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b5413066a0
- 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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14 KiB
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# Seg_Server_Docker 部署说明
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`Seg_Server_Docker` 是语义分割系统的自包含 Docker 部署包。目标不是“最小可运行”，而是尽量完整、可搬迁、能适应 CPU/GPU 与局域网访问等常见环境的可运行版本。
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部署时只需要保留并移动这一整个文件夹。默认配置只引用本目录内的 `models/`、`demo/`、前端源码、后端源码和 Docker 配置，不依赖旁边的源码仓库，也不依赖固定宿主机路径。
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## 目录内容
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```text
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Seg_Server_Docker/
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├── docker-compose.yml # 基础服务：前端、后端、worker、PostgreSQL、Redis、MinIO
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├── docker-compose.gpu.yml # GPU 覆盖配置：给 backend/worker 透传 NVIDIA GPU
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├── Dockerfile.backend # FastAPI + Celery + PyTorch + SAM2 后端镜像
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├── Dockerfile.frontend # React 前端构建 + Nginx 静态服务
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├── .env # 当前部署环境变量
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├── .env.example # 环境变量模板
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├── backend/ # FastAPI 后端代码
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├── src/ # React 前端代码
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├── public/ # 前端静态资源
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├── docker/ # Nginx 配置等 Docker 辅助文件
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├── demo/ # 演示数据
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│ ├── 演视LC视频序列.mp4
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│ └── 演视DICOM序列/
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└── models/ # SAM 2.1 权重，容器内挂载为 /app/models
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```
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## 服务说明
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| 服务 | 容器名 | 作用 | 默认端口 |
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|---|---|---|---|
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| frontend | `seg-frontend` | Web 前端页面 | `3000 -> 80` |
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| backend | `seg-backend` | FastAPI API、登录、项目、模板、标注、单帧 AI 分割 | `8000 -> 8000` |
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| worker | `seg-worker` | Celery 后台任务、视频拆帧、DICOM 解析、AI 自动推理/传播 | 内部访问 |
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| postgres | `seg-postgres` | 元数据数据库 | 内部访问 |
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| redis | `seg-redis` | Celery broker/result backend | 内部访问 |
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| minio | `seg-minio` | 视频、DICOM、帧图、缩略图等对象存储 | `9000`、`9001` |
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`backend` 构建并发布 `seg-server-backend:latest` 镜像，`worker` 直接复用这个镜像。更新后端依赖、PyTorch、SAM2 或系统包时，只需要重建 `backend` 镜像，再同时重启 `backend` 与 `worker`，避免 API 端显示模型可用但 worker 执行传播时缺依赖。
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`worker` 配置了 `pull_policy: never`，只使用本地 `seg-server-backend:latest`，不会尝试从远端镜像仓库拉取这个内部镜像。首次部署请使用带 `--build` 的启动命令，让 `backend` 先构建出本地镜像。
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## 部署前准备
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1. 安装 Docker Engine 和 Docker Compose plugin。
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2. 确认当前目录包含演示数据：
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```bash
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ls demo/演视LC视频序列.mp4
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ls demo/演视DICOM序列
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```
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3. 确认当前目录包含 SAM 2.1 权重：
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```bash
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ls -lh models/
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```
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推荐至少包含：
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```text
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models/sam2_hiera_tiny.pt
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models/sam2.1_hiera_small.pt
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models/sam2.1_hiera_base_plus.pt
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models/sam2.1_hiera_large.pt
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```
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如果只部署部分权重，系统仍可启动；缺失权重对应的模型变体会显示不可用。
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### 下载 SAM 2.1 权重
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部署分支不提交 `.pt` 权重文件。首次部署前在本目录执行：
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```bash
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mkdir -p models
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wget -O models/sam2_hiera_tiny.pt https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_tiny.pt
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wget -O models/sam2.1_hiera_small.pt https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/092824/sam2.1_hiera_small.pt
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||
wget -O models/sam2.1_hiera_base_plus.pt https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/092824/sam2.1_hiera_base_plus.pt
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||
wget -O models/sam2.1_hiera_large.pt https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/092824/sam2.1_hiera_large.pt
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```
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||
也可以只下载 tiny/small 等需要的权重。`sam2_hiera_tiny.pt` 是兼容旧名，系统会把它作为 `sam2.1_hiera_tiny` 的 fallback 使用。
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## 环境变量
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部署前编辑 `.env`：
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```ini
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PUBLIC_HOST=localhost
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VITE_API_BASE_URL=
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VITE_WS_PROGRESS_URL=
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FRONTEND_PORT=3000
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BACKEND_PORT=8000
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MINIO_PORT=9000
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MINIO_CONSOLE_PORT=9001
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POSTGRES_USER=seguser
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POSTGRES_PASSWORD=segpass123
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POSTGRES_DB=segserver
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MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
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MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
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MINIO_PUBLIC_ENDPOINT=localhost:9000
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MINIO_SECURE=false
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SAM_MODELS_DIR=./models
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CORS_ORIGINS=["http://localhost:3000","http://127.0.0.1:3000"]
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JWT_SECRET_KEY=change-this-to-a-long-random-production-secret
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ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=1440
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DEFAULT_ADMIN_USERNAME=admin
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DEFAULT_ADMIN_PASSWORD=123456
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```
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局域网访问时，把 `PUBLIC_HOST` 改成部署机器 IP，并把对应前端地址加入 `CORS_ORIGINS`。例如前端通过 `http://192.168.3.11:3000` 打开时：
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```ini
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PUBLIC_HOST=192.168.3.11
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VITE_API_BASE_URL=
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VITE_WS_PROGRESS_URL=
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MINIO_PUBLIC_ENDPOINT=192.168.3.11:9000
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||
MINIO_SECURE=false
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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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保持 `SAM_MODELS_DIR=./models` 可以让部署包自包含、可搬迁。只有在刻意共享外部模型缓存时，才把它改成其他路径。
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`.env` 和 `.env.example` 中用 `# XXXX` 标出的配置项，是局域网部署或公网域名反代部署时最常需要修改的地方。
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生产或长期演示环境请修改：
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- `JWT_SECRET_KEY`
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- `DEFAULT_ADMIN_PASSWORD`
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- `POSTGRES_PASSWORD`
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- `MINIO_ACCESS_KEY`
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- `MINIO_SECRET_KEY`
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## CPU 启动
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适用于没有 NVIDIA GPU 或暂时不配置 GPU 透传的环境：
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```bash
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docker compose up -d --build
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```
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查看状态：
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```bash
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docker compose ps
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curl http://localhost:8000/health
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```
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CPU 模式下，如果 PyTorch、SAM2 和 `.pt` 权重存在，模型可以加载，但推理速度明显慢于 GPU。
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## GPU 启动
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GPU 模式要求宿主机满足：
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1. NVIDIA 驱动可用。
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2. `nvidia-smi` 能看到 GPU。
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3. Docker 已安装并配置 NVIDIA Container Toolkit。
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4. `docker run --rm --gpus all ... nvidia-smi` 能在容器内看到 GPU。
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先验证宿主机 GPU：
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```bash
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nvidia-smi
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```
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验证 Docker GPU 透传：
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```bash
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docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
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```
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如果 Docker GPU 验证失败，需要先安装并配置 NVIDIA Container Toolkit：
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```bash
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curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
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| sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
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curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
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||
| sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
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| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
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sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
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sudo systemctl restart docker
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```
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启动 GPU 版：
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```bash
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docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build
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```
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验证 backend 和 worker 都能看到 GPU：
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```bash
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docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml exec -T backend python - <<'PY'
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||
import torch
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print(torch.cuda.is_available())
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||
print(torch.cuda.device_count())
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||
print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "NO CUDA")
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||
PY
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml exec -T worker python - <<'PY'
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||
import torch
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||
print(torch.cuda.is_available())
|
||
print(torch.cuda.device_count())
|
||
print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "NO CUDA")
|
||
PY
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```
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||
如果 backend 是 GPU 但 worker 不是 GPU，AI 自动推理/传播会失败。此时重建并重启二者：
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```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml build backend
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d backend worker
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```
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## 公网域名 + frpc/frps + NPM
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如果公网服务器绑定了域名，并通过 frpc/frps 把内网部署机器端口映射到公网服务器本机端口，再由 Nginx Proxy Manager 反向代理，推荐使用三个子域名：
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```text
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||
seg.example.com -> 前端
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seg-api.example.com -> 后端 API + WebSocket
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seg-minio.example.com -> MinIO 图片/帧图/缩略图
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```
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推荐链路：
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```text
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浏览器
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-> 公网服务器 NPM
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-> 公网服务器本机 frps 映射端口
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-> frpc
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-> 内网部署机器的 3000 / 8000 / 9000
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```
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端口映射建议：
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```text
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||
内网部署机器 3000 -> 公网服务器本机 13000 -> NPM: seg.example.com
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||
内网部署机器 8000 -> 公网服务器本机 18000 -> NPM: seg-api.example.com
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||
内网部署机器 9000 -> 公网服务器本机 19000 -> NPM: seg-minio.example.com
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```
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NPM 中配置三个 Proxy Host：
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```text
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seg.example.com
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Scheme: http
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||
Forward Hostname / IP: 127.0.0.1
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||
Forward Port: 13000
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||
seg-api.example.com
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||
Scheme: http
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||
Forward Hostname / IP: 127.0.0.1
|
||
Forward Port: 18000
|
||
Websocket Support: 开启
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||
seg-minio.example.com
|
||
Scheme: http
|
||
Forward Hostname / IP: 127.0.0.1
|
||
Forward Port: 19000
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```
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建议三个域名都在 NPM 里申请 HTTPS 证书，并开启 HTTPS。公网 HTTPS 场景下，内网 `Seg_Server_Docker/.env` 需要修改 `# XXXX` 标出的几项：
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```ini
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# XXXX Public-domain access through frpc/frps + NPM
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PUBLIC_HOST=seg.example.com
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# XXXX Frontend build-time API/WebSocket endpoints
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VITE_API_BASE_URL=https://seg-api.example.com
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||
VITE_WS_PROGRESS_URL=wss://seg-api.example.com/ws/progress
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# XXXX Browser-facing MinIO endpoint
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MINIO_PUBLIC_ENDPOINT=seg-minio.example.com
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||
MINIO_SECURE=true
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# XXXX Browser origins
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CORS_ORIGINS=["https://seg.example.com"]
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```
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修改 `VITE_API_BASE_URL` 或 `VITE_WS_PROGRESS_URL` 后必须重建前端，因为它们是前端构建期变量：
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```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml build frontend
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d frontend backend worker
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||
```
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||
如果同时从零启动 GPU 版：
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```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build
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||
```
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||
公网域名部署后，浏览器只需要访问：
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```text
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||
https://seg.example.com
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```
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不要只反代前端 `3000`。后端 `8000` 不通会导致登录、项目、任务和 AI 接口失败；MinIO `9000` 不通会导致帧图、缩略图、预览图等资源加载失败。
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||
## 访问入口
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默认地址：
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```text
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前端：http://localhost:3000
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||
后端：http://localhost:8000
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||
MinIO API：http://localhost:9000
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||
MinIO 控制台：http://localhost:9001
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```
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局域网访问时，把 `localhost` 换成 `.env` 中的 `PUBLIC_HOST`。
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默认账号：
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```text
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用户名：admin
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密码：123456
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```
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||
## 演示数据和恢复出厂设置
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演示数据固定从部署包本地读取：
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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/
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```
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系统启动和“恢复演示出厂设置”都会使用这两个路径。恢复后应出现：
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- `演视LC视频序列`
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- `演视DICOM序列`
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DICOM 序列会按文件名自然顺序读取，避免切片顺序错位。
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## 常用运维命令
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启动：
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```bash
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docker compose up -d
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```
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GPU 启动：
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```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d
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||
```
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||
停止：
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```bash
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||
docker compose down
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||
```
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查看容器：
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```bash
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||
docker compose ps
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||
```
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||
查看日志：
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||
```bash
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||
docker compose logs -f backend
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||
docker compose logs -f worker
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||
docker compose logs -f frontend
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||
```
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||
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||
重建前后端：
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```bash
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||
docker compose build backend frontend
|
||
docker compose up -d backend worker frontend
|
||
```
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||
重建 GPU 版后端和 worker：
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||
```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml build backend
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d backend worker
|
||
```
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||
清空当前部署数据：
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```bash
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||
docker compose down -v
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||
docker compose up -d --build
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||
```
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||
注意：`down -v` 会删除数据库和 MinIO 对象存储卷，项目、帧、标注和上传文件都会清空。
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||
## 模型状态验证
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登录后前端左下角会显示 CPU/GPU 状态。也可以通过后端接口检查：
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```bash
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curl http://localhost:8000/health
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```
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||
模型状态接口需要登录 token。更简单的容器内检查方式：
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```bash
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||
docker compose exec -T backend python - <<'PY'
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||
from services.sam_registry import sam_registry
|
||
print(sam_registry.runtime_status())
|
||
PY
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||
```
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||
|
||
GPU 版：
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||
|
||
```bash
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml exec -T backend python - <<'PY'
|
||
from services.sam_registry import sam_registry
|
||
print(sam_registry.runtime_status())
|
||
PY
|
||
```
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||
## 常见问题
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||
### 前端能打开，但图片或缩略图打不开
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检查 `.env`：
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- `PUBLIC_HOST` 是否是浏览器可以访问到的主机名或 IP。
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- `MINIO_PORT` 是否开放。
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- `CORS_ORIGINS` 是否包含当前前端地址。
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||
修改 `.env` 后重启：
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```bash
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||
docker compose up -d backend worker frontend
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||
```
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||
### 左下角显示 CPU
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先确认是 CPU 部署还是 GPU 部署。GPU 部署必须使用：
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||
```bash
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||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d
|
||
```
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||
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||
再检查 Docker GPU 透传：
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||
```bash
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||
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
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||
```
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||
如果这条命令失败，问题在宿主机 Docker GPU runtime，不在应用代码。
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### 单帧 AI 分割可用，但 AI 自动推理无结果
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检查 `seg-worker` 是否和 `seg-backend` 使用同一个镜像，并且 worker 是否能看到 PyTorch、SAM2 和 GPU：
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||
```bash
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||
docker inspect seg-backend seg-worker --format '{{.Name}} {{.Image}} {{.Config.Image}}'
|
||
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml exec -T worker python - <<'PY'
|
||
import importlib.util, torch
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||
print("torch", bool(importlib.util.find_spec("torch")))
|
||
print("sam2", bool(importlib.util.find_spec("sam2")))
|
||
print("cuda", torch.cuda.is_available())
|
||
PY
|
||
```
|
||
|
||
如果 worker 缺依赖，重建并重启：
|
||
|
||
```bash
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml build backend
|
||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d backend worker
|
||
```
|
||
|
||
### 恢复演示出厂设置后项目为空
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||
检查 demo 文件是否仍在部署包本地：
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||
```bash
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||
ls demo/演视LC视频序列.mp4
|
||
ls demo/演视DICOM序列
|
||
```
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||
|
||
如果目录被移动或删掉，恢复出厂设置无法重新生成演示项目。
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||
### 模型不可用
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||
检查 `models/`：
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||
```bash
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||
ls -lh models/
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||
```
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||
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||
缺失的 `.pt` 权重对应模型会显示不可用。部署包默认从 `./models` 挂载到容器内 `/app/models`。
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