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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。
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# 02 部署步骤
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## 前置条件
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- Docker Engine 24+
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- Docker Compose v2+
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- 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。
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## 本机部署
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```bash
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cd /home/wkmgc/Desktop/Seg_Server_Docker
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cp .env.example .env
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docker compose up -d --build
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```
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验证：
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```bash
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curl http://localhost:8000/health
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docker compose ps
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```
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## 局域网部署
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1. 获取服务器 IP，例如 `192.168.3.11`。
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2. 修改 `.env`：
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```env
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PUBLIC_HOST=192.168.3.11
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CORS_ORIGINS=["http://192.168.3.11:3000","http://localhost:3000","http://127.0.0.1:3000"]
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```
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3. 重新创建后端和 worker：
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```bash
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docker compose up -d --build backend worker frontend
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```
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4. 访问：
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```text
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http://192.168.3.11:3000
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```
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需要放行端口：`3000`、`8000`、`9000`、可选 `9001`。
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## 演示出厂设置数据
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恢复演示出厂设置会检查：
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```text
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demo/演视LC视频序列.mp4
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demo/演视DICOM序列/*.dcm
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```
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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：
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```bash
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mkdir -p demo/演视DICOM序列
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cp /path/to/video.mp4 demo/演视LC视频序列.mp4
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cp /path/to/dicom-series/*.dcm demo/演视DICOM序列/
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docker compose restart backend worker
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```
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## SAM2 / GPU 扩展
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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。
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启用 SAM2 的一种方式：
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1. 基于 `Dockerfile.backend` 创建 GPU 版 Dockerfile。
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2. 安装与你 CUDA 匹配的 PyTorch 和 `sam2`。
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3. 将权重放入 `models/`，例如：
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```text
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models/sam2.1_hiera_tiny.pt
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```
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4. 在 compose 中为 `backend` 和 `worker` 增加 GPU runtime/device 配置。
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5. 保持 `.env` / compose 中：
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```env
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SAM_MODEL_PATH=/app/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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## 更新部署包
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从源码仓库更新后，重新构建：
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```bash
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docker compose up -d --build
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```
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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。
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