FastAPI(Python3)でサーバを立ててMaya2020以前(Python2.7)からリクエストする

はじめに

簡単にサーバが立てられちゃうFastAPIというライブラリを使って、Maya2020(Python2.7)からアクセスしてみました。

• メリット
  • サーバ側はPython3で作るので Python3系のパッケージを扱える。
  • 何も追加インストールしていない 素のMaya2020以前(Python2.7) でOK。
  • そもそもMayaの外側で動かすので MayaのPythonバージョンに縛られない。
• デメリット
  • 出来ることが限られる。Mayaに直接触れるようなものは書けない。（maya.cmds, UI関係など）
  • 必要な処理を事前に切り離して用意しておかないといけない。
  • サーバアプリを起動しておかなければならない。（Maya起動と連動させられれば特に気にならないかも）

テスト環境

• Windows 10
• Maya 2020 (Python 2.7.11)
• Python 3.10.9

サーバアプリを作る

まずFastAPIが使えるPython3.6以降の環境でfastapiとuvicornをインストールします。
ここはまだMayaではなくVSCodeとかでやります。

// 仮想環境の作成
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
python -m pip install -U pip

// パッケージインストール
pip install fastapi uvicorn

次にサーバを作成します。

main.py

import os
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

import openai # ※これはサーバとは直接関係ないです

# APIリクエストに含まれるデータの構造と型を定義
class RequestData(BaseModel):
    model: str
    messages: list
    temperature: float = 1.0
    top_p: float = 1.0
    presence_penalty: float = 0.0
    frequency_penalty: float = 0.0

# FastAPIアプリケーションインスタンスを作成
app = FastAPI()

# POSTリクエストを受け付けるAPIエンドポイントを定義
@app.post("/openai/")
async def chat_completion(request_data: RequestData):
    """
    何らかのやりたい処理を書きます
    """

    # ※以下の例はOpenAI APIへリクエスト作成しレスポンスを取得するもの（別途 pip install openai してます）
    dict = request_data.dict()
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=dict["model"],
        temperature=dict.get("temperature", 1.0), 
        top_p=dict.get("top_p", 1.0), 
        presence_penalty=dict.get("presence_penalty", 0.0), 
        frequency_penalty=dict.get("frequency_penalty", 0.0), 
        messages=dict["messages"]
    )
    return response

コマンドラインで以下を入力しサーバを起動します。

uvicorn main:app --reload

こんな感じになれば成功です。Ctrl+Cで終了させられます。

ちなみに、このくらいであればPyInstallerでexe化した1ファイルだけを別のPythonが入っていないPCに置いても正常に動作しました。

main.pyにuvicornが含まれるよう以下を書き加えます。
引数を追加していますが重要なのは最後のuvicorn.run()です。

main.py (exe用 追記分)

import argparse
import uvicorn
import socket

"""（中略）"""

# コマンドライン引数のパーサー作成
parser = argparse.ArgumentParser()

# ローカルIPを取得するオプション追加
parser.add_argument(
    "-l", "--get_local_ip",
    action="store_true", 
    default=False,
)

# ポート番号を指定するオプション追加
parser.add_argument(
    "-p", "--port",
    type=int,
    default=8000,
)

opt = parser.parse_args()

# --get_local_ipが指定された場合はローカルIP取得、指定が無ければデフォルトの127.0.0.1
if opt.get_local_ip:
    hostname = socket.gethostname()
    host = socket.gethostbyname(hostname)
else:
    host = "127.0.0.1"

# 実行
uvicorn.run(app, host=host, port=opt.port)

pyinstallerでexe化します。

pip install pyinstaller
pyinstaller main.py --onefile

distフォルダにmain.exeが出来ていますのでダブルクリックで起動します。
LAN内にある別のPCに配置する場合は-lオプションをつけて起動します。

main -l

Maya2020からリクエストする

ようやくMayaさんの登場です。MayaはAPIリクエストのみを行います。
Maya2020にはrequestsが入っていないので、urllib2を使っています。

Maya 2020 ScriptEditor

import urllib2
import json

# リクエストデータ
data = {
    'model': 'gpt-3.5-turbo',
    'messages': [
        {'role':'system', 'content':u'語尾に「にゃ」を付けて答えてください。'},
        {'role':'user', 'content':u'日本の代表的な観光地を5つ教えて。'}
    ]
}

# リクエスト
req = urllib2.Request(
    'http://127.0.0.1:8000/openai/',
    headers={'Content-Type': 'application/json'},
    data=json.dumps(data)
)
response = urllib2.urlopen(req).read()

# 結果出力
response = json.loads(response)
print(response['choices'][0]['message'].get('content'))

結果

東京タワー、京都の清水寺、富士山、広島の原爆ドーム、沖縄の首里城にゃ。

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他に例を挙げたくて、Mayaの外部に切り離したいものって何かあるかな～と考えてみたのですが...

特に思いつきませんでした...ｗ 活用例お待ちしてます。