مثال Docker

توضح هذه الصفحة إعدادًا قابلاً للتكرار باستخدام Docker لتشغيل سيناريو AugeLab Studio بامتداد .pmod في وضع headless (بدون واجهة رسومية).

تبنى الصورة محليًا من خلال Dockerfile. العملاء لا يحتاجون إلى كود مصدر AugeLab Studio. الحاوية تقوم بتثبيت الحزمة المغلقة المصدر studio من فهرس حزم AugeLab أثناء بناء الصورة.

المتطلبات المسبقة

• Docker Desktop أو Docker Engine مع Docker Compose.

• وصول إلى فهرس حزم AugeLab.

• رمز التحقق (AugeLab verification code).

• ملف سيناريو .pmod يمكن تشغيله headlessly.

• إذا كنت تستخدم GPU/CUDA: تثبيت NVIDIA Container Toolkit على المضيف.

المسار السريع

1. أنشئ بنية المجلدات الموضحة أدناه.

2. ضع ملف .pmod داخل app/.

3. أضف رمز التحقق إلى ملف .env.

4. استخدم Dockerfile الخاص بـ CPU أو GPU.

5. شغّل docker compose up --build.

6. تحقق من مجلد output_on_host.

بنية المشروع

augelab-docker-example/
  .env
  docker-compose.yml
  docker-compose.cuda.yml
  output_on_host/
  app/
    Dockerfile
    Dockerfile.cuda
    run_scenario.py
    your_scenario.pmod

استبدل your_scenario.pmod بملف السيناريو الخاص بك.

ملف البيئة

انشئ ملف .env بجانب docker-compose.yml:

.env

AUGELAB_VERIFICATION_CODE=PASTE_YOUR_VERIFICATION_CODE_HERE
SCENARIO_PATH=your_scenario.pmod

لا تقم بعمل commit لملف .env إذا كان يحتوي على رمز تحقق حقيقي.

مشغل السيناريو

انشئ app/run_scenario.py:

app/run_scenario.py

import os
from pathlib import Path

from studio import StudioScenario


OUTPUT_DIR = Path("/app/app_output")
OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

verification_code = os.environ.get("AUGELAB_VERIFICATION_CODE")
if not verification_code:
    raise RuntimeError("AUGELAB_VERIFICATION_CODE is not set.")

scenario_path = os.environ.get("SCENARIO_PATH", "your_scenario.pmod")
if not Path(scenario_path).is_file():
    raise FileNotFoundError(f"Scenario file not found: {scenario_path}")

scenario = StudioScenario(verification_code=verification_code)
scenario.enable_logging_stdout()
scenario.load_scenario(scenario_path)

try:
    print("Scenario result:", scenario.run())
finally:
    scenario.cleanup()

إذا كان السيناريو الخاص بك يكتب ملفات، قم بتكوين السيناريو ليكتبها داخل /app/app_output.

Dockerfile للـ CPU

استخدم هذا للبناء والتشغيل headless على المعالج (CPU).

app/Dockerfile

FROM python:3.12-slim-bookworm

WORKDIR /app

RUN apt-get update -y && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    libdmtx0b \
    zbar-tools \
    build-essential \
    libgl1-mesa-glx \
    curl \
    ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ADD https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh /uv-installer.sh
RUN sh /uv-installer.sh && rm /uv-installer.sh

ENV PATH="/root/.local/bin/:$PATH"

RUN uv pip install studio --system \
    --extra-index-url https://pyrepo.augelab.com \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu \
    --index-strategy unsafe-best-match

RUN python -c "from studio import StudioScenario; print('studio import ok')"

COPY run_scenario.py .
COPY your_scenario.pmod .

CMD ["python", "run_scenario.py"]

Dockerfile للـ GPU/CUDA

استخدم هذا إذا كان السيناريو يحتاج تسريع CUDA. يجب أن يحتوي المضيف على تعريفات NVIDIA المتوافقة وNVIDIA Container Toolkit.

app/Dockerfile.cuda

FROM nvidia/cuda:12.8.0-cudnn-runtime-ubuntu22.04

WORKDIR /app

RUN apt-get update -y && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3 \
    python3-venv \
    python3-pip \
    libdmtx0b \
    zbar-tools \
    build-essential \
    libgl1-mesa-glx \
    curl \
    ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ADD https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh /uv-installer.sh
RUN sh /uv-installer.sh && rm /uv-installer.sh

ENV PATH="/root/.local/bin/:$PATH"
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility

RUN uv pip install "studio[gpu]" --system \
    --extra-index-url https://pyrepo.augelab.com \
    --index-strategy unsafe-best-match

RUN python3 -c "from studio import StudioScenario; print('studio gpu import ok')"

COPY run_scenario.py .
COPY your_scenario.pmod .

CMD ["python3", "run_scenario.py"]

ملف Compose

استخدم هذا مع Dockerfile الخاص بالـ CPU:

docker-compose.yml

services:
  augelab-headless:
    build:
      context: ./app
      dockerfile: Dockerfile
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./output_on_host:/app/app_output

هذا يقوم بربط ./output_on_host من مجلد المشروع لديك داخل الحاوية عند /app/app_output.

على Windows، استخدم شرطات مائلة للأمام في مسارات المونت المطلقة لدوكر، على سبيل المثال C:/work/augelab_output:/app/app_output. عادةً ما تكون عمليات الربط النسبية مثل ./output_on_host:/app/app_output أسهل للمشاركة عبر الأجهزة.

ملف Compose للـ GPU/CUDA

استخدم هذا مع Dockerfile.cuda:

docker-compose.cuda.yml

services:
  augelab-headless-gpu:
    build:
      context: ./app
      dockerfile: Dockerfile.cuda
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./output_on_host:/app/app_output
    gpus: all

البناء والتشغيل

CPU:

docker compose up --build

GPU/CUDA:

docker compose -f docker-compose.cuda.yml up --build

ينبغي أن ترى سجلات AugeLab Studio ونتيجة السيناريو في الطرفية.

التحقق من المخرجات

تحقق من مجلد output_on_host على جهازك. الملفات التي يكتبها السيناريو إلى /app/app_output يجب أن تظهر هناك.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلة	ما الذي يجب التحقق منه
فشل تثبيت studio	تأكد من وجود اتصال شبكي ووصول إلى فهرس حزم AugeLab.
فشل الترخيص/التفعيل	تأكد من ضبط AUGELAB_VERIFICATION_CODE وأن الحاوية لديها اتصال بالإنترنت.
ملف السيناريو غير موجود	تأكد من أن SCENARIO_PATH يطابق .pmod المنسوخ بواسطة Dockerfile.
مجلد المخرجات فارغ	تأكد أن .pmod يكتب إلى /app/app_output.
فشل تركيب مجلد على Windows	استخدم شرطات مائلة للأمام وتأكد من أن Docker Desktop لديه إذن للوصول إلى القرص.
الحاوية الخاصة بـ GPU لا ترى الـ GPU	ثبّت NVIDIA Container Toolkit واختبر باستخدام docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi.