### Wall Docker 镜像使用教程

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> 采用模型文件持久化，方便后续更新模型而不需要重新创建容器，以及统一配置配置文件

1. 导入docker images `docker load -i wall.tar`

2. 进入持久化目录，新建.env，添加相应内容

  ```env
  UPLOAD_DIR=uploads
  MOCK=false
  MODEL=segformer #segformer, yolo，目前打包模型只有segformer
  ```

3. 解压算法模型目录到core文件夹

  ```bash
  tar -xvf core.tar
  ```

4. 使用指令运行docker镜像

  ```bash
  sudo docker run -d \
      --name [docker_container_name] \
      --gpus all \
      -p [local_port]:80 \
      -v $(pwd)/uploads:/code/uploads \
      -v $(pwd)/core:/code/app/core \
      -v $(pwd)/.env:/code/.env \
      wall
  ```

5. 如果后续需要更新模型，只需要覆盖掉core内的文件，更改.env配置文件后，即可继续运行

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> 如果不想要模型文件持久化，则不需要解压算法文件了

1. 导入docker images `docker load -i wall.tar`

2. 使用指令运行docker镜像

	```bash
	sudo docker run -d \
	    --name [docker_container_name] \
	    --gpus all \
	    -p [local_port]:80 \
	    -v $(pwd)/core:/code/app/core \
	    -v $(pwd)/.env:/code/.env \
	    wall
	```

	