dev/null; then
	echo "✅ FastAPI 서비스 헬스체크 통과"
	break
	fi

	if [ $i -eq 120 ]; then
	echo "❌ 헬스체크 실패 (20분 타임아웃)"
	echo "📝 최종 컨테이너 로그:"
	docker logs --tail 50 ururu-ai-service
	echo "📊 컨테이너 상태:"
	docker ps -a \| grep ururu-ai-service
	exit 1
	fi

	sleep 10
	done

	# 벡터 인덱스 상태 확인
	echo "📊 벡터 인덱스 상태 확인"
	VECTOR_STATUS=$(curl -s http://localhost:8000/api/vector/status \| grep -o '"total_vectors":[0-9]*' \| cut -d':' -f2 \|\| echo "0")
	echo "벡터 인덱스 상태: $VECTOR_STATUS 개 벡터"

	# 임베딩 재생성 (필요시)
	if [ "$VECTOR_STATUS" -lt 1000 ]; then
	echo "🔄 벡터 인덱스 재생성 시작"
	curl -X POST "http://localhost:8000/api/vector/embeddings/batch?batch_size=100&force_recreate=false" \|\| echo "임베딩 재생성 요청 실패"
	fi

	echo "🎉 FastAPI AI 서비스 배포 완료"
	echo "$(date): FastAPI AI 서비스 배포 완료 - commit: $GITHUB_SHA" >> /home/ec2-user/deployment.log

	- name: Deployment Notification
	if: always()
	run: \|
	if [ "${{ job.status }}" == "success" ]; then
	echo "✅ FastAPI AI 서비스 배포 성공"
	echo "🌐 AI 서비스: http://43.200.204.67:8000"
	echo "📚 API 문서: http://43.200.204.67:8000/docs"
	echo "🔗 Spring Boot 연동 준비 완료"
	else
	echo "❌ FastAPI AI 서비스 배포 실패"
	echo "📝 로그 확인: docker logs ururu-ai-service"
	echo "🔧 문제 해결 후 다시 배포하세요"
	fi

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

fix: AI 모델 다운로드 권한 문제 해결 #58

Workflow file

fix: AI 모델 다운로드 권한 문제 해결 #58

Uh oh!

Workflow file for this run