dev
7367d66ac3
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.
36 lines
1.5 KiB
Docker
36 lines
1.5 KiB
Docker
FROM python:3.10-slim
|
|
|
|
ARG TORCH_VARIANT=cpu
|
|
ARG TORCH_INDEX=https://download.pytorch.org/whl/${TORCH_VARIANT}
|
|
|
|
WORKDIR /app
|
|
|
|
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends libgl1 libglib2.0-0 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
|
|
|
RUN pip install --no-cache-dir "typing-extensions==4.12.2" "numpy==2.2.6"
|
|
|
|
RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision --index-url ${TORCH_INDEX}
|
|
|
|
RUN pip install --no-cache-dir --no-deps basicsr==1.4.2 realesrgan==0.3.0 gfpgan==1.3.8 facexlib==0.3.0 && \
|
|
pip install --no-cache-dir "numpy==2.2.6" "opencv-python-headless==5.0.0.93" addict future lmdb Pillow pyyaml \
|
|
requests scikit-image scipy tqdm filterpy numba fastapi "uvicorn[standard]" python-multipart
|
|
|
|
RUN BASICSR_DEG=$(python -c "import basicsr; import os; print(os.path.join(os.path.dirname(basicsr.__file__), 'data', 'degradations.py'))" 2>/dev/null) || \
|
|
BASICSR_DEG=$(find /usr/local/lib/python3.10 -path "*/basicsr/data/degradations.py" 2>/dev/null | head -1) && \
|
|
if [ -n "$BASICSR_DEG" ]; then \
|
|
sed -i 's/from torchvision.transforms.functional_tensor/from torchvision.transforms.functional/g' "$BASICSR_DEG" && \
|
|
echo "basicsr patch applied to $BASICSR_DEG"; \
|
|
else \
|
|
echo "basicsr degradations.py not found, skipping patch"; \
|
|
fi
|
|
|
|
COPY app.py ./
|
|
COPY vendor/ ./vendor/
|
|
|
|
ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models
|
|
ENV MODEL_PATH=/models/RealESRGAN_x2plus.pth
|
|
|
|
VOLUME /models
|
|
|
|
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
|