CodeFormer был написан по API сторонней обёртки с PyPI (rohitkhatri):
CodeFormer(..., device=..., fp16=False) и net.device официальный класс
не принимает — вызов падал бы с TypeError. В photo-ai/vendor/codeformer
вендорен официальный sczhou/CodeFormer (codeformer_arch.py +
vqgan_arch.py, b33cc7d, лицензия S-Lab 1.0), устройство передаётся
через net.to(device), чекпоинт читается из params_ema.
Веса больше не качаются лениво при первом запросе: fetch-weights.py на
сборке образа кладёт их в /opt/photo-ai-seed (build-arg
PHOTO_AI_PREFETCH, дефолт codeformer), при старте seed_weights()
переносит их в том photo-ai-models:/models/weights. Том переживает
пересборку образа, BuildKit-кэш не даёт качать повторно, недоступная
сеть на сборке не роняет образ.
Stage 2: photo-ai/Dockerfile получил ARG TORCH_VARIANT/TORCH_INDEX (один образ,
cu124 — вариант сборки) и явные пины gfpgan==1.3.8 / facexlib==0.3.0 через
--no-deps: tb-nightly и yapf (dev-зависимости gfpgan/basicsr) больше не попадают
в рантайм, matplotlib остаётся как зависимость filterpy (требование facexlib).
Патч basicsr/data/degradations.py сохранён байт-в-байт — без него basicsr падает
на torch >= 2.0.
Пин numpy<2 был невыполним: opencv-python-headless 5.0.0.93 требует numpy >= 2.
Зафиксирована фактическая версия numpy==2.2.6 в общем вызове pip install, а
opencv-python (не-headless) больше не ставится — раньше он приходил через gfpgan
и перезаписывал headless-сборку (активным был cv2 с GUI: QT5). I1 после этого
перепроверен: 5/5 MATCH байт-в-байт против эталона Stage 0.
ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models, MODEL_PATH остаётся валидным алиасом.
COPY vendor/ ./vendor/ + vendor/.gitkeep — вендоренный CodeFormer (D5)
подхватится из sys.path без правок Dockerfile.
docker-compose.yml: у photo-ai новые env (DEVICE, TILE, FACE_MODEL, LOAD_ALL,
JPEG_QUALITY, MODELS_DIR) и healthcheck со start_period 300s; MAX_INPUT_PIXELS
заменён на канонический PHOTO_AI_MAX_PIXELS (старое имя читается app.py как алиас).
У app — PHOTO_AI_FACE_MODEL и PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS (воркер читает их в Stage 4).
Новый docker-compose.gpu.yml (по образцу minio): TORCH_VARIANT=cu124,
PHOTO_AI_DEVICE=cuda, deploy.resources.reservations.devices для nvidia.
.env.example и таблица переменных README описывают ровно те переменные, которые
теперь подставляет compose; блок про GPU и NVIDIA Container Toolkit — Stage 6 (D6).
Проверено на живом стеке: сборка EXIT=0 (2.63 ГБ), /health отдаёт device=cpu,
face_models=[gfpgan], контейнер healthy, /api/photo-jobs/status отдаёт
service.device, I3 (пустой PHOTO_AI_URL -> 503 + 8 маршрутов 200), I4
(PHOTO_AI_DEVICE=cuda без CUDA -> WARN + CPU), docker compose config валиден для
базы, minio и gpu. GPU-пуск не выполнялся: nvidia-ctk на хосте отсутствует.
dev