commit

.dockerignore

@@ -0,0 +1,73 @@
+# Git
+.git
+.gitignore
+
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# Virtual environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# IDE
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db
+
+# Project specific
+outputs/
+temp_queue_images/
+archive/
+hf_download/
+job_queue.json
+quick_prompts.json
+*.log
+
+# Docker
+Dockerfile*
+docker-compose*.yml
+.dockerignore
+
+# Documentation
+*.md
+plan/
+
+# Cache
+.cache/
+.pytest_cache/
+.mypy_cache/
+.ruff_cache/
+
+# Temporary files
+*.tmp
+*.temp

.gitignore

@@ -188,3 +188,5 @@ job_queue.json
 main.obj
 main.exp
 main.lib
+CLAUDE.md
+.mcp/

Dockerfile

@@ -0,0 +1,66 @@
+# FramePack-FastAPI with External Model Mount
+
+FROM nvidia/cuda:12.1-devel-ubuntu22.04
+
+# Install system dependencies
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    python3.10 \
+    python3.10-dev \
+    python3-pip \
+    curl \
+    git \
+    build-essential \
+    libgl1-mesa-glx \
+    libglib2.0-0 \
+    libsm6 \
+    libxext6 \
+    libxrender-dev \
+    libgomp1 \
+    ffmpeg \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Create symlink for python
+RUN ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python
+
+# Install uv
+COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /bin/uv
+
+# Set working directory
+WORKDIR /app
+
+# Copy dependency files
+COPY pyproject.toml requirements.txt ./
+
+# Create virtual environment and install dependencies
+RUN uv venv /opt/venv
+ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
+
+# Install Python dependencies
+RUN uv pip install --no-cache -r requirements.txt
+
+# Copy application code
+COPY . .
+
+# Create necessary directories
+RUN mkdir -p outputs/images temp_queue_images loras
+
+# Create model mount points
+RUN mkdir -p /app/hf_download
+VOLUME ["/app/hf_download"]
+
+# Set environment variables
+ENV PYTHONPATH="/app:$PYTHONPATH"
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+ENV HF_HOME="/app/hf_download"
+ENV TRANSFORMERS_CACHE="/app/hf_download"
+ENV HF_DATASETS_CACHE="/app/hf_download"
+
+# Expose port
+EXPOSE 8000
+
+# Health check
+HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=30s --start-period=5s --retries=3 \
+    CMD curl -f http://localhost:8000/docs || exit 1
+
+# Start command
+CMD ["uvicorn", "api.api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

README_DOCKER.md

@@ -0,0 +1,248 @@
+# FramePack-FastAPI Docker Guide
+
+このガイドでは、FramePack-FastAPIをDockerで実行する方法を説明します。
+
+## 🐳 Docker構成
+
+### 利用可能なDockerfile
+
+1. **Dockerfile** - CPU版（軽量、推論のみ）
+2. **Dockerfile.gpu** - GPU版（CUDA対応、高性能）
+
+### Docker Compose設定
+
+1. **docker-compose.yml** - CPU版用
+2. **docker-compose.gpu.yml** - GPU版用
+
+## 🚀 クイックスタート
+
+### CPU版を起動
+```bash
+# 自動ビルド＆起動
+./docker-run.sh
+
+# または手動で
+docker-compose up
+```
+
+### GPU版を起動
+```bash
+# 自動ビルド＆起動（GPU必須）
+./docker-run.sh --gpu
+
+# または手動で
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up
+```
+
+## 🔨 手動ビルド
+
+### CPUイメージをビルド
+```bash
+./docker-build.sh
+# または
+docker build -f Dockerfile -t framepack-fastapi:latest .
+```
+
+### GPUイメージをビルド
+```bash
+./docker-build.sh --gpu
+# または
+docker build -f Dockerfile.gpu -t framepack-fastapi-gpu:latest .
+```
+
+## 🏃‍♂️ 実行方法
+
+### 1. Docker Composeを使用（推奨）
+
+#### CPU版
+```bash
+docker-compose up -d  # バックグラウンド実行
+docker-compose logs -f  # ログを表示
+```
+
+#### GPU版
+```bash
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up -d
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml logs -f
+```
+
+### 2. 直接Dockerコマンドを使用
+
+#### CPU版
+```bash
+docker run -d \
+  -p 8000:8000 \
+  -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \
+  -v $(pwd)/temp_queue_images:/app/temp_queue_images \
+  -v $(pwd)/loras:/app/loras \
+  -v $(pwd)/hf_download:/app/hf_download \
+  framepack-fastapi:latest
+```
+
+#### GPU版
+```bash
+docker run -d \
+  --gpus all \
+  -p 8000:8000 \
+  -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \
+  -v $(pwd)/temp_queue_images:/app/temp_queue_images \
+  -v $(pwd)/loras:/app/loras \
+  -v $(pwd)/hf_download:/app/hf_download \
+  framepack-fastapi-gpu:latest
+```
+
+## 🔧 カスタマイズ
+
+### ポート変更
+```bash
+# ポート8080で起動
+./docker-run.sh --port 8080
+
+# または環境変数で設定
+export PORT=8080
+docker-compose up
+```
+
+### 環境変数
+
+重要な環境変数：
+
+```bash
+# API設定
+API_HOST=0.0.0.0
+API_PORT=8000
+
+# モデルキャッシュ
+HF_HOME=/app/hf_download
+TRANSFORMERS_CACHE=/app/hf_download
+
+# GPU設定（GPU版のみ）
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
+```
+
+### ボリューム設定
+
+永続化されるデータ：
+
+- `./outputs` - 生成された動画・画像
+- `./temp_queue_images` - キュー用一時画像
+- `./loras` - LoRAファイル
+- `./hf_download` - Hugging Faceモデルキャッシュ
+- `./job_queue.json` - ジョブキュー状態
+
+## 📋 システム要件
+
+### CPU版
+- **RAM**: 最小8GB、推奨16GB以上
+- **ストレージ**: 最小20GB の空き容量
+- **CPU**: マルチコア推奨
+
+### GPU版
+- **GPU**: NVIDIA GPU（CUDA 12.1対応）
+- **VRAM**: 最小8GB、推奨24GB以上
+- **RAM**: 最小16GB、推奨32GB以上
+- **ストレージ**: 最小50GB の空き容量
+- **NVIDIA Docker**: インストール済み
+
+## 🛠️ トラブルシューティング
+
+### よくある問題
+
+#### 1. GPU版でGPUが認識されない
+```bash
+# NVIDIA Dockerの確認
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+
+# GPU対応確認
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml exec framepack-api-gpu python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
+```
+
+#### 2. メモリ不足エラー
+```bash
+# Dockerのメモリ制限を確認・調整
+docker stats
+
+# Swapファイルを有効化（Linux）
+sudo swapon --show
+```
+
+#### 3. モデルダウンロードが遅い/失敗する
+```bash
+# Hugging Face キャッシュを事前ダウンロード
+mkdir -p hf_download
+docker run -v $(pwd)/hf_download:/app/hf_download framepack-fastapi-gpu:latest python -c "
+from transformers import AutoTokenizer
+AutoTokenizer.from_pretrained('hunyuanvideo-community/HunyuanVideo', cache_dir='/app/hf_download')
+"
+```
+
+#### 4. ポート競合
+```bash
+# 使用中のポートを確認
+netstat -tlnp | grep :8000
+
+# 別のポートを使用
+docker-compose up -e API_PORT=8080
+```
+
+### ログの確認
+
+```bash
+# サービスログ
+docker-compose logs framepack-api
+
+# リアルタイムログ
+docker-compose logs -f framepack-api
+
+# 特定コンテナのログ
+docker logs <container_id>
+```
+
+### パフォーマンス監視
+
+```bash
+# リソース使用量
+docker stats
+
+# GPU使用量（GPU版）
+docker-compose -f docker-compose.gpu.yml exec framepack-api-gpu nvidia-smi
+```
+
+## 🌐 API アクセス
+
+コンテナ起動後、以下のURLでアクセス可能：
+
+- **API**: http://localhost:8000
+- **API ドキュメント**: http://localhost:8000/docs
+- **動画生成**: http://localhost:8000/generate
+- **画像生成**: http://localhost:8000/api/generate-image
+
+## 🔄 更新とメンテナンス
+
+### イメージの更新
+```bash
+# 最新コードでリビルド
+./docker-build.sh --tag latest
+
+# 古いイメージを削除
+docker image prune -f
+```
+
+### データのバックアップ
+```bash
+# 生成データをバックアップ
+tar -czf framepack-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz outputs/ temp_queue_images/ loras/ hf_download/
+```
+
+### コンテナの停止と削除
+```bash
+# サービス停止
+docker-compose down
+
+# データボリュームも含めて削除
+docker-compose down -v
+
+# 完全クリーンアップ
+docker system prune -af
+```