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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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Python
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from mmcv.utils import collect_env as collect_base_env
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from mmcv.utils import get_git_hash
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import mmseg
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def collect_env():
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"""Collect the information of the running environments."""
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env_info = collect_base_env()
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env_info['MMSegmentation'] = f'{mmseg.__version__}+{get_git_hash()[:7]}'
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return env_info
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if __name__ == '__main__':
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for name, val in collect_env().items():
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print('{}: {}'.format(name, val))
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