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import os
import gradio as gr
import uvicorn
from sound_generator import generate_sound, generate_music
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from fastapi.responses import FileResponse, RedirectResponse
from pydantic import BaseModel
# Create the FastAPI app with custom docs URL
app = FastAPI(docs_url="/api/docs")
# Configuraci贸n de CORS
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# Define a Pydantic model to handle the input prompt
class AudioRequest(BaseModel):
prompt: str
# Prueba para verificar si la API funciona - la dejamos por ahora para debugging
@app.get("/status")
def status():
return {"status": "API running", "version": "1.0"}
@app.post("/generate-sound/")
async def generate_sound_endpoint(request: AudioRequest):
try:
# Llamada a la funci贸n para generar el sonido
audio_file_path = generate_sound(request.prompt)
# Verifica si el archivo se ha generado correctamente
if not os.path.exists(audio_file_path):
raise HTTPException(
status_code=404, detail="Archivo de audio no encontrado."
)
# Regresar el archivo generado como una respuesta de descarga
return FileResponse(
audio_file_path, media_type="audio/wav", filename="generated_audio.wav"
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
@app.post("/generate-music/")
async def generate_music_endpoint(request: AudioRequest):
try:
# Call the synchronous generate_music function
audio_file_path = generate_music(request.prompt)
# Verifies if the file has been generated correctly
if not os.path.exists(audio_file_path):
raise HTTPException(
status_code=404, detail="Archivo de audio no encontrado."
)
# Return the generated file as a download response
return FileResponse(
audio_file_path, media_type="audio/wav", filename="generated_audio.wav"
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
@app.get("/")
def root():
return RedirectResponse(url="/gradio")
# Interfaz con Gradio (solo documentaci贸n)
def gradio_ui():
description = """
# API de Generaci贸n de Texto
Esta API utiliza `GPT-2` para generar texto basado en un prompt.
## Uso:
1. Visita [la documentaci贸n interactiva](https://<TU-HF-SPACE>.hf.space/docs) para probar la API.
2. Endpoint principal: `GET /generate?prompt=TuTexto`
3. Par谩metros:
- `prompt` (str): Texto inicial.
- `max_length` (int, opcional): Longitud m谩xima del texto generado.
馃搶 **Ejemplo de llamada en Python:**
```python
import requests
url = "https://<TU-HF-SPACE>.hf.space/generate?prompt=Hola"
response = requests.get(url)
print(response.json())
```
"""
return gr.Markdown(description)
gr_app = gr.Blocks()
with gr_app:
gradio_ui()
@app.get("/gradio")
def gradio_launch():
"""Lanza la interfaz de Gradio"""
return gr_app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, inline=False, share=False)
# Para ejecutar en local
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) |