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- 新增 Seg_Server_Docker 自包含部署内容，包含前后端、FastAPI、Celery、PostgreSQL、Redis、MinIO、演示视频和 DICOM 数据。 - 保留 demo 数据以支持恢复演示出厂设置，排除 SAM 2.1 .pt 权重并在 README 中补充下载命令。 - 补充 GPU 部署、backend/worker 镜像复用、frpc/frps + NPM 公网域名反代部署说明。 - 在 .env/.env.example 中用 # XXXX 标注局域网和公网域名部署需要修改的配置项。 - 添加部署分支 .gitignore，忽略本地模型权重、构建产物、缓存和日志。
2.1 KiB
2.1 KiB
02 部署步骤
前置条件
- Docker Engine 24+
- Docker Compose v2+
- Linux 主机建议至少 4 核 CPU、8 GB 内存；启用 SAM2/GPU 时按模型权重另行评估。
本机部署
cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server_Docker
cp .env.example .env
docker compose up -d --build
验证：
curl http://localhost:8000/health
docker compose ps
局域网部署
- 获取服务器 IP，例如
192.168.3.11。 - 修改
.env：
PUBLIC_HOST=192.168.3.11
CORS_ORIGINS=["http://192.168.3.11:3000","http://localhost:3000","http://127.0.0.1:3000"]
- 重新创建后端和 worker：
docker compose up -d --build backend worker frontend
- 访问：
http://192.168.3.11:3000
需要放行端口：3000、8000、9000、可选 9001。
演示出厂设置数据
恢复演示出厂设置会检查：
demo/演视LC视频序列.mp4
demo/演视DICOM序列/*.dcm
部署包当前已经包含这些演示文件。如需替换为其它演示数据，可按相同命名覆盖：
mkdir -p demo/演视DICOM序列
cp /path/to/video.mp4 demo/演视LC视频序列.mp4
cp /path/to/dicom-series/*.dcm demo/演视DICOM序列/
docker compose restart backend worker
SAM2 / GPU 扩展
最小镜像没有安装 PyTorch 和 SAM2，因此 AI 推理会显示不可用，但普通项目、模板、手工标注、上传、拆帧、导出仍可运行。
启用 SAM2 的一种方式：
- 基于
Dockerfile.backend创建 GPU 版 Dockerfile。 - 安装与你 CUDA 匹配的 PyTorch 和
sam2。 - 将权重放入
models/，例如：
models/sam2.1_hiera_tiny.pt
- 在 compose 中为
backend和worker增加 GPU runtime/device 配置。 - 保持
.env/ compose 中：
SAM_MODEL_PATH=/app/models/sam2.1_hiera_tiny.pt
SAM_MODEL_CONFIG=configs/sam2.1/sam2.1_hiera_t.yaml
更新部署包
从源码仓库更新后，重新构建：
docker compose up -d --build
数据库 schema 会由后端启动时执行 create_all 和兼容列检查。重要生产环境仍建议先备份数据库和 MinIO 数据。