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.
95 lines
7.1 KiB
Bash
95 lines
7.1 KiB
Bash
ADMIN_USERNAME=admin
|
||
ADMIN_PASSWORD=сложный-пароль-админки
|
||
DB_PASSWORD=случайная-длинная-строка
|
||
# Лимит размера загружаемого на восстановление бэкапа, МБ (по умолчанию 500)
|
||
BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB=500
|
||
|
||
# === Redis (кэш, rate limit, баны IP, pub/sub) ===
|
||
# Пароль Redis. Обязателен, если Redis включён в docker-compose.
|
||
REDIS_PASSWORD=замените-на-длинный-секрет
|
||
# Префикс ключей — позволяет держать несколько инстансов в одном Redis.
|
||
REDIS_PREFIX=whatido
|
||
# Лимит памяти Redis. При превышении вытесняются ключи с наименьшим TTL (allkeys-lru).
|
||
REDIS_MAXMEMORY=256mb
|
||
|
||
# Hugging Face token (нужен для закрытых/приватных репозиториев моделей)
|
||
HUGGINGFACE_TOKEN=
|
||
# Имя GGUF-файла модели для text-corrector (скачивается с Hugging Face, если отсутствует)
|
||
AI_MODEL=qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf
|
||
# Репозиторий Hugging Face, откуда скачивается модель
|
||
AI_MODEL_REPO=Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF
|
||
# Промпт по умолчанию для автоисправления текстов (переопределяет встроенный, если в настройках не сохранён свой)
|
||
AI_PROMPT=Ты — редактор текстов. Исправь ТОЛЬКО грамматические, орфографические и пунктуационные ошибки в тексте. Приведи к правильному регистру буквы. НЕ меняй слова, структуру предложений, стиль или смысл текста. Верни ТОЛЬКО исправленный текст без пояснений.
|
||
# Таймаут запроса к AI (мс), по умолчанию 120000 (2 минуты)
|
||
AI_REQUEST_TIMEOUT_MS=120000
|
||
|
||
# === Cloudflare Tunnel (контейнер cloudflared) ===
|
||
# По умолчанию — Quick Tunnel на trycloudflare.com: случайный публичный URL,
|
||
# адрес печатается в логах: docker compose logs -f cloudflared.
|
||
# Чтобы привязать свой домен, замените command сервиса cloudflared
|
||
# в docker-compose.yml на: command: ["tunnel", "run", "--token", "${CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN}"]
|
||
# (токен вида "eyJ..." создаётся в Cloudflare Zero Trust -> Networks -> Tunnels).
|
||
CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN=
|
||
# Внутренний адрес приложения, на который указывает Quick Tunnel.
|
||
CLOUDFLARE_TUNNEL_URL=http://app:3003
|
||
# Максимальное ожидание WireGuard handshake перед fallback на прямой запуск
|
||
# туннеля без VPN (сек). Если VPN-провайдер не отвечает — сайт всё равно поднимется.
|
||
WG_HANDSHAKE_TIMEOUT=60
|
||
|
||
# === ИИ-улучшение фото (контейнер photo-ai, Real-ESRGAN + GFPGAN) ===
|
||
# По умолчанию фото-ИИ включено: сервис photo-ai поднимается вместе со стеком
|
||
# и работает на CPU. Оставьте значение пустым, чтобы выключить сервис —
|
||
# тогда кнопка «🤖 ИИ» скрыта, а /api/entries/:id/photo/enhance-ai отвечает 503.
|
||
# Ручные проверки сервиса идут по loopback-порту 127.0.0.1:8081 (наружу не публикуется):
|
||
# curl http://127.0.0.1:8081/health
|
||
PHOTO_AI_URL=http://photo-ai:8080
|
||
# Максимум пикселей входного изображения, более крупный вход уменьшается.
|
||
PHOTO_AI_MAX_PIXELS=4000000
|
||
# Устройство инференса: auto (CUDA, если контейнеру выдан GPU, иначе CPU), cuda, cpu.
|
||
# Явный cuda без доступной CUDA не роняет сервис: WARN в лог и работа на CPU.
|
||
# GPU-запуск подключается файлом docker-compose.gpu.yml.
|
||
PHOTO_AI_DEVICE=auto
|
||
# Размер тайла инференса (0 — без тайлов). Меньше тайл — меньше памяти, медленнее.
|
||
PHOTO_AI_TILE=256
|
||
# Модель восстановления лиц: gfpgan (по умолчанию) или codeformer.
|
||
# codeformer доступен только если модуль вендорен в photo-ai/vendor.
|
||
PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan
|
||
# Предзагрузка всех моделей при старте (1) или ленивая загрузка по требованию (0).
|
||
PHOTO_AI_LOAD_ALL=0
|
||
# Качество JPEG результата (70..100).
|
||
PHOTO_AI_JPEG_QUALITY=92
|
||
# Таймаут заданий с восстановлением лиц на стороне приложения (мс).
|
||
PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS=600000
|
||
# Сколько раз воркер повторит задание, если photo-ai недоступен (503/обрыв сети),
|
||
# не увеличивая attempts; после исчерпания — одна честная ошибка в задании.
|
||
PHOTO_AI_SOFT_MAX_RETRIES=60
|
||
# Пауза перед мягким повтором и её потолок (мс), задержка растёт вдвое до потолка.
|
||
PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MS=10000
|
||
PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MAX_MS=300000
|
||
|
||
# === Хранилище файлов (S3: SeaweedFS по умолчанию / MinIO) ===
|
||
# local — файлы в ./uploads (по умолчанию), s3 — объекты в бакете S3/MinIO.
|
||
STORAGE_DRIVER=local
|
||
# Читать локальную копию, если объект ещё не перенесён в S3 (1 — включено).
|
||
STORAGE_LOCAL_FALLBACK=1
|
||
# Оставлять локальную копию после выгрузки в S3 (1 — оставлять, 0 — удалять).
|
||
STORAGE_KEEP_LOCAL=0
|
||
# Сколько часов хранить локальный кэш оригиналов (для sharp/миниатюр), 0 — не чистить.
|
||
STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS=168
|
||
# Образ S3-сервиса. По умолчанию SeaweedFS (свободный S3-сервер).
|
||
# Для MinIO: S3_IMAGE=minio/minio:<тег> и запуск через docker-compose.minio.yml.
|
||
S3_IMAGE=chrislusf/seaweedfs:latest
|
||
S3_ENDPOINT=http://s3:9000
|
||
S3_REGION=us-east-1
|
||
S3_BUCKET=whatido
|
||
# Логин/пароль S3 (для SeaweedFS — AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
|
||
# для MinIO — MINIO_ROOT_USER/MINIO_ROOT_PASSWORD).
|
||
S3_ACCESS_KEY=whatido
|
||
S3_SECRET_KEY=замените-на-длинный-секрет
|
||
# Path-style адресация (1 — включено, нужно для MinIO и SeaweedFS).
|
||
S3_FORCE_PATH_STYLE=1
|
||
# Необязательный префикс ключей внутри бакета (например, prod).
|
||
S3_PREFIX=
|
||
# Показывать веб-консоль MinIO (on/off), только для docker-compose.minio.yml
|
||
MINIO_BROWSER=off
|