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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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Python
import sys
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from pathlib import Path
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_MAIN_DIR = Path(__file__).parent # mx15hdi/Main/
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_MX15HDI_DIR = _MAIN_DIR.parent # mx15hdi/
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# 파이프라인 모듈 임포트
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sys.path.insert(0, str(_MX15HDI_DIR / 'Detect'))
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sys.path.insert(0, str(_MX15HDI_DIR / 'Metadata' / 'Scripts'))
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sys.path.insert(0, str(_MX15HDI_DIR / 'Georeference' / 'Scripts'))
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sys.path.insert(0, str(_MX15HDI_DIR / 'Polygon' / 'Scripts'))
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from Inference import load_model, run_inference
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from Export_Metadata_mx15hdi import run_metadata_export
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from Create_Georeferenced_Images_nadir import run_georeference
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from Oilshape import run_oilshape
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def run_pipeline(file_id: str, model=None):
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"""
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4단계 파이프라인을 순서대로 실행한다.
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model이 None이면 내부에서 1회 로드한다 (단독 실행 시).
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api.py에서는 사전 로드된 model을 전달하여 재로딩을 방지한다.
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"""
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if model is None:
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model = load_model()
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run_inference(model, file_id)
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run_metadata_export(file_id)
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run_georeference(file_id)
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run_oilshape(file_id)
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if __name__ == "__main__":
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params = sys.argv[1:] if len(sys.argv) > 1 else []
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if not params:
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raise ValueError("파라미터가 제공되지 않았습니다. 폴더 이름을 명령줄 인자로 입력해주세요.")
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run_pipeline(params[0])
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