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- prediction/image/ FastAPI 서버 Docker 환경 구성 - Dockerfile: PyTorch 2.1 + CUDA 12.1 기반 GPU 이미지 - docker-compose.yml: GPU 할당 + 데이터 볼륨 마운트 - requirements.txt: 서버 의존성 목록 - .env.example: 환경변수 템플릿 - DOCKER_USAGE.md: 빌드/실행/API 사용법 문서 - Dockerfile에 .dockerignore 제외 폴더 mkdir -p 추가 - .gitignore: prediction/image 결과물 및 모델 가중치(.pth) 제외 추가 - dbInsert_csv.py, dbInsert_shp.py 삭제 (미사용 DB 로직) - api.py: dbInsert import 및 주석 처리된 DB 호출 코드 제거 - aerialRouter.ts: req.params 타입 오류 수정
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# API 프레임워크
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fastapi==0.111.0
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uvicorn[standard]==0.29.0
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# 이미지 처리
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numpy==1.26.4
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opencv-python-headless==4.9.0.80
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Pillow==10.3.0
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piexif==1.1.3
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# 지리 데이터 처리
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rasterio==1.3.10
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geopandas==0.14.4
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shapely==2.0.4
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pyproj==3.6.1
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# AI/ML — PyTorch는 base 이미지에 포함, mmsegmentation은 로컬 소스에서 설치
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mmcv==2.1.0
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# 유틸리티
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pandas==2.2.2
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tqdm==4.66.4
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