ForenShield AI Server

ForenShield AI의 Python FastAPI 기반 AI 서버이다.

현재 서버는 Spring Boot 백엔드 연동 테스트를 위한 Mock 분석 API를 제공한다.

GPU worker·배포·레인 문서는 docs/README.md 목차를 본다.
빠르게: ops/GPU_WORKER_GUIDE · overview/MODEL_LANES

실행 방법

프로젝트 위치로 이동한다.

cd /Users/kimmini/sk-final-deepfake/ai-forensic

Python 가상환경을 생성한다.

python3 -m venv .venv

가상환경을 활성화한다.

source .venv/bin/activate

패키지를 설치한다.

pip install -r requirements.txt

환경변수 예시 파일을 복사한다.

cp .env.example .env

FastAPI 서버를 실행한다.

uvicorn app.main:app --port 8000

브라우저에서 Swagger UI를 확인한다.

http://localhost:8000/docs

API 테스트

/health 상태 확인 API를 테스트한다.

curl http://localhost:8000/health

예상 응답:

{
  "status": "ok",
  "service": "forenshield-ai"
}

/ai/analyze Mock 분석 API를 테스트한다.

curl -X POST http://localhost:8000/ai/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "analysisRequestId": 101,
    "fileId": 15,
    "caseId": 3,
    "fileType": "video",
    "s3ObjectKey": "original-files/3/15/original.mp4",
    "presignedDownloadUrl": "https://example.com/presigned-url",
    "originalSha256": "abc123...",
    "requestedAt": "2026-06-10T10:30:00"
  }'

예상 응답:

{
  "analysisRequestId": 101,
  "fileId": 15,
  "fileType": "video",
  "status": "MOCK_ANALYSIS_COMPLETED",
  "rawScore": 0.75,
  "confidence": 70,
  "evidence": [
    "Mock 분석 결과입니다. 실제 모델은 Sprint 2 연동 예정."
  ],
  "modelName": "mock-deepfake-detector",
  "modelVersion": "v0.1"
}

Docker 실행

이미지를 빌드한다.

docker build -t ai-forensic .

컨테이너를 실행한다.

docker run -p 8000:8000 ai-forensic

실행 후 동일하게 Swagger UI와 API를 확인한다.

http://localhost:8000/docs
GET /health
POST /ai/analyze

테스트했던 실행 방식

로컬 검증에서는 다음 순서로 확인했다.

1. python3 --version
2. python3 -m venv .venv
3. source .venv/bin/activate
4. pip install -r requirements.txt
5. uvicorn app.main:app --port 8000
6. http://localhost:8000/docs 확인
7. GET /health 호출
8. POST /ai/analyze 호출

uvicorn app.main:app --reload --port 8000은 로컬 권한 문제로 실패해서, 실제 API 검증은 --reload 없이 진행했다.