Тест-режим: проверка через /api/photo-bot/check/ сайта (CV+гримасы+ИИ), метрики из llama.cpp, удаление прямого llama.cpp-клиента

config/config.py

@@ -99,12 +99,6 @@ ENABLE_LK = True                # Личный кабинет сотрудник
 # (фото → превью → публикация) работает параллельно.
 # =========================================================
 PHOTO_TEST_MODE = False           # True — в меню фото-режима доступен пункт «тест проверка фото»
-PHOTO_TEST_AI_URL = "http://srvkem-ii-03:8083/v1/chat/completions"
-PHOTO_TEST_AI_MODEL = "/opt/llama.cpp-cpu/build/bin/models/gemma-4-E4B-mtp/gemma-4-E4B-it-UD-Q4_K_XL.gguf"
-PHOTO_TEST_AI_TIMEOUT = 180.0     # Таймаут обращения к ИИ, сек
-# Разрешение, до которого сжимается фото перед отправкой в ИИ (max side, px).
-# 1536 — для чёткого разбора мимики/деталей (выше = медленнее).
-PHOTO_TEST_AI_MAX_SIDE = 1536
 
 # =========================================================
 # 2. КОНТРОЛЬ ДОСТУПА

photo_bot/ai_validator.py

@@ -1,148 +0,0 @@
-# /opt/trueconf_bot/photo_bot/ai_validator.py
-# Тестовый мод фото-бота: прямая проверка фото ИИ (llama.cpp).
-# Endpoint, модель и промпт — 1:1 из SibCemProfile/PhotoApp/photo_validator.py.
-# Фото никуда не отправляется: только в ИИ, ответ возвращается пользователю.
-import base64
-import io
-import json
-import logging
-import time
-import urllib.request
-from PIL import Image
-
-import config.config as config
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Тег рассуждений thinking-моделей (конкатенация без литерала)
-THINK_CLOSE_TAG = '</' + 'think>'
-
-
-def _build_prompt() -> str:
-    """Промпт проверки фото (без подсказки MediaPipe — в тест-моде геометрия не считается)."""
-    cv_hint = 'ℹ️ ПОДСКАЗКА ОТ ALGORITHM: Геометрическая проверка в тестовом режиме не выполняется, проверяй визуально.'
-
-    return ('''Ты — строгий инспектор пропускной системы. Проверь фотографию сотрудника на соответствие регламенту.
-
-%s
-
-ЗАПРЕЩЕНО выводить внутренние рассуждения и теги размышлений. Сразу пиши финальный ответ.
-
-ПРЯМО СЕЙЧАС ВНИМАТЕЛЬНО РАССМОТРИ ФОТО И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО ЗАФИКСИРУЙ:
-A) РЕАЛЬНОСТЬ: это живое фото, а не ИИ-генерация, рисунок, 3D, мультфильм, фильтр?
-B) ГРАФИКА: есть ли рамка, любые буквы/надписи/подписи (включая подпись с именем внизу), водяные знаки, декоративный фон с буквами, коллаж?
-C) МИМИКА: высунут ли язык? Скривлены ли губы? Есть ли гримаса, смешная рожа, щёлканье зубами, смех, скос глаз, закатанные глаза?
-D) РАКУРС: профиль, затылок, взгляд в сторону?
-E) МАСШТАБ: ниже линии груди видны ли живот, талия, подмышки?
-
-ПРАВИЛО ОТКАЗА: если по любому пункту A–E есть хоть малейшее отклонение — вердикт «Не прошел».
-Смех, ржа, рожи, высунутый язык, скривлённые губы — фото НЕ ПРОХОДИТ, даже если лицо анфас и хорошо освещено.
-Рамка или буквы/подпись на фоне или по краю кадра — фото НЕ ПРОХОДИТ.
-
-ИТОГОВЫЙ ВЕРДИКТ:
-- «Прошел» — только если все пункты A–E идеальны: нейтральное спокойное лицо, чистый кадр без рамки и букв.
-- «Не прошел» — любое отклонение, описанное выше.
-- «На модерацию» — только если фото реальное и лицо нейтральное, но масштаб или ракурс на грани нормы.
-
-ФОРМАТ ОТВЕТА — СТРОГО 4 строки, без других слов:
-Мимика: <нейтрально / высунут язык / гримаса / скривленная улыбка / смех — что именно видно>
-Графика: <нет / рамка / буквы / подпись / коллаж — что именно видно>
-Вердикт: [Прошел / Не прошел / На модерацию]
-Причина: [1–2 предложения с указанием конкретного пункта A–E]
-''') % cv_hint
-
-
-def validate_photo_with_ai(file_bytes: bytes) -> dict:
-    """
-    Прямая проверка фото ИИ (тестовый мод).
-
-    Возвращает {'ok': bool, 'verdict': str, 'reason': str, 'error': str,
-                'metrics': {'total_time', 'prompt_tokens', 'completion_tokens',
-                            'prompt_per_second', 'predicted_per_second'},
-                'error_time': float}
-    """
-    t0 = time.perf_counter()
-    try:
-        # Сжатие (PIL): разрешение настраивается в config (PHOTO_TEST_AI_MAX_SIDE)
-        side = int(config.PHOTO_TEST_AI_MAX_SIDE)
-        with Image.open(io.BytesIO(file_bytes)) as img:
-            img = img.convert('RGB')
-            img.thumbnail((side, side))
-            buffer = io.BytesIO()
-            img.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
-            b64_img = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
-
-        payload = {
-            'model': config.PHOTO_TEST_AI_MODEL,
-            'messages': [{
-                'role': 'user',
-                'content': [
-                    {'type': 'text', 'text': _build_prompt()},
-                    {'type': 'image_url', 'image_url': {'url': 'data:image/jpeg;base64,' + b64_img}}
-                ]
-            }],
-            'temperature': 0.1,
-            'max_tokens': 1000
-        }
-
-        req = urllib.request.Request(
-            config.PHOTO_TEST_AI_URL,
-            data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
-            headers={'Content-Type': 'application/json'}
-        )
-
-        with urllib.request.urlopen(req, timeout=config.PHOTO_TEST_AI_TIMEOUT) as resp:
-            res = json.loads(resp.read().decode('utf-8'))
-        total_time = time.perf_counter() - t0
-
-        # llama.cpp в ответ кладёт usage (токены) и timings (скорости)
-        usage = res.get('usage') or {}
-        timings = res.get('timings') or {}
-        metrics = {
-            'total_time': total_time,
-            'prompt_tokens': usage.get('prompt_tokens'),
-            'completion_tokens': usage.get('completion_tokens'),
-            'prompt_per_second': timings.get('prompt_per_second'),
-            'predicted_per_second': timings.get('predicted_per_second'),
-        }
-
-        full_content = (res['choices'][0]['message'].get('content') or '').strip()
-        clean_ans = full_content.split(THINK_CLOSE_TAG)[-1].strip() if THINK_CLOSE_TAG in full_content else full_content.strip()
-
-        text_lower = clean_ans.lower()
-        if 'вердикт: прошел' in text_lower or ('прошел' in text_lower and 'не прошел' not in text_lower and 'модерац' not in text_lower):
-            verdict = 'Прошел'
-        elif 'на модерацию' in text_lower or 'модерац' in text_lower:
-            verdict = 'На модерацию'
-        else:
-            verdict = 'Не прошел'
-
-        reason = ''
-        mimi = ''
-        grafika = ''
-        for line in clean_ans.splitlines():
-            ls = line.strip().lower()
-            if ls.startswith('причина:'):
-                reason = line.split(':', 1)[1].strip()
-            elif ls.startswith('мимика:'):
-                mimi = line.split(':', 1)[1].strip()
-            elif ls.startswith('графика:'):
-                grafika = line.split(':', 1)[1].strip()
-        if not reason:
-            reason = clean_ans.replace('\n', ' ').strip()
-
-        logger.info(
-            f"[TEST MODE] ИИ-вердикт: {verdict} | мимика={mimi} | графика={grafika} | {reason}"
-            f" | total={metrics['total_time']:.2f}s "
-            f"prompt={metrics['prompt_tokens']}tok/({metrics['prompt_per_second']:.1f} tps) "
-            f"gen={metrics['completion_tokens']}tok/({metrics['predicted_per_second']:.1f} tps)"
-        )
-        return {'ok': True, 'verdict': verdict, 'reason': reason, 'error': '',
-                'mimi': mimi, 'grafika': grafika, 'metrics': metrics}
-
-    except Exception as e:
-        err = f"{type(e).__name__}: {e}"
-        elapsed = time.perf_counter() - t0
-        logger.error(f"[TEST MODE] Ошибка обращения к ИИ через {elapsed:.1f} сек: {err}")
-        return {'ok': False, 'verdict': '', 'reason': '', 'error': err,
-                'error_time': elapsed}

photo_bot/handlers.py

@@ -14,8 +14,7 @@ from trueconf.types import FSInputFile
 import config.config as config
 from utils import states
 from utils.menu import MENU_TEXT
-from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates
+from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates, check_photo_api
-from photo_bot.ai_validator import validate_photo_with_ai
 from utils.texts import (
     UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT,
     EMOJI_DIGITS,
@@ -324,29 +323,36 @@ async def photo_module_handler(msg: Message):
             try:
                 with open(original_path, 'rb') as f:
                     raw_photo = f.read()
-                ai_res = await asyncio.to_thread(validate_photo_with_ai, raw_photo)
+                # Dry-run: полный пайплайн проверки на САЙТЕ (CV + гримасы + ИИ),
+                # фото в БД/AD/Orion не попадает
+                check_res = await asyncio.to_thread(check_photo_api, raw_photo)
             except Exception as e:
-                logger.error(f"🔥 [TEST MODE] Ошибка чтения фото: {e}")
+                logger.error(f"🔥 [TEST MODE] Ошибка проверки фото: {e}")
-                ai_res = {'ok': False, 'verdict': '', 'reason': '', 'error': str(e)}
+                check_res = {"status": "error", "reason": f"Ошибка бота: {e}"}
 
-            if not ai_res['ok']:
+            if check_res.get("status") != "ok":
                 # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку (кнопка 1)
-                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Ошибка обращения к ИИ")
+                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Ошибка проверки: {check_res.get('reason')}")
                 await msg.answer(
-                    photo_test_ai_error(ai_res.get('error', ''), ai_res.get('error_time')),
+                    photo_test_ai_error(check_res.get('reason', 'Неизвестная ошибка')),
                     parse_mode="html"
                 )
                 return
 
-            verdict = ai_res['verdict']
+            verdict = check_res.get('verdict', '—')
-            reason = ai_res['reason'] or 'Причина не указана.'
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Вердикт проверки: {verdict}")
-            mimi = ai_res.get('mimi', '')
-            grafika = ai_res.get('grafika', '')
-            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"ИИ-вердикт: {verdict}")
 
             # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку другим фото (кнопка 2)
             await msg.answer(
-                photo_test_result(verdict, reason, mimi, grafika, ai_res.get('metrics')),
+                photo_test_result(
+                    verdict,
+                    check_res.get('ai_reason') or '',
+                    check_res.get('cv_approved'),
+                    check_res.get('cv_reason') or '',
+                    check_res.get('forced_moderation'),
+                    check_res.get('timings'),
+                    check_res.get('ai_metrics'),
+                ),
                 parse_mode="html"
             )
             return

photo_bot/photo_processor.py

@@ -187,3 +187,36 @@ def prepare_ad_photo(input_path: str, user_id: str, output_path: str = None, tar
     except Exception as e:
         logger.error(f"Ошибка в prepare_ad_photo: {e}", exc_info=True)
         return {"success": False, "error": str(e)}
+
+
+def check_photo_api(image_bytes: bytes, timeout: float = 300.0) -> dict:
+    """
+    Dry-run проверка фото через API сайта (POST /api/photo-bot/check/).
+
+    Фото проходит полный пайплайн проверки на сайте (MediaPipe CV +
+    ARKit-формы + VLM ИИ), НО ни в БД, ни в AD, ни в Orion не попадает —
+    ответ возвращается боту для тест-под-режима.
+
+    Returns:
+        {"status": "ok", "verdict", "ai_reason", "cv_approved", "cv_reason",
+         "raw_answer", "forced_moderation", "timings", "ai_metrics"}
+        или {"status": "error", "reason"}
+    """
+    url = API_URL.replace("/upload/", "check/")
+    try:
+        response = requests.post(
+            url,
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            files={"image": ("photo.jpg", image_bytes, "image/jpeg")},
+            timeout=timeout,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        logger.info(f"API /check/ response: status={response.status_code}, body[:500]: {response.text[:500]}")
+        return response.json()
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/ API: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сети при обращении к сайту: {e}"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сайта проверки: {e}"}

utils/texts.py

@@ -283,7 +283,7 @@ def _photo_test_preview(emojis: dict) -> str:
     return (
         f"🧪 <b>Тестовый режим</b>\n\n"
         f"Кадр получен. Фото никуда не публикуется.\n\n"
-        f"{emojis['1']} — отправлю фото напрямую в ИИ\n"
+        f"{emojis['1']} — отправлю фото на проверку по сайту\n"
         f"{emojis['2']} — Загрузить другое фото\n"
         f"{emojis['9']} — Назад\n"
         f"{emojis['0']} — В главное меню"
@@ -291,59 +291,85 @@ def _photo_test_preview(emojis: dict) -> str:
 
 def _photo_test_ai_checking(emojis: dict) -> str:
     return (
-        "🧪 <i>Отправляю фото напрямую в ИИ (тестовый режим)...\n"
+        "🧪 <i>Отправляю фото на проверку по сайту (тестовый режим)...\n"
+        "Фото проходят полный контроль: CV, гримасы, ИИ.\n"
         "Обычно это занимает 1-3 минуты. Пожалуйста, подождите...</i>"
     )
 
 def _photo_test_receiving(emojis: dict) -> str:
     return "🧪 <i>Ищу лицо на фото (тестовый режим), пожалуйста, подождите...</i>"
 
-def _photo_test_result(verdict: str, reason: str, mimi: str = '', grafika: str = '',
+def _photo_test_result(verdict: str, reason: str, cv_approved=None, cv_reason: str = '',
-                       ai_metrics: dict = None, emojis: dict = None) -> str:
+                       forced=None, timings: dict = None, ai_metrics: dict = None,
+                       emojis: dict = None) -> str:
     emojis = emojis or {}
     icons = {"Прошел": "✅", "Не прошел": "❌", "На модерацию": "⏳"}
     icon = icons.get(verdict, "ℹ️")
-    lines = []
+
-    if mimi:
+    parts = [
-        lines.append(f"🙂 <b>Мимика:</b> {mimi}")
+        "🧪 <b>Тестовый режим: результат проверки</b>\n",
-    if grafika:
+        f"{icon} <b>Вердикт:</b> {verdict}\n",
-        lines.append(f"🖼 <b>Графика:</b> {grafika}")
+    ]
-    if lines:
+    if reason:
-        detail = "\n".join(lines) + "\n\n"
+        parts.append(f"📝 <b>Причина (ИИ):</b> {reason}\n")
+
+    # Детерминированный слой (MediaPipe CV + ARKit-формы)
+    if cv_approved is True:
+        line = "🎯 <b>CV-проверка:</b> ✅ пройдена"
+        if cv_reason:
+            line += f" — <i>{cv_reason}</i>"
+        parts.append(line + "\n")
+    elif cv_approved is False:
+        parts.append("🎯 <b>CV-проверка:</b> ❌ отклонена\n")
+        if cv_reason:
+            parts.append(f"↳ <i>{cv_reason}</i>\n")
     else:
-        detail = ""
+        parts.append("🎯 <b>CV-проверка:</b> —\n")
-    metrics_block = ''
+
+    if forced:
+        parts.append("ℹ️ <i>На сайте включён режим принудительной модерации: в реальном режиме фото ушло бы модератору, а не было опубликовано сразу.</i>\n")
+
+    # Тайминги этапов
+    if timings:
+        names = [
+            ('cv', "CV (геометрия)"),
+            ('expression', "Гримасы (ARKit-формы)"),
+            ('ai', "ИИ (llama.cpp)"),
+            ('total', "Всего"),
+        ]
+        tl = ["📊 <b>Технические показатели (по этапам)</b>"]
+        for k, name in names:
+            v = timings.get(k)
+            if v is not None:
+                tl.append(f"⏱ {name}: <b>{float(v):.2f} сек</b>")
+        if len(tl) > 1:
+            parts.append("\n".join(tl) + "\n")
+
+    # Токены и скорость (сайт передаёт их из ответа llama.cpp)
     if ai_metrics:
-        ml = ["📊 <b>Технические показатели</b>"]
+        ml = ["🔢 <b>ИИ: токены и скорость</b>"]
-        tt = ai_metrics.get('total_time')
-        if tt is not None:
-            ml.append(f"⏱ Время ответа: <b>{tt:.2f} сек</b>")
         pt = ai_metrics.get('prompt_tokens')
         gps = ai_metrics.get('prompt_per_second')
         if pt is not None:
             s = f"⬇️ Приём (промпт): <b>{pt} токенов</b>"
             if gps is not None:
-                s += f" — {gps:.1f} ток/сек"
+                s += f" — {float(gps):.1f} ток/сек"
             ml.append(s)
         ct = ai_metrics.get('completion_tokens')
         ggs = ai_metrics.get('predicted_per_second')
         if ct is not None:
             s = f"⬆️ Отдача (генерация): <b>{ct} токенов</b>"
             if ggs is not None:
-                s += f" — {ggs:.1f} ток/сек"
+                s += f" — {float(ggs):.1f} ток/сек"
             ml.append(s)
         if len(ml) > 1:
-            metrics_block = "\n".join(ml) + "\n\n"
+            parts.append("\n".join(ml) + "\n")
-    return (
+
-        f"🧪 <b>Тестовый режим: вердикт ИИ</b>\n\n"
+    parts.append("⚠️ <i>Тестовый режим: фото не публиковалось и никуда не отправлялось.</i>\n\n")
-        f"{icon} <b>Вердикт:</b> {verdict}\n"
+    parts.append(f"{emojis.get('2', '2')} — Загрузить другое фото\n")
-        f"{detail}"
+    parts.append(f"{emojis.get('9', '9')} — Назад\n")
-        f"📝 <b>Причина:</b> {reason}\n\n"
+    parts.append(f"{emojis.get('0', '0')} — В главное меню")
-        f"{metrics_block}"
+    return "\n".join(parts)
-        f"⚠️ <i>Тестовый режим: фото не публиковалось и никуда не отправлялось.</i>\n\n"
-        f"{emojis.get('2', '2')} — Загрузить другое фото\n"
-        f"{emojis.get('0', '0')} — В главное меню"
-    )
 
 def _photo_test_ai_error(emojis: dict, error: str = '', elapsed: float = None) -> str:
     detail = ''
@@ -355,9 +381,9 @@ def _photo_test_ai_error(emojis: dict, error: str = '', elapsed: float = None) -
     if elapsed is not None:
         detail += f"⏱ Время до ошибки: <b>{elapsed:.1f} сек</b>\n"
     return (
-        f"❌ <b>Ошибка обращения к ИИ.</b>\n\n"
+        f"❌ <b>Ошибка проверки фото.</b>\n\n"
         f"{detail}\n"
-        f"Проверьте доступность ИИ-сервиса. Повторите попытку позже.\n\n"
+        f"Сервис проверки временно недоступен. Повторите попытку позже.\n\n"
         f"{emojis['1']} — Повторить проверку\n"
         f"{emojis['2']} — Загрузить другое фото\n"
         f"{emojis['0']} — В главное меню"
@@ -448,12 +474,13 @@ PHOTO_TEST_PREVIEW_TEXT = _photo_test_preview(EMOJI_DIGITS)
 PHOTO_TEST_AI_CHECKING_TEXT = _photo_test_ai_checking(EMOJI_DIGITS)
 PHOTO_TEST_RECEIVING_TEXT = _photo_test_receiving(EMOJI_DIGITS)
 
-def photo_test_result(verdict: str, reason: str, mimi: str = '', grafika: str = '',
+def photo_test_result(verdict: str, ai_reason: str = '', cv_approved=None, cv_reason: str = '',
-                      ai_metrics: dict = None) -> str:
+                      forced=None, timings: dict = None, ai_metrics: dict = None) -> str:
-    return _photo_test_result(verdict, reason, mimi, grafika, ai_metrics, EMOJI_DIGITS)
+    return _photo_test_result(verdict, ai_reason, cv_approved, cv_reason,
+                              forced, timings, ai_metrics, EMOJI_DIGITS)
 
-def photo_test_ai_error(error: str = '', elapsed: float = None) -> str:
+def photo_test_ai_error(error: str = '') -> str:
-    return _photo_test_ai_error(EMOJI_DIGITS, error, elapsed)
+    return _photo_test_ai_error(EMOJI_DIGITS, error)
 
 
 # =========================================================