Boen_Shi
6a2e046884
- 新增 analyze、analyze_result、analyze_status 和 health 路由 - 实现图像上传和任务提交功能 - 添加任务状态查询和结果获取接口 - 集成 segformer 和 yolo 模型进行图像检测 - 实现 SAM3 预处理功能用于图像预处理判断 - 添加模型选择配置支持 segformer 和 yolo - 实现任务队列管理和异步处理机制 - 添加 Dockerfile 用于容器化部署 - 配置环境变量和 gitignore 规则 - 创建数据模型定义 API 响应结构
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### 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
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1. 导入docker images `docker load -i wall.tar`
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2. 进入持久化目录，新建.env，添加相应内容
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```env
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UPLOAD_DIR=uploads
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MOCK=false
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MODEL=segformer #segformer, yolo，目前打包模型只有segformer
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```
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3. 解压算法模型目录到core文件夹
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```bash
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tar -xvf core.tar
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```
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4. 使用指令运行docker镜像
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```bash
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sudo docker run -d \
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--name [docker_container_name] \
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--gpus all \
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-p [local_port]:80 \
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-v $(pwd)/uploads:/code/uploads \
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-v $(pwd)/core:/code/app/core \
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-v $(pwd)/.env:/code/.env \
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wall
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```
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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
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1. 导入docker images `docker load -i wall.tar`
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2. 使用指令运行docker镜像
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```bash
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sudo docker run -d \
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--name [docker_container_name] \
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--gpus all \
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-p [local_port]:80 \
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-v $(pwd)/core:/code/app/core \
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-v $(pwd)/.env:/code/.env \
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wall
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```
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