""" Job Executor — виконання jobs з NATS """ import asyncio import json from typing import Dict, Any, Optional from datetime import datetime class JobExecutor: def __init__(self, node_id: str, tier: str): self.node_id = node_id self.tier = tier async def execute_job(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання job""" job_id = job_data.get("job_id", "unknown") job_type = job_data.get("type", "unknown") priority = job_data.get("priority", "offline") print(f"📦 Виконання job: {job_id} (type: {job_type}, priority: {priority})") # Перевірка requirements if not self._can_fulfill(job_data.get("requirements", {})): return { "success": False, "reason": "requirements_not_met" } # Виконання залежно від типу try: if job_type == "embed": result = await self._execute_embed(job_data) elif job_type == "retrieve": result = await self._execute_retrieve(job_data) elif job_type == "summarize": result = await self._execute_summarize(job_data) elif job_type == "qdrant_upsert": result = await self._execute_qdrant_upsert(job_data) elif job_type == "pg_write": result = await self._execute_pg_write(job_data) elif job_type == "neo4j_write": result = await self._execute_neo4j_write(job_data) else: return { "success": False, "reason": f"unknown_job_type: {job_type}" } return { "success": True, "result": result } except Exception as e: print(f"❌ Помилка виконання job {job_id}: {e}") return { "success": False, "reason": str(e), "backoff": 30 # Retry через 30 секунд } def _can_fulfill(self, requirements: Dict[str, Any]) -> bool: """Перевірка, чи воркер може виконати job""" # Перевірка tier required_tier = requirements.get("tier") if required_tier and required_tier != self.tier: return False # Перевірка GPU needs_gpu = requirements.get("needs_gpu", False) if needs_gpu: # TODO: Перевірити наявність GPU pass # Перевірка VRAM min_vram = requirements.get("min_vram_gb", 0) if min_vram > 0: # TODO: Перевірити доступну VRAM pass return True async def _execute_embed(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання embedding job""" input_data = job_data.get("input", {}) texts = input_data.get("text", []) model = input_data.get("model", "cohere/embed-multilingual-v3.0") # TODO: Реальна реалізація через Cohere API або локальну модель print(f" → Embedding {len(texts)} texts з {model}") # Симуляція await asyncio.sleep(0.1) embeddings = [[0.0] * 1024 for _ in texts] # Placeholder return { "embeddings": embeddings, "model": model, "dims": 1024 } async def _execute_retrieve(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання retrieval job""" # TODO: Реальна реалізація через Qdrant return {"results": []} async def _execute_summarize(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання summarization job""" # TODO: Реальна реалізація через LLM return {"summary": "Placeholder summary"} async def _execute_qdrant_upsert(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання Qdrant upsert""" # TODO: Реальна реалізація return {"status": "ok"} async def _execute_pg_write(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання PostgreSQL write""" # TODO: Реальна реалізація return {"status": "ok"} async def _execute_neo4j_write(self, job_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Виконання Neo4j write""" # TODO: Реальна реалізація return {"status": "ok"}