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# IA Gôndola Engine
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Serviço isolado de detecção YOLO e treinamento. Consumido exclusivamente pela `ia-gondola-api` via `IA_MOTOR_URL`.
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## Arquitetura
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ia-gondola-api → POST /detectar → YOLO → [{box, conf, class}]
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→ POST /treinar → triagem + treino → modelo atualizado no S3
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## Estrutura
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main.py — todo o código (sem sub-módulos)
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Dockerfile
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requirements.txt
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## Endpoints
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### `POST /detectar`
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Form-data: `ambiente` (str), `file` (imagem). Confidence threshold: 0.25.
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```json
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{ "status": "sucesso", "deteccoes": [{ "box": [x1,y1,x2,y2], "conf": 0.87, "class": 0 }] }
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```
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### `POST /treinar`
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Body JSON: `{ "ambiente": "gondola", "pular_triagem": false }`
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1. Lista `treinamento/{ambiente}/novos-treinamentos/` no S3
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2. Triagem (salvo `pular_triagem: true`): conf média ≥ 0.15 → `base-oficial`, < 0.15 → `descartados`
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3. Baixa `base-oficial`, redimensiona imagens > 4096px
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4. Treina: 20 épocas fine-tuning / 30 épocas do zero, imgsz=640, batch=8, device=cpu
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5. Salva `best.pt` em `modelos/{ambiente}/atual/cerebro.pt` + histórico versionado
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Retorna `{ "status": "iniciado", "ambiente": "..." }` imediatamente — treino roda em background thread.
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Quando não há modelo base, usa `yolov8n.pt` e pula triagem automaticamente.
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### `GET /treinar/status`
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Retorna estado do treino em andamento + últimas 30 linhas de log.
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```json
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{ "status": "running|concluido|erro|vazio|idle", "ambiente": "gondola", "versao": "20260627_1430", "detalhe": null, "logs": ["[1/20] box=0.432 ..."] }
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`logs` inclui tanto as métricas por época (`_on_fit_epoch_end` callback do YOLO) quanto mensagens de progresso de triagem/download via `log_print()`.
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## Organização S3
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modelos/{ambiente}/atual/cerebro.pt
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modelos/{ambiente}/versionamento/cerebro_YYYYMMDD_HHMM.pt
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treinamento/{ambiente}/novos-treinamentos/
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treinamento/{ambiente}/base-oficial/
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treinamento/{ambiente}/descartados/
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## Convenções
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- `MODELOS_CARREGADOS` = dict em memória `{ambiente: YOLO}` — cache local em `/tmp/cerebro_{ambiente}.pt`
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- Se S3 tiver versão mais nova (LastModified), descarta cache e baixa novamente
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- Após treino, remove o ambiente de `MODELOS_CARREGADOS` para forçar reload
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- Todo o código em `main.py` — não criar sub-módulos
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- `log_print(msg)` escreve no stdout **e** em `_training_logs` (buffer circular 60 linhas) — não usar `print()` diretamente
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## Como rodar
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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uvicorn main:app --reload --port 8001
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```
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