# Docker Örneği

Bu sayfa, AugeLab Studio `.pmod` senaryosunu başsız (headless) çalıştırmak için tekrarlanabilir bir Docker kurulumu gösterir.

İmaj, bir Dockerfile'dan yerel olarak oluşturulur. Müşterilerin AugeLab Studio kaynak koduna ihtiyacı yoktur. Container, imaj oluşturma sırasında kapalı kaynak `studio` paketini AugeLab paket dizininden kurar.

## Önkoşullar

* Docker Desktop veya Docker Engine ile Docker Compose.
* AugeLab paket dizinine erişim.
* Bir AugeLab doğrulama kodu.
* Başsız çalıştırılabilecek bir `.pmod` senaryosu.
* GPU/CUDA için: host üzerine NVIDIA Container Toolkit kurulmuş olmalı.

## Hızlı yol

1. Aşağıdaki klasör düzenini oluşturun.
2. `.pmod` dosyanızı `app/` içine koyun.
3. Doğrulama kodunuzu `.env` dosyasına ekleyin.
4. CPU veya GPU Dockerfile'ını kullanın.
5. `docker compose up --build` komutunu çalıştırın.
6. `output_on_host` klasörünü kontrol edin.

## Proje dizini

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

`your_scenario.pmod` öğesini kendi senaryo dosyanızın adıyla değiştirin.

## Ortam dosyası

`docker-compose.yml` dosyasının yanına `.env` oluşturun:

<details>

<summary>.env</summary>

```env
AUGELAB_VERIFICATION_CODE=PASTE_YOUR_VERIFICATION_CODE_HERE
SCENARIO_PATH=your_scenario.pmod
```

</details>

Gerçek bir doğrulama kodu içeriyorsa `.env` dosyasını sürüm kontrolüne (commit) eklemeyin.

## Senaryo çalıştırıcı

`app/run_scenario.py` dosyasını oluşturun:

<details>

<summary>app/run_scenario.py</summary>

```python
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()
```

</details>

Eğer senaryonuz dosya yazıyorsa, çıktıların `/app/app_output` altında yazıldığından emin olun.

## CPU Dockerfile

Standart başsız CPU çalıştırmaları için bunu kullanın.

<details>

<summary>app/Dockerfile</summary>

```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"]
```

</details>

## GPU/CUDA Dockerfile

Senaryonuz CUDA hızlandırmasına ihtiyaç duyuyorsa bunu kullanın. Host'ta uygun NVIDIA sürücüleri ve NVIDIA Container Toolkit olmalıdır.

<details>

<summary>app/Dockerfile.cuda</summary>

```dockerfile
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"]
```

</details>

## Compose dosyası

CPU Dockerfile için kullanın:

<details>

<summary>docker-compose.yml</summary>

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

</details>

Bu, proje klasörünüzdeki `./output_on_host` klasörünü container içinde `/app/app_output` olarak bağlar (mount).

{% hint style="warning" %}
Windows üzerinde, mutlak Docker mount yollarında ileri eğik çizgi (forward slash) kullanın; örneğin `C:/work/augelab_output:/app/app_output`. Göreli mount'lar (`./output_on_host:/app/app_output`) genellikle makineler arası paylaşım için daha kolaydır.
{% endhint %}

## GPU/CUDA compose dosyası

`Dockerfile.cuda` için kullanın:

<details>

<summary>docker-compose.cuda.yml</summary>

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

</details>

## Derleme ve çalıştırma

CPU:

```bash
docker compose up --build
```

GPU/CUDA:

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

Terminalde AugeLab Studio loglarını ve senaryo sonucunu görmelisiniz.

## Çıktıyı doğrulama

Host makinenizde `output_on_host` klasörünü kontrol edin. Senaryonun `/app/app_output` içine yazdığı dosyalar burada görünmelidir.

## Sorun Giderme

| Problem                             | Kontrol edin                                                                                                                              |
| ----------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `studio` kurulumu başarısız oluyor  | Ağ erişimini ve AugeLab paket dizinine erişimi doğrulayın.                                                                                |
| Lisans/aktivasyon başarısız         | `AUGELAB_VERIFICATION_CODE` değişkeninin ayarlı olduğunu ve container'ın internet erişimi olduğunu doğrulayın.                            |
| Senaryo dosyası bulunamıyor         | `SCENARIO_PATH` değerinin Dockerfile ile kopyalanan `.pmod` ile eşleştiğini doğrulayın.                                                   |
| Çıktı klasörü boş                   | `.pmod` dosyasının çıktıları `/app/app_output` içine yazdığından emin olun.                                                               |
| Windows üzerinde volume bağlanmıyor | İleri eğik çizgi kullandığınızdan emin olun ve Docker Desktop'ın sürücüyü erişime açtığını doğrulayın.                                    |
| GPU container GPU'yu göremiyor      | NVIDIA Container Toolkit'i kurun ve `docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi` ile testi gerçekleştirin. |


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/turkish/one-cikan-ozellikler/headless/docker-example.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.