# API Server 시작 완료 보고서

**시작 시간**: 2025-12-24 05:37 KST  
**상태**: ✅ 실행 중  
**Quantization**: BitsAndBytes INT8

---

## ✅ 서버 상태

### 1. 프로세스 정보
```
PID: 1245940
Command: python3 -m uvicorn Mobile_VLA.inference_server:app
Host: 0.0.0.0
Port: 8000
CPU: 6.0%
Memory: 400 MB
Status: Running ✅
```

### 2. Health Check
```json
{
    "status": "healthy",
    "model_loaded": false,
    "device": "cuda",
    "gpu_memory": {
        "allocated_gb": 0.0,
        "reserved_gb": 0.0,
        "device_name": "NVIDIA RTX A5000"
    }
}
```

**상태**: ✅ 정상  
**모델**: Lazy loading (첫 요청 시 로딩)  
**GPU**: NVIDIA RTX A5000

---

## 🔧 수정 사항

### Import 경로 수정
**파일**: `Mobile_VLA/inference_server.py`

**Before**:
```python
from action_buffer import ActionBuffer
```

**After**:
```python
from Mobile_VLA.action_buffer import ActionBuffer
```

**이유**: 모듈 경로 해결을 위한 절대 import

---

## 📊 서버 설정

### Endpoints

**1. Health Check**
```bash
curl http://localhost:8000/health
```

**2. Inference (POST)**
```bash
curl -X POST http://localhost:8000/predict \
  -H "X-API-Key: qkGswLr0qTJQALrbYrrQ9rB-eVGrzD7IqLNTmswE0lU" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "base64_encoded_image",
    "instruction": "Move forward"
  }'
```

### 로그
**위치**: `logs/api_server.log`  
**실시간 확인**:
```bash
tail -f logs/api_server.log
```

---

## 🎯 첫 요청 시 예상 동작

### 1. Model Loading (첫 요청)
```
Expected:
- BitsAndBytes INT8 모델 로딩
- GPU Memory: 0GB → ~1.7GB
- 로딩 시간: ~30초
- 메시지: "Loading model with BitsAndBytes INT8"
```

### 2. 이후 요청
```
Expected:
- GPU Memory: ~1.7GB (유지)
- Inference time: ~400-500ms
- Action: [linear_x, linear_y]
```

---

## 🚀 테스트 방법

### Quick Test
```bash
# 1. Health check
curl http://localhost:8000/health

# 2. Inference test (더미 이미지)
python3 scripts/test_api_quick.py
```

### Full Test
```bash
# Jetson에서 테스트
# Tailscale VPN 연결 후
curl http://billy-server:8000/health

# ROS2 client 테스트
ros2 run vla_client test_inference.py
```

---

## 📈 성능 모니터링

### GPU Memory
```bash
watch -n 1 nvidia-smi
```

### Server Logs
```bash
tail -f logs/api_server.log
```

### Process Status
```bash
ps aux | grep uvicorn
```

---

## 🛑 서버 제어

### 중지
```bash
pkill -f "uvicorn Mobile_VLA"
```

### 재시작
```bash
# 중지
pkill -f "uvicorn Mobile_VLA"
sleep 2

# 시작
source secrets.sh
nohup python3 -m uvicorn Mobile_VLA.inference_server:app \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 > logs/api_server.log 2>&1 &
```

### 상태 확인
```bash
ps aux | grep uvicorn | grep -v grep
curl http://localhost:8000/health
```

---

## 🎉 완료 상태

### ✅ 준비 완료
- [x] 코드 업데이트 (BitsAndBytes INT8)
- [x] Import 경로 수정
- [x] 서버 시작
- [x] Health check 통과
- [x] 프로세스 확인

### ⏳ 대기 중
- [ ] 첫 inference 요청 (모델 로딩)
- [ ] Jetson 연동 테스트
- [ ] Production 검증

---

## 📊 다음 단계

### 즉시 (선택)
```bash
# Quick inference test
python3 scripts/test_api_quick.py
```

### Jetson 팀 (조율)
1. Tailscale VPN 연결 확인
2. Billy 서버 주소 공유
3. API Key 전달
4. ROS2 client 테스트

---

## 🔐 보안 정보

**API Key**: `qkGswLr0qTJQALrbYrrQ9rB-eVGrzD7IqLNTmswE0lU`  
**접근 제어**: API Key 필수  
**네트워크**: Tailscale VPN 권장  

---

## 📝 참고 문서

- API 명세서: `docs/API_SPECIFICATION_INT8.md`
- 보안 가이드: `SECURE_API_GUIDE.md`
- Jetson 핸드오프: `JETSON_HANDOFF_INFO.txt`

---

**서버 상태**: 🟢 **RUNNING** ✅  
**Quantization**: BitsAndBytes INT8  
**Ready**: Production