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- 新增 系统架构-网关与高性能后端.md: 网关薄代理(健康检查/空闲派发/鉴权/ base64落盘改URL/无后端→1007) + worker(GPU跑完整app)职责划分、配置文件、 鉴权(共享密码可轮换)、标注图base64流程、部署、安全注意 - 关键约束: 接口文档不变; 每worker并发=1, 总并发=健康worker数; 多worker可配置 - 技术方案: 加运行位置横幅; torch改GPU(CUDA); handler返回annotated_image_base64 - 任务书v1.4: 标注差异说明; 阶段八返base64+鉴权中间件; 阶段十worker(GPU)部署; 新增§16网关工作流; DoD拆分worker侧/网关侧 - OFFLINE_ASSETS: 区分worker(GPU torch)与网关(轻量)依赖
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# 离线资产清单（内网部署用）
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开发/部署机在内网无法联网，以下模型权重与字体**已预先下载**放在仓库对应目录。
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这些文件**不进 git**（见 `.gitignore`），通过文件拷贝（U盘/内网共享）随项目一起带到内网机即可。
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> 拷贝到内网机后，用本文件末尾的 sha256 校验完整性，确认未损坏。
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## 文件清单
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| 文件 | 路径 | 大小 | 用途 |
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| BiSeNet 主权重 | `face_analysis/weights/79999_iter.pth` | 53,289,463 B (~53MB) | 人脸解析分割（方案 B，取真实发际线/头顶） |
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| resnet18 骨干 | `face_analysis/weights/resnet18-5c106cde.pth` | 46,827,520 B (~45MB) | BiSeNet 的骨干网络，**内网必需**（见下） |
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| 中文字体 | `face_analysis/fonts/NotoSansCJKsc-Regular.otf` | 16,437,364 B (~16MB) | 标注图中文渲染（= 思源黑体，同一套字体） |
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## sha256 校验
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```
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468e13ca13a9b43cc0881a9f99083a430e9c0a38abd935431d1c28ee94b26567 face_analysis/weights/79999_iter.pth
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5c106cde386e87d4033832f2996f5493238eda96ccf559d1d62760c4de0613f8 face_analysis/weights/resnet18-5c106cde.pth
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2c76254f6fc379fddfce0a7e84fb5385bb135d3e399294f6eeb6680d0365b74b face_analysis/fonts/NotoSansCJKsc-Regular.otf
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```
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校验命令：
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```bash
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# Linux/macOS
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sha256sum -c <<'EOF'
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468e13ca13a9b43cc0881a9f99083a430e9c0a38abd935431d1c28ee94b26567 face_analysis/weights/79999_iter.pth
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5c106cde386e87d4033832f2996f5493238eda96ccf559d1d62760c4de0613f8 face_analysis/weights/resnet18-5c106cde.pth
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2c76254f6fc379fddfce0a7e84fb5385bb135d3e399294f6eeb6680d0365b74b face_analysis/fonts/NotoSansCJKsc-Regular.otf
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EOF
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```
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```powershell
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# Windows PowerShell
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Get-FileHash face_analysis\weights\79999_iter.pth -Algorithm SHA256
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```
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> resnet18 文件名内嵌的 `5c106cde` 即其官方 sha256 前 8 位（torchvision 命名惯例），与上表一致 = 官方权重无误。
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## ⚠️ resnet18 骨干的离线处理（重要）
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BiSeNet 初始化时会调用 `torch.utils.model_zoo` / `torchvision` **联网下载** resnet18 骨干，内网会失败报错。两种解法任选其一：
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1. **放进 torch 缓存目录**（推荐，零改代码）：
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```bash
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mkdir -p ~/.cache/torch/hub/checkpoints/
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cp face_analysis/weights/resnet18-5c106cde.pth ~/.cache/torch/hub/checkpoints/
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```
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（Windows 路径：`%USERPROFILE%\.cache\torch\hub\checkpoints\`）
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2. **改 BiSeNet 代码**，把骨干加载改成从 `face_analysis/weights/resnet18-5c106cde.pth` 本地读取（`load_state_dict(torch.load(本地路径))`，并去掉联网下载分支）。
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## 下载来源（联网环境重建用）
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```
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79999_iter.pth https://huggingface.co/ManyOtherFunctions/face-parse-bisent/resolve/main/79999_iter.pth
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resnet18-5c106cde.pth https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth
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NotoSansCJKsc-Regular.otf https://github.com/notofonts/noto-cjk/raw/main/Sans/OTF/SimplifiedChinese/NotoSansCJKsc-Regular.otf
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```
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## 还差什么（pip 依赖）
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模型已就位，但**内网机还需要 Python 依赖的离线 wheel 包**，否则 `pip install` 在内网无法联网安装。这部分**与目标机的操作系统、Python 版本、CUDA 版本强相关**，需确认后单独打包：
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- **worker（GPU 机）**：`mediapipe` / `opencv-python` / `numpy<2` / `Pillow` / **`torch`+`torchvision` 的 CUDA 版**（按 GPU 的 CUDA 版本选 cu118/cu121 等）+ FastAPI/uvicorn 全家桶。
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- **网关机**：很轻，只需 FastAPI/uvicorn/httpx 等代理依赖，**不需要 torch/mediapipe**。
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> 架构已拆分（见 `docs/系统架构-网关与高性能后端.md`）：算法依赖只装在 worker，网关保持轻量。
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> 创建日期：2026-06-14 ｜ 配套：技术方案 v2.0 / 任务书 v1.3
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