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后端能力： - 新增 Celery app、worker task、ProcessingTask 模型、/api/tasks 查询接口和 media_task_runner，将 /api/media/parse 改为创建后台任务并由 worker 执行 FFmpeg/OpenCV/pydicom 拆帧。 - 新增 Redis 进度事件模块和 FastAPI Redis pub/sub 订阅，将 worker 任务进度广播到 /ws/progress；Dashboard 后端概览接口改为聚合 projects/frames/annotations/templates/processing_tasks。 - 统一项目状态为 pending/parsing/ready/error，新增共享 status 常量，并让前端兼容归一化旧状态值。 - 扩展 AI 后端：新增 SAM registry、SAM2 真实运行状态、SAM3 状态检测与文本语义推理适配入口，以及 /api/ai/models/status GPU/模型状态接口。 - 补齐标注保存/更新/删除、COCO/PNG mask 导出相关后端契约和模板 mapping_rules 打包/解包行为。 前端能力： - 新增运行时 API/WS 地址推导配置，前端 API 封装对齐 FastAPI 路由、字段映射、任务轮询、标注归档、导出下载和 AI 预测响应转换。 - Dashboard 改为读取 /api/dashboard/overview，并订阅 WebSocket progress/complete/error/status 更新解析队列和实时流转记录。 - 项目库导入视频/DICOM 后创建项目、上传媒体、触发异步解析并刷新真实项目列表。 - 工作区加载真实帧、无帧时触发解析任务、回显已保存标注、保存未归档 mask、更新 dirty mask、清空当前帧后端标注、导出 COCO JSON。 - Canvas 支持当前帧点/框提示调用后端 AI、渲染推理/已保存 mask、应用模板分类并维护保存状态计数；时间轴按项目 fps 播放。 - AI 页面新增 SAM2/SAM3 模型选择，预测请求携带 model；侧边栏和工作区新增真实 GPU/SAM 状态徽标。 - 模板库和本体面板接入真实模板 CRUD、分类编辑、拖拽排序、JSON 导入、默认腹腔镜分类和本地自定义分类选择。 测试与文档： - 新增 Vitest 配置、前端测试 setup、API/config/websocket/store/组件测试，覆盖登录、项目库、Dashboard、Canvas、工作区、模型状态、时间轴、本体和模板库。 - 新增 pytest 后端测试夹具和 auth/projects/templates/media/AI/export/dashboard/tasks/progress 测试，使用 SQLite、fake MinIO、fake SAM registry 和 Redis monkeypatch 隔离外部服务。 - 新增 doc/ 文档结构，冻结当前需求、设计、接口契约、测试计划、前端逐元素审计、实现地图和后续实施计划，并同步更新 README 与 AGENTS。 验证： - conda run -n seg_server pytest backend/tests：27 passed。 - npm run test:run：54 passed。 - npm run lint、npm run build、compileall、git diff --check 均通过；Vite 仅提示大 chunk 警告。
75 lines
2.2 KiB
Bash
Executable File
75 lines
2.2 KiB
Bash
Executable File
#!/bin/bash
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# 语义分割系统 — 一键启动脚本
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# 时间戳: 2026-04-29-21-51-19
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set -e
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PROJECT_DIR="/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server"
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CONDA_ENV="seg_server"
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echo "========================================"
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echo " 语义分割系统全栈启动"
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echo "========================================"
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# 1. 检查 PostgreSQL
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echo "[1/6] 检查 PostgreSQL..."
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if ! pg_isready -q; then
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echo "Wkmgc" | sudo -S systemctl start postgresql
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sleep 1
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fi
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pg_isready && echo " ✓ PostgreSQL 就绪"
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# 2. 检查 Redis
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echo "[2/6] 检查 Redis..."
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if ! redis-cli ping > /dev/null 2>&1; then
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echo "Wkmgc" | sudo -S systemctl start redis-server
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sleep 1
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fi
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redis-cli ping && echo " ✓ Redis 就绪"
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# 3. 检查 MinIO
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echo "[3/6] 检查 MinIO..."
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if ! curl -s http://localhost:9000/minio/health/live > /dev/null; then
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nohup minio server /home/wkmgc/minio_data --console-address :9001 > /tmp/minio.log 2>&1 &
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sleep 3
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fi
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curl -s http://localhost:9000/minio/health/live > /dev/null && echo " ✓ MinIO 就绪 (http://localhost:9001)"
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# 4. 启动 FastAPI 后端
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echo "[4/6] 启动 FastAPI 后端..."
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source /home/wkmgc/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
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conda activate "$CONDA_ENV"
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cd "$PROJECT_DIR/backend"
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nohup uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload > /tmp/fastapi.log 2>&1 &
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sleep 2
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echo " ✓ FastAPI 已启动 (http://localhost:8000/docs)"
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# 5. 启动 Celery Worker
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echo "[5/6] 启动 Celery Worker..."
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cd "$PROJECT_DIR/backend"
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nohup celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1 > /tmp/celery.log 2>&1 &
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sleep 2
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echo " ✓ Celery Worker 已启动"
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# 6. 启动前端
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echo "[6/6] 启动前端..."
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cd "$PROJECT_DIR"
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nohup npm start > /tmp/frontend.log 2>&1 &
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sleep 2
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echo " ✓ 前端已启动 (http://localhost:3000)"
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echo ""
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echo "========================================"
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echo " 所有服务已启动"
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echo "========================================"
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echo "前端: http://localhost:3000"
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echo "后端 API: http://localhost:8000/docs"
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echo "MinIO: http://localhost:9001"
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echo ""
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echo "日志文件:"
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echo " FastAPI: /tmp/fastapi.log"
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echo " Celery: /tmp/celery.log"
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echo " 前端: /tmp/frontend.log"
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echo " MinIO: /tmp/minio.log"
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echo "========================================"
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