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# Docker Compose 部署（NVIDIA GPU）
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本文说明在 **NVIDIA GPU 服务器**上通过 Docker Compose 部署全套后端（FastAPI + PostgreSQL + MinIO），以及 Demo 客户端、语音确认页的**手动**启动方式。
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## 仓库结构
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operation-room-monitor/
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backend/ # API + DB + MinIO（docker compose）
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clients/ # 独立前端（手动启动）
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docs/ # 文档
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## 架构
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| 组件 | 部署方式 | 默认端口 |
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| API + PostgreSQL + MinIO | `cd backend && docker compose up -d --build` | 38080 / 45432 / 19000 |
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| Demo 客户端 | `clients/demo-client/start.sh` | 38081 |
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| 语音确认页 | `clients/voice-confirmation/start.sh` | 8080 |
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## 一、前置条件
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- Docker Compose V2、NVIDIA 驱动、NVIDIA Container Toolkit
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- 复制 `backend/.env.example` 为 `backend/.env` 并填写
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- 算法子进程包：`backend/algorithm_subprocesses/5.15/`（含 `main.py` 与 `weights/`；镜像构建时会 `COPY` 进容器，勿在 `.dockerignore` 中整目录排除）
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- 标注视频中文字体：镜像内已安装 `fonts-noto-cjk`、`fonts-wqy-microhei`（供 `visualize_result_video.py` 绘制耗材标签）
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- 医生识别（MediaPipe Pose）：镜像内已安装 `libgles2`、`libegl1`；子进程强制 CPU delegate，避免无 GPU 图形栈时出现 `libGLESv2.so.2` 错误
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- 可选备用权重：`backend/app/resources/actionformer_epoch_045.pth.tar`
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## 二、启动后端
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```bash
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cd backend
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docker compose up -d --build
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健康检查：
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```bash
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curl -sf http://127.0.0.1:38080/health
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GPU 验证：
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```bash
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docker compose exec api python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
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```
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停止 / 重置：
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```bash
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docker compose down
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docker compose down -v # 删除 PostgreSQL / MinIO 卷
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```
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## 三、手动启动客户端
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```bash
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cd clients/demo-client && ./start.sh
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cd clients/voice-confirmation && ./start.sh
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```
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浏览器 Base URL 填 `http://<GPU服务器IP>:38080`。
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## 四、相关文档
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- [部署版使用指南.md](部署版使用指南.md)
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- [客户端手术通信接口说明.md](客户端手术通信接口说明.md)
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- [clients/demo-client/README.md](../clients/demo-client/README.md)
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- [clients/voice-confirmation/README.md](../clients/voice-confirmation/README.md)
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||
- [离线镜像tarball部署.md](离线镜像tarball部署.md)
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