初始化换发型项目：3个微服务代码 + 部署脚本

包含： - hair_service_sd: 换发型/换发色算法服务 (端口 8801) - photo_service: LoRA 训练调度服务 (端口 32678) - stable-diffusion-webui: SD WebUI 推理服务 (端口 57860) - kohya_ss_home: 训练环境代码 - meidaojia: 监控测试脚本 - setup.sh: 一键部署脚本 (conda环境恢复 + 配置生成 + 完整性检查) - start_all_services.sh: 启动3个服务 - configure.ini.template: 路径模板化 (BASE_DIR自动推导) - conda_envs/py310.yml: py310 环境定义大文件 (weights/, models/, data/, conda_envs/*.tar.gz 等) 通过 .gitignore 排除，由网盘单独上传。
2026-07-11 18:11:49 +08:00
commit 0eb61f3e60
628 changed files with 120882 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,330 @@
+# 换发型项目迁移收尾计划
+
+## 背景
+
+项目从 `/home/szlc/project` 迁移到 `/home/szlc/change_hair_3090`。前序工作已完成代码复制和大部分路径修改。本计划覆盖剩余的收尾工作。
+
+## 当前状态
+
+### 已完成
+- ✅ 代码复制：hair_service_sd (代码+weights 9.9G)、photo_service (1.9M)、stable-diffusion-webui (代码+extensions 4.4G+repositories 225M)、meidaojia (124K)、kohya_ss_home (kohya_ss 439M + .local 7.6G + .cache 3.3M)、data (4.9G)
+- ✅ configure.ini.template 创建 + configure.ini 生成
+- ✅ lora_train_service_1.py 修改（BASE_DIR + Docker 命令路径修正）
+- ✅ watch_delete.py 修改（从 config 读取路径）
+- ✅ gunicorn_config.py 修改（注释 chdir）
+- ✅ config.json 修改（删除 onediff 配置，改 sd_model_checkpoint）
+- ✅ git init（main 分支，无提交）
+
+### 未完成（本计划覆盖）
+1. ❌ **stable-diffusion-webui/models/ 目录未复制**（41G，含 228 个 LoRA 33G + v1-5-pruned 4G + 辅助模型）
+2. ❌ **hairstyle_model_infer.py:1096 未注释**（活跃代码，换发色会崩溃）
+3. ❌ **.gitignore 未创建**
+4. ❌ **setup.sh 未创建**
+5. ❌ **start_all_services.sh 未创建**
+6. ❌ **README.md 未创建**
+7. ❌ **conda 环境未导出**（my_hair, sdwebui, py310）
+8. ❌ **git commit 未执行**
+
+### 用户决策
+- Docker 镜像 `chinatszrn/ubuntu:kohya_ss` **不需要导出**（用户表示当前训练已不用 Docker）
+- majicmixRealistic_v7.safetensors 用户会从网上下载
+- onediff 不迁移
+
+## 服务启动方式（从 .bash 脚本确认）
+
+| 服务 | 端口 | conda 环境 | 启动命令 |
+|------|------|-----------|---------|
+| hair_service_sd | 8801 | my_hair | `python run_copy_cost_colorb64.py` |
+| stable-diffusion-webui | 57860 | sdwebui | `python webui.py --api --listen --xformers --port 57860` |
+| photo_service | 32678 | py310 | `python lora_train_service_1.py` |
+
+---
+
+## 执行步骤
+
+### 步骤 1：复制 models/ 目录（41G）
+
+源：`/home/szlc/project/onediff/stable-diffusion-webui/models/`
+目标：`/home/szlc/change_hair_3090/stable-diffusion-webui/models/`
+
+```bash
+rsync -av --progress /home/szlc/project/onediff/stable-diffusion-webui/models/ /home/szlc/change_hair_3090/stable-diffusion-webui/models/
+```
+
+包含：
+- Lora/ (33G, 228 个 LoRA 文件)
+- Stable-diffusion/ (4G, v1-5-pruned-emaonly.safetensors)
+- ESRGAN/ (1.2G)、BLIP/ (855M)、torch_deepdanbooru/ (615M)、roop/ (529M)、GFPGAN/ (519M)、Codeformer/ (360M)、RealESRGAN/ (64M) 等
+
+注意：majicmixRealistic_v7.safetensors 不在源目录中，用户会单独下载。
+
+### 步骤 2：注释 hairstyle_model_infer.py:1096
+
+文件：`hair_service_sd/hairstyle_model_infer.py`
+
+第 1096 行：
+```python
+# 修改前
+cv2.imwrite('/home/student/Desktop/tmp_color/need/face_base2.png', user_res_8uc3_orisize2)
+# 修改后
+# cv2.imwrite('/home/student/Desktop/tmp_color/need/face_base2.png', user_res_8uc3_orisize2)  # 调试用，路径不存在会导致崩溃
+```
+
+### 步骤 3：创建 .gitignore
+
+文件：`/home/szlc/change_hair_3090/.gitignore`
+
+```gitignore
+# Python
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+*.egg-info/
+.eggs/
+
+# IDE
+.idea/
+.vscode/
+
+# Logs
+*.log
+nohup.out
+/logs/
+
+# 大文件目录（网盘上传）— 注意 /data/ 用前导斜杠仅匹配顶层
+hair_service_sd/weights/
+stable-diffusion-webui/models/
+stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/
+stable-diffusion-webui/repositories/
+kohya_ss_home/.local/
+kohya_ss_home/.cache/
+kohya_ss_home/kohya_ss/
+/data/
+conda_envs/*.tar.gz
+docker/
+
+# 运行时生成（setup.sh 生成）
+hair_service_sd/config/configure.ini
+*.pid
+
+# 注意：hair_service_sd/data/ (19M 小静态文件) 不排除，需 git 管理
+# 注意：conda_envs/py310.yml 不排除，需 git 管理
+# 注意：kohya_ss_home/start_docker.sh 不排除，需 git 管理
+```
+
+### 步骤 4：创建 setup.sh
+
+文件：`/home/szlc/change_hair_3090/setup.sh`
+
+功能：
+1. 检查前提条件（conda, git, nvidia-docker）
+2. 从 template 生成 configure.ini（sed 替换 `__BASE_DIR__`）
+3. 用 conda-pack 恢复 my_hair 和 sdwebui 环境
+4. 用 yml 创建 py310 环境
+5. 检查模型/数据目录完整性
+6. 检查 majicmixRealistic_v7.safetensors 是否存在
+7. 创建运行时目录（tmp, res_dir, userImage 等）
+
+```bash
+#!/bin/bash
+set -e
+
+BASE_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+CONDA_BASE="${CONDA_BASE:-/home/szlc/miniconda3}"
+
+# 初始化 conda（脚本中需要 source 才能用 conda activate）
+if [ -f "$CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
+    source "$CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh"
+else
+    echo "WARNING: 未找到 conda.sh，请确认 CONDA_BASE=$CONDA_BASE 正确"
+fi
+
+echo "=== 换发型项目部署脚本 ==="
+echo "BASE_DIR: $BASE_DIR"
+
+# 1. 检查前提条件
+echo "[1/7] 检查前提条件..."
+command -v git >/dev/null || { echo "ERROR: git 未安装"; exit 1; }
+command -v conda >/dev/null || { echo "ERROR: conda 未安装"; exit 1; }
+nvidia-smi >/dev/null 2>&1 || { echo "ERROR: NVIDIA 驱动未安装"; exit 1; }
+
+# 2. 生成 configure.ini
+echo "[2/7] 生成 configure.ini..."
+sed "s|__BASE_DIR__|$BASE_DIR|g" "$BASE_DIR/hair_service_sd/config/configure.ini.template" > "$BASE_DIR/hair_service_sd/config/configure.ini"
+echo "  configure.ini 已生成"
+
+# 3. 恢复 conda 环境（conda-pack）
+echo "[3/7] 恢复 conda 环境..."
+for env_name in my_hair sdwebui; do
+    if [ -f "$BASE_DIR/conda_envs/${env_name}.tar.gz" ]; then
+        echo "  恢复 $env_name ..."
+        rm -rf "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        mkdir -p "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        tar -xzf "$BASE_DIR/conda_envs/${env_name}.tar.gz" -C "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        conda activate "$env_name"
+        conda-unpack  # 修复打包后的硬编码路径
+        conda deactivate
+        echo "  ✓ $env_name 已恢复"
+    else
+        echo "  ✗ conda_envs/${env_name}.tar.gz 不存在，请从网盘下载"
+    fi
+done
+
+# 4. 创建 py310 环境（从 yml）
+echo "[4/7] 创建 py310 环境..."
+if [ -f "$BASE_DIR/conda_envs/py310.yml" ]; then
+    conda env create -f "$BASE_DIR/conda_envs/py310.yml" -n py310 2>/dev/null || echo "  py310 环境已存在，跳过"
+    echo "  ✓ py310 已就绪"
+else
+    echo "  ✗ conda_envs/py310.yml 不存在"
+fi
+
+# 5. 检查模型/数据目录
+echo "[5/7] 检查模型和数据目录..."
+for dir in hair_service_sd/weights stable-diffusion-webui/models/Lora stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet stable-diffusion-webui/repositories kohya_ss_home/.local kohya_ss_home/kohya_ss data/ref_hairstyle; do
+    if [ -d "$BASE_DIR/$dir" ]; then
+        echo "  ✓ $dir"
+    else
+        echo "  ✗ $dir 缺失，请从网盘下载"
+    fi
+done
+
+# 6. 检查训练底模
+echo "[6/7] 检查 majicmixRealistic_v7..."
+if [ -f "$BASE_DIR/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/majicmixRealistic_v7.safetensors" ]; then
+    echo "  ✓ majicmixRealistic_v7.safetensors 已存在"
+else
+    echo "  ✗ majicmixRealistic_v7.safetensors 缺失，请从网上下载并放置到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/"
+fi
+
+# 7. 创建运行时目录
+echo "[7/7] 创建运行时目录..."
+mkdir -p "$BASE_DIR/logs"
+mkdir -p "$BASE_DIR/data/tmp" "$BASE_DIR/data/res_dir" "$BASE_DIR/data/userImage" "$BASE_DIR/data/user_info"
+mkdir -p "$BASE_DIR/kohya_ss_home/train_material"
+
+echo ""
+echo "=== 部署完成 ==="
+echo "启动服务: ./start_all_services.sh"
+```
+
+### 步骤 5：创建 start_all_services.sh
+
+文件：`/home/szlc/change_hair_3090/start_all_services.sh`
+
+```bash
+#!/bin/bash
+BASE_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+CONDA_BASE="${CONDA_BASE:-/home/szlc/miniconda3}"
+
+# 1. hair_service_sd (端口 8801)
+cd "$BASE_DIR/hair_service_sd"
+nohup "$CONDA_BASE/envs/my_hair/bin/python" run_copy_cost_colorb64.py > "$BASE_DIR/logs/hair_service.log" 2>&1 &
+echo "hair_service_sd 已启动 (PID: $!)"
+
+# 2. stable-diffusion-webui (端口 57860)
+cd "$BASE_DIR/stable-diffusion-webui"
+nohup "$CONDA_BASE/envs/sdwebui/bin/python" webui.py --api --listen --xformers --port 57860 > "$BASE_DIR/logs/webui.log" 2>&1 &
+echo "stable-diffusion-webui 已启动 (PID: $!)"
+
+# 3. photo_service (端口 32678)
+cd "$BASE_DIR/photo_service"
+nohup "$CONDA_BASE/envs/py310/bin/python" lora_train_service_1.py > "$BASE_DIR/logs/photo_service.log" 2>&1 &
+echo "photo_service 已启动 (PID: $!)"
+
+echo "所有服务已在后台启动，日志在 $BASE_DIR/logs/"
+```
+
+### 步骤 6：创建 README.md
+
+文件：`/home/szlc/change_hair_3090/README.md`
+
+内容包含：
+- 项目简介（3 个微服务）
+- 目录结构
+- 前提条件（Ubuntu 22.04, 3090 GPU, conda, git）
+- 部署步骤（git clone → 下载网盘文件 → ./setup.sh → ./start_all_services.sh）
+- 网盘文件清单（models/, weights/, data/, conda_envs/, etc.）
+- 服务端口说明
+- 常见问题
+
+### 步骤 7：导出 conda 环境
+
+```bash
+# 安装 conda-pack
+conda install -n base -c conda-forge conda-pack -y
+
+# 导出 my_hair (10G → ~5G 压缩)
+conda pack -n my_hair -o /home/szlc/change_hair_3090/conda_envs/my_hair.tar.gz --force
+
+# 导出 sdwebui (7.3G → ~4G 压缩)
+conda pack -n sdwebui -o /home/szlc/change_hair_3090/conda_envs/sdwebui.tar.gz --force
+
+# 导出 py310 (yml)
+conda env export -n py310 --no-builds > /home/szlc/change_hair_3090/conda_envs/py310.yml
+```
+
+注意：conda-pack 可能需要较长时间（每个环境 5-10 分钟），建议后台执行。
+
+### 步骤 8：Git 提交
+
+```bash
+cd /home/szlc/change_hair_3090
+git add .
+# 验证大文件未被追踪
+git status --short | grep -E "\.(safetensors|pth|pt|tar\.gz|tar)$"  # 应无输出
+git commit -m "初始化换发型项目：3个微服务代码 + 部署脚本"
+```
+
+---
+
+## 验证步骤
+
+### 路径一致性验证
+```bash
+# 检查无残留旧路径（注释行除外）
+grep -rn "/home/szlc/project\|/gz-fs\|/mnt/nas_hdd\|/root/project" /home/szlc/change_hair_3090/ --include="*.py" --include="*.ini" --include="*.sh" | grep -v "^.*:#"
+# 应无输出或仅匹配注释行
+```
+
+### Git 追踪验证
+```bash
+# 大文件不应被追踪
+git status --short | grep -E "weights/|models/.*safetensors|\.tar\.gz|\.tar$"
+# 应无输出
+```
+
+### 目录完整性验证
+```bash
+# 关键目录存在
+for d in hair_service_sd/weights stable-diffusion-webui/models/Lora stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet kohya_ss_home/.local data/ref_hairstyle; do
+    [ -d "$d" ] && echo "✓ $d" || echo "✗ $d 缺失"
+done
+```
+
+---
+
+## 网盘上传清单
+
+| 路径 | 大小 | 说明 |
+|------|------|------|
+| hair_service_sd/weights/ | 10G | 换发算法模型 |
+| stable-diffusion-webui/models/ | 41G | SD模型+LoRA+辅助模型 |
+| stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/ | 4.4G | ControlNet扩展 |
+| stable-diffusion-webui/repositories/ | 225M | SD依赖仓库 |
+| kohya_ss_home/.local/ | 7.6G | 训练pip包 |
+| kohya_ss_home/.cache/ | 3.3M | CLIP缓存 |
+| kohya_ss_home/kohya_ss/ | 439M | 训练代码 |
+| data/ | 4.9G | 业务数据 |
+| conda_envs/my_hair.tar.gz | ~5G | conda环境 |
+| conda_envs/sdwebui.tar.gz | ~4G | conda环境 |
+| **合计** | **约 78G** | |
+
+---
+
+## 关键风险
+
+1. **hairstyle_model_infer.py:1096** — 活跃代码路径中的 `cv2.imwrite('/home/student/Desktop/...')`，不注释会导致换发色功能崩溃
+2. **majicmixRealistic_v7.safetensors** — 训练底模不在源目录中，用户需从网上下载
+3. **conda-pack glibc 兼容性** — 源机器和目标机器需同为 Ubuntu 且 glibc 版本兼容
+4. **Docker 训练** — 当前代码仍含 Docker 命令，用户表示不再需要 Docker 训练，代码可能需要后续修改