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4c1d3dba73
功能增加： - 新增后端 /api/ai/smooth-mask 接口，对当前 mask polygon 执行 Chaikin 边缘平滑，并返回 polygon、bbox、area 与拓扑锚点。 - 在右侧实例属性面板加入边缘平滑强度和应用边缘平滑操作，应用后将 mask 标记为 draft/dirty，并通过正常保存链路落库。 - 保存标注与传播 seed 时保留 geometry_smoothing 元数据，自动传播 forward/backward 结果保存前应用同一平滑参数。 - 自动传播 seed signature 纳入平滑参数，修改平滑强度后会触发旧同源传播结果清理并重新传播。 - 支持跨帧跟随同一传播链 mask，AI 推送回工作区时保留当前帧视角。 Bugfix： - 修复中间帧向前传播时旧 forward/backward 同物体结果未被清理导致双重 mask 的问题。 - 修复 propagation worker 写入目标帧前只按旧方向清理导致 backward 重传残留的问题。 - 修复多边形顶点拖拽和编辑后画布视口异常移动的问题，并补充拖拽状态回写。 - 修复实例属性标题跟随全局 active class 而不是当前 mask label 的问题，并移除后端模型置信度展示。 开发与部署： - 新增 restart_dev_services.sh，使用 setsid 独立后台重启 FastAPI、Celery 和前端，写入 pid/log 文件并做 3000/8000 健康检查。 - 明确后端或 Celery 相关改动完成后需要运行重启脚本，保证运行态加载最新代码。 测试与文档： - 补充后端 smooth-mask、传播平滑 metadata、seed signature、传播去重方向覆盖等测试。 - 补充前端 OntologyInspector、VideoWorkspace、CanvasArea 和 api 契约测试，覆盖边缘平滑、传播参数、跨帧选区跟随和画布编辑行为。 - 更新 README、AGENTS、安装文档、前端元素审计、需求冻结、设计冻结和测试计划，记录当前真实行为与重启要求。
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12 KiB
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# Installation / 部署安装指南
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本文件记录当前仓库的真实安装和部署方式。它面向一台新的 Linux 机器，目标是跑起完整系统：
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- React 前端：默认 `http://localhost:3000`
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- FastAPI 后端：默认 `http://localhost:8000`
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- PostgreSQL：项目、帧、模板、标注、任务元数据
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- Redis：Celery broker/result backend 与进度 pub/sub
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- MinIO：视频、DICOM、拆帧图片等对象存储
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- Celery worker：执行视频/DICOM 拆帧等后台任务
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- SAM 2.1：当前产品启用 tiny/small/base+/large；SAM 3 源码保留但产品入口禁用，正常部署不需要安装 SAM 3
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## 1. 前置条件
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推荐环境：
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| 项 | 建议 |
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|----|------|
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| OS | Ubuntu 22.04 LTS 或相近 Linux |
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| Python | 3.11 |
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| Node.js | 22.x |
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| 数据库 | PostgreSQL 14+ |
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| 缓存/队列 | Redis 6+ |
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| 对象存储 | MinIO |
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| 视频处理 | FFmpeg |
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| GPU | NVIDIA GPU + CUDA，用于 SAM 2.1 推理；无 GPU 时可 CPU 运行但会很慢 |
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安装系统依赖：
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y \
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postgresql postgresql-contrib \
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redis-server \
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ffmpeg \
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libpq-dev build-essential curl ca-certificates gnupg wget
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```
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安装 MinIO：
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```bash
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cd /tmp
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||
wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio
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||
chmod +x minio
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||
sudo mv minio /usr/local/bin/
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||
mkdir -p ~/minio_data
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```
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---
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## 2. 获取代码
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```bash
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cd ~/Desktop
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git clone <your-gitea-or-git-url> Seg_Server
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||
cd Seg_Server
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```
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||
如果已经有仓库，进入项目根目录即可：
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||
```bash
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server
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```
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后续命令默认在项目根目录执行，除非特别说明。
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---
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## 3. 配置 PostgreSQL
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默认后端配置来自 `backend/config.py`：
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```text
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postgresql://seguser:segpass123@localhost:5432/segserver
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```
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||
创建数据库和用户：
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```bash
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||
sudo systemctl start postgresql
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||
sudo -u postgres psql -c "CREATE DATABASE segserver;"
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sudo -u postgres psql -c "CREATE USER seguser WITH PASSWORD 'segpass123';"
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sudo -u postgres psql -c "GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE segserver TO seguser;"
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sudo -u postgres psql -d segserver -c "GRANT ALL ON SCHEMA public TO seguser;"
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||
sudo -u postgres psql -c "ALTER DATABASE segserver OWNER TO seguser;"
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```
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验收：
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||
```bash
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||
pg_isready
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||
psql "postgresql://seguser:segpass123@localhost:5432/segserver" -c "select 1;"
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```
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---
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||
## 4. 启动 Redis 和 MinIO
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Redis：
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```bash
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||
sudo systemctl start redis-server
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||
redis-cli ping
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||
```
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MinIO：
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||
```bash
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||
nohup minio server ~/minio_data --console-address :9001 > /tmp/minio.log 2>&1 &
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||
curl http://localhost:9000/minio/health/live
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||
```
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||
默认 MinIO 账号密码是：
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```text
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||
minioadmin / minioadmin
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||
```
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||
后端启动时会检查并创建 bucket：
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||
```text
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||
seg-media
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```
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## 5. 安装后端 Python 环境
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推荐使用 Conda：
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```bash
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||
conda create -n seg_server python=3.11 -y
|
||
conda activate seg_server
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||
```
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||
安装 PyTorch。根据机器 CUDA 版本选择合适 wheel。示例：
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||
```bash
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||
# CUDA 12.4 示例
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||
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
|
||
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||
# 无 GPU / CPU 示例
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||
# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
|
||
```
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||
安装后端依赖：
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||
```bash
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||
cd backend
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||
pip install -r requirements.txt
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||
cd ..
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```
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确认关键包：
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||
```bash
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||
python - <<'PY'
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||
import fastapi, sqlalchemy, redis, celery, minio, torch
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||
print("torch:", torch.__version__, "cuda:", torch.cuda.is_available())
|
||
PY
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||
```
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---
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||
## 6. 配置后端环境变量
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后端从 `backend/.env` 读取配置；该文件被 `.gitignore` 忽略，不要提交真实密码或本机路径。
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||
创建 `backend/.env`：
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||
```bash
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||
cat > backend/.env <<'EOF'
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||
db_url=postgresql://seguser:segpass123@localhost:5432/segserver
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||
redis_url=redis://localhost:6379/0
|
||
|
||
minio_endpoint=localhost:9000
|
||
minio_access_key=minioadmin
|
||
minio_secret_key=minioadmin
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||
minio_secure=false
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||
|
||
sam_default_model=sam2.1_hiera_tiny
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||
sam_model_path=/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/models/sam2.1_hiera_tiny.pt
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||
sam_model_config=configs/sam2.1/sam2.1_hiera_t.yaml
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||
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||
app_env=development
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||
cors_origins=["http://localhost:3000","http://127.0.0.1:3000"]
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||
EOF
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||
```
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||
如果前端通过局域网 IP 访问，例如 `http://192.168.3.11:3000`，需要把该地址加入 `cors_origins`，同时前端也要配置 API 地址。
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---
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||
## 7. 准备 SAM 2.1 权重
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||
当前产品入口只暴露 SAM 2.1 变体：
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- `sam2.1_hiera_tiny`
|
||
- `sam2.1_hiera_small`
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||
- `sam2.1_hiera_base_plus`
|
||
- `sam2.1_hiera_large`
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||
|
||
下载脚本：
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||
```bash
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||
cd backend
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||
python download_sam2.py
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||
cd ..
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||
```
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||
脚本默认下载到：
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||
```text
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||
/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/models/
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||
```
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||
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||
推荐文件名：
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||
```text
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||
models/sam2.1_hiera_tiny.pt
|
||
models/sam2.1_hiera_small.pt
|
||
models/sam2.1_hiera_base_plus.pt
|
||
models/sam2.1_hiera_large.pt
|
||
```
|
||
|
||
可以只部署 tiny；前端会显示四个选项，但只有本地存在 checkpoint 的模型会显示可用。
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||
|
||
注意：SAM 3 相关脚本和源码是历史保留。当前前端入口隐藏 SAM 3，后端 registry 不暴露 `sam3`，正常部署不需要下载 SAM 3 权重，也不要把 Hugging Face token 写进项目文件。
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---
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## 8. 安装前端依赖
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```bash
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||
npm install
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||
```
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||
如需指定前端访问的后端地址，在项目根目录创建 `.env`：
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||
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```bash
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||
cat > .env <<'EOF'
|
||
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000
|
||
VITE_WS_PROGRESS_URL=ws://localhost:8000/ws/progress
|
||
EOF
|
||
```
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||
|
||
如果不设置，前端会按当前浏览器 hostname 推导：
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||
|
||
```text
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||
http://<browser-host>:8000
|
||
ws://<browser-host>:8000/ws/progress
|
||
```
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||
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||
---
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||
## 9. 手动启动所有服务
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开 4 个终端分别启动。
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终端 A：FastAPI 后端
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```bash
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||
conda activate seg_server
|
||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/backend
|
||
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
|
||
```
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||
|
||
终端 B：Celery worker
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||
|
||
```bash
|
||
conda activate seg_server
|
||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/backend
|
||
celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1
|
||
```
|
||
|
||
终端 C：前端开发服务
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||
|
||
```bash
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server
|
||
npm run dev
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||
```
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||
|
||
终端 D：确认基础设施
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||
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||
```bash
|
||
pg_isready
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||
redis-cli ping
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||
curl http://localhost:9000/minio/health/live
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||
```
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||
|
||
访问：
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||
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||
| 服务 | 地址 |
|
||
|------|------|
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||
| 前端 | `http://localhost:3000` |
|
||
| FastAPI Docs | `http://localhost:8000/docs` |
|
||
| Health | `http://localhost:8000/health` |
|
||
| MinIO Console | `http://localhost:9001` |
|
||
|
||
默认开发登录：
|
||
|
||
```text
|
||
admin / 123456
|
||
```
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||
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||
---
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||
## 10. 一键启动脚本
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||
项目根目录有 `start_services.sh`：
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```bash
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||
chmod +x start_services.sh
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||
./start_services.sh
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||
```
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||
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||
脚本会检查/启动：
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```text
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||
PostgreSQL -> Redis -> MinIO -> FastAPI -> Celery worker -> 前端
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||
```
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使用前必须检查脚本里的本机路径和 sudo 逻辑：
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- `PROJECT_DIR="/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server"`
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- `CONDA_ENV="seg_server"`
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- MinIO 数据目录 `/home/wkmgc/minio_data`
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||
- 脚本里包含本机 sudo 密码写法，迁移机器时应移除或改成安全的 systemd/service 管理方式
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### 10.1 开发重启速查
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本地开发时不要靠猜。不同服务的热更新行为如下：
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| 改动类型 | 是否需要重启 | 原因 |
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|----------|--------------|------|
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| 前端 `src/`、`server.ts` | 通常不需要 | `npm run dev` 使用 Vite/tsx，前端会热更新 |
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| 前端依赖、`.env`、`vite.config.ts` | 需要重启前端 | 依赖和环境变量只在进程启动时读取 |
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||
| FastAPI 路由/普通后端代码 | 需要重启后端 | 开发重启脚本用独立后台进程运行后端；显式重启可以保证接口和运行态一致 |
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||
| `backend/.env`、模型路径、依赖安装 | 需要重启后端 | 配置和依赖在进程启动时生效 |
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||
| Celery 任务、拆帧、自动传播、SAM runner | 必须重启 Celery worker | worker 不是 `uvicorn --reload` 的子进程，不会自动加载代码改动 |
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||
推荐使用项目根目录的开发重启脚本：
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||
```bash
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server
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||
./restart_dev_services.sh
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||
```
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||
该脚本会：
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||
```text
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||
检查 PostgreSQL/Redis/MinIO -> 停止旧 FastAPI/Celery/前端 -> 用独立后台进程启动 FastAPI/Celery/前端 -> 检查 3000/8000
|
||
```
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||
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||
脚本通过 `setsid` 启动应用层服务，脚本退出后服务会继续运行；pid 文件默认位于 `/tmp/seg_server_*.pid`，日志默认位于 `/tmp/seg_server_*.log`。
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||
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||
默认日志：
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||
```text
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||
/tmp/seg_server_fastapi.log
|
||
/tmp/seg_server_celery.log
|
||
/tmp/seg_server_frontend.log
|
||
/tmp/seg_server_minio.log
|
||
```
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|
||
如果只想手动重启应用层服务，可以使用：
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||
```bash
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server
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||
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||
# 停止旧进程
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||
pkill -f "uvicorn main:app" || true
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||
pkill -f "celery -A celery_app:celery_app worker" || true
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||
pkill -f "/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/node_modules/.bin/tsx server.ts" || true
|
||
pkill -f "npm run dev" || true
|
||
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||
# 启动后端和 worker
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/backend
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||
setsid ~/miniconda3/bin/conda run -n seg_server uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 \
|
||
> /tmp/seg_server_fastapi.log 2>&1 < /dev/null &
|
||
setsid ~/miniconda3/bin/conda run -n seg_server celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1 \
|
||
> /tmp/seg_server_celery.log 2>&1 < /dev/null &
|
||
|
||
# 启动前端
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||
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server
|
||
setsid npm run dev > /tmp/seg_server_frontend.log 2>&1 < /dev/null &
|
||
```
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||
|
||
验收：
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||
|
||
```bash
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||
curl http://localhost:8000/health
|
||
curl -I http://localhost:3000
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||
ps -ef | grep -E "(uvicorn main:app|celery -A celery_app:celery_app worker|tsx server.ts)" | grep -v grep
|
||
```
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||
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||
---
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||
## 11. 生产构建方式
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||
前端构建：
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||
```bash
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||
npm run build
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||
```
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||
生产模式启动前端静态服务：
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```bash
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||
NODE_ENV=production npm start
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||
```
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||
后端生产启动示例：
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||
```bash
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cd backend
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||
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
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||
```
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||
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||
Celery worker 仍需要单独启动：
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||
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||
```bash
|
||
cd backend
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||
celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1
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||
```
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||
实际生产建议用 systemd、supervisor 或容器编排托管 FastAPI、Celery、前端静态服务、MinIO、Redis、PostgreSQL。
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## 12. 部署验收 Checklist
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||
基础服务：
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||
```bash
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||
pg_isready
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||
redis-cli ping
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||
curl http://localhost:9000/minio/health/live
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||
curl http://localhost:8000/health
|
||
```
|
||
|
||
后端模型状态：
|
||
|
||
```bash
|
||
curl http://localhost:8000/api/ai/models/status
|
||
```
|
||
|
||
前端质量检查：
|
||
|
||
```bash
|
||
npm run lint
|
||
npm run test:run
|
||
npm run build
|
||
```
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||
|
||
后端测试：
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||
|
||
```bash
|
||
conda activate seg_server
|
||
python -m pytest backend/tests
|
||
```
|
||
|
||
手工业务验收：
|
||
|
||
1. 打开 `http://localhost:3000`。
|
||
2. 使用 `admin / 123456` 登录。
|
||
3. 创建项目或上传视频。
|
||
4. 在项目库点击“生成帧”，选择 FPS。
|
||
5. Dashboard 中应看到任务进度；Celery 日志应显示拆帧任务。
|
||
6. 进入分割工作区，能看到帧、时间轴和画布。
|
||
7. 手工画一个多边形 mask，点击“结构化归档保存”。
|
||
8. 刷新工作区后，已保存标注应回显。
|
||
9. AI 智能分割中选择可用 SAM 2.1 模型，放置点或框，执行分割。
|
||
10. 导出 JSON 或 PNG Mask ZIP。
|
||
|
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||
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||
## 13. 常见问题
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||
### 前端打不开或请求后端失败
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||
|
||
检查：
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||
```bash
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||
curl http://localhost:8000/health
|
||
cat .env
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||
```
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||
|
||
如果通过局域网 IP 访问前端，确保：
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||
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||
- `.env` 中 `VITE_API_BASE_URL` 是浏览器可访问的后端地址。
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||
- `backend/.env` 中 `cors_origins` 包含前端地址。
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||
### Dashboard WebSocket 经常断开
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|
||
检查：
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||
```bash
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||
redis-cli ping
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||
curl http://localhost:8000/health
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||
```
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||
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||
同时确认前端 `VITE_WS_PROGRESS_URL` 指向真实可访问的：
|
||
|
||
```text
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||
ws://<host>:8000/ws/progress
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||
```
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||
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||
### 生成帧没有进度
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||
|
||
检查 Celery worker 是否启动：
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||
```bash
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||
ps aux | grep celery
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||
tail -f /tmp/celery.log
|
||
```
|
||
|
||
检查 Redis：
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||
|
||
```bash
|
||
redis-cli ping
|
||
```
|
||
|
||
### MinIO 上传失败
|
||
|
||
检查：
|
||
|
||
```bash
|
||
curl http://localhost:9000/minio/health/live
|
||
tail -f /tmp/minio.log
|
||
```
|
||
|
||
如果磁盘空间不足，MinIO 可能拒绝写入。清理 `~/minio_data`、旧日志、旧模型权重或迁移数据目录。
|
||
|
||
### SAM 2 模型不可用
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||
|
||
检查：
|
||
|
||
```bash
|
||
ls -lh models/
|
||
curl http://localhost:8000/api/ai/models/status
|
||
```
|
||
|
||
常见原因：
|
||
|
||
- checkpoint 文件不存在。
|
||
- `backend/.env` 中 `sam_model_path` 指向旧文件名。
|
||
- `sam2` Python 包未正确安装。
|
||
- PyTorch/CUDA 不匹配。
|
||
|
||
### 不需要 SAM 3
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||
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当前版本不用 SAM 3。不要为了正常部署执行 `backend/setup_sam3_env.sh`，也不要在项目里保存 Hugging Face token。
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