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原 torch 2.2.2+cu121 只编到 sm_90，在 RTX 5090 上 GPU 算子报 'no kernel image'，接口2 因 SegFormer/BiSeNet 跑不动 GPU 而失败。 venv 实际已升级到 torch 2.11.0+cu128 / torchvision 0.26.0+cu128， 此处同步 requirements.txt 让文档与实际环境一致。 numpy 保持 1.26.4（<2，mediapipe/scikit-image 依赖），cu128 兼容。
文档索引
旷视五接口（四庭七眼测量 / C端生发 / B端生发 / 用户特征 / 发际线PNG）。系统拆成 外网网关 + 高性能 worker(GPU) 两台机器、一个仓库。
| 文档 | 作用 |
|---|---|
| 实现说明.md | 实现总览：架构、五个接口怎么实现、base64→URL 映射、错误码、部署/环境要点。先读这份。 |
| 接口文档.md | 对外 API 契约（字段 / 错误码）。字段命名的唯一权威。 |
| 旷视具体需求.md | 原始需求。 |
| ../OFFLINE_ASSETS.md | worker 离线模型权重/字体清单（内网部署）。 |
原先分散的「各接口技术方案 / 开发任务书 / 系统架构 / 网关任务书」已合并进
实现说明.md（细节可查 git 历史）。