xslandClaude Opus 4.8
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worker 侧从 Mock 替换为真实算法： - face_analysis 包：detector(MediaPipe 478点) / pose(solvePnP 姿态) / calibration(虹膜直径法) / hair_segmenter+bisenet_model(方案B 头发分割) / measure(方案A兜底+B/A决策+七眼+换算) / annotation(numpy渐变线+中文标注) - app.py：/api/v1/face/measure 接真实实现，返回 annotated_image_base64 （不落盘不拼URL，落盘由网关做）；加 X-Internal-Token 鉴权、/health 就绪态、 可配置分辨率门槛、异常兜底 - 部署：start.sh/run_worker.sh/hair-worker.service 监听 8187；worker_config 示例 - 测试 tests/：Tier1合成真值<1e-6 + Tier2缩放不变 + Tier3叠加 + 错误码集成 + 数值回归，pytest 24 项全绿 - 文档补实测基线表 + RTX5090/torch 说明 注：worker 为 RTX 5090(sm_120)，pinned torch 2.2.2(cu121) 只到 sm_90， BiSeNet 已自动回退 CPU（方案B 正常）；要用 GPU 需换 torch cu128(≥2.7)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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fastapi==0.115.12
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uvicorn[standard]==0.34.2
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python-multipart==0.0.31
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httpx==0.28.1
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# 接口1：四庭七眼测量（worker 侧算法依赖）
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mediapipe==0.10.14 # MediaPipe Face Mesh（经典 Solutions API，模型内置）
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opencv-python==4.10.0.84 # 图片读取/处理 + solvePnP 姿态估计
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Pillow==11.0.0 # 标注图生成（PNG 透明图层）
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numpy==1.26.4 # 必须 <2，否则 mediapipe 0.10.x import 崩溃
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# 方案 B：头发分割（BiSeNet face-parsing）
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# 国内安装可走 Tsinghua 镜像（PyPI 的 linux wheel 即 CUDA 12.1 构建）：
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# ./venv/bin/pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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# ⚠️ 本 worker 是 RTX 5090（sm_120/Blackwell），torch 2.2.2(cu121) 只编到 sm_90，
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# GPU 上跑算子会报 "no kernel image"，代码已自动回退 CPU（方案B 仍可用）。
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# 要真正用 5090 GPU，请换 torch cu128（≥2.7）+ 对应 torchvision，代码无需改。
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torch==2.2.2 # 当前在 5090 上仅 CPU 可用；GPU 需 cu128(≥2.7)
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torchvision==0.17.2
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# 测试
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pytest==8.3.3
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