from database import SessionLocal
from db_models.music import Music, AI_Detection_Music
from db_models.analysis import Music_Analysis, AnalysisStatus
from db_models.user import User 
from google.cloud import storage
import uuid
import os
import torch
from inference import run_inference, load_audio, download_from_gcs
from inference import get_model
device = 'cuda'
backbone_model, input_dim = get_model('MERT',device)

def do_web_inference(model, music_id):
    """
    음악 파일에 대해 AI 생성 탐지 추론을 실행합니다.
    
    Args:
        music_id: 분석할 음악의 ID
        task: 수행할 작업 유형 (기본값: None)
    
    Returns:
        분석 결과를 포함하는 딕셔너리
    """
    try:
        # 데이터베이스에서 음악 정보 가져오기
        db = SessionLocal()
        music = db.query(Music).filter(Music.id == music_id).first()
        AI_Detection_Music = music.ai_detection_musics[0]

        print(music, music_id)
        print(AI_Detection_Music.id)
        
        if not music:
            return {"status": "error", "message": f"Music ID {music_id} not found"}
        
        # 파일 경로 가져오기
        wav_path = music.music_path
        download_from_gcs('mippia-bucket', wav_path, wav_path)
        segments, padding_mask = load_audio(wav_path, sr=24000)
        segments = segments.to(device).to(torch.float32)    
        logits,embedding = backbone_model(segments.squeeze(1))
        embedding.to(device)
        # 추론 실행
        results = run_inference(model, embedding, padding_mask, device=device)
        
        # 임시 파일 삭제
        if os.path.exists(wav_path):
            os.remove(wav_path)
        print(results)
    finally:
        # 데이터베이스 세션 종료
        if 'db' in locals():
            db.close()