sdpm-lab / cosme

以 CodeIgniter4、Vue.js、Flask 開發之 AI 上妝系統

cosme

以 CodeIgniter4、Vue.js、Flask 開發之上妝系統

系統 Demo

分享功能 Demo

簡介

利用 PSGAN GIT 製做的線上試妝平台，會員可以分享妝容照片至社群平台，以也能以自身的素顏照透過他人上傳的妝容照進行試妝。

系統需求

1. PHP 7.4↑
2. Mysql 5.6
3. Python 3.6
4. Nvidia Gpu(cuda suport)
5. docker-ce V19（使用V20將會造成錯誤）

啟動

1. 以下服務採 CodeIgniter4 開發，至專案根目錄中完成 .env 組態設定檔案。
   • backend_gateway
   • backend_creation_service
   • backend_photo_service
   • backend_user_service
2. 以下服務採 Python Flask 開發，主要組態設定檔案位於 backend_makeup_service\.env，可依需求調整
   • backend_makeup_service
3. 以下服務採 Vue.js 與 Node.js開發，主要組態設定檔案位於 frontend_client_service\cosme_mainApp\.env，可依需求調整
   • frontend_client_service
4. 啟動專案

   docker-compose up
   

5. 將專案根目錄中的 cosme.sql 匯入至資料庫
6. 依序對 CodeIgniter4 之專案下達指令取回 Composer Libraries

   docker-compose exec gateway composer install
   docker-compose exec creation_service composer install
   docker-compose exec photo_service composer install
   docker-compose exec user_service composer install
   

7. 專案預設連接埠為
   • 前端網頁 localhost:7010
   • 後端 Gateway localhost:7001

使用 docker 與 Nvidia-cuda 加速 PSGAN 運算

請確定你的裝置已安裝顯示卡驅動程式。 以下文件以 Ubuntu 做為環境撰寫。

搭建 Nvida 容器環境

1. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
2. curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
3. curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
4. sudo apt-get update

   若在更新的過程出現 NO_PUBKEY XXXXXXXX 的錯誤，執行 sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 3B4FE6ACC0B21F32 後再重新 sudo apt-get update

5. sudo apt-get install -y nvidia-docker2
6. sudo systemctl restart docker
7. sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

   透過運作基本的 CUDA 容器來測試工作設定：

   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | NVIDIA-SMI 450.51.06    Driver Version: 450.51.06    CUDA Version: 11.0     |
   |-------------------------------+----------------------+----------------------+
   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
   |                               |                      |               MIG M. |
   |===============================+======================+======================|
   |   0  GeForce RTX 206...  On   | 00000000:65:00.0 Off |                  N/A |
   | 32%   33C    P8     9W / 184W |    313MiB /  7979MiB |      0%      Default |
   |                               |                      |                  N/A |
   +-------------------------------+----------------------+----------------------+
   
   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | Processes:                                                                  |
   |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
   |        ID   ID                                                   Usage      |
   |=============================================================================|
   +-----------------------------------------------------------------------------+
   

調整 docker-compose

將根目錄下的 docker-compose.yml 做出以下調整

  makeup_service:
    build:
      context: ./backend_makeup_service/.
      dockerfile: Dockerfile
    runtime: nvidia
    volumes:
      - ./backend_makeup_service:/app/service
      - ./backend_makeup_service/.env:/app/service/.env
      - ./backend_makeup_service/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./photo/Without:/mnt/Without
      - ./photo/Reference:/mnt/Reference
      - ./photo/Synthesize:/mnt/Synthesize
    ports:
      - 7005:80

調整 env

至 backend_makeup_service\.env 做出以下調整

# cuda or cpu
USING_DEVICE = cuda

重新建構映像檔

docker-compose up --build --no-cache makeup_service