Split webapp for Raspberry Pi deployment, remote generation API and sync
La webapp (carte + vignettes) et la génération de tuiles se déploient sur deux machines : image légère Dockerfile.webapp (FastAPI + Pillow AVIF natif + pyproj) sur Raspberry Pi, pipeline complet sur la machine de traitement. LIDAR_GENERATION_URL délègue /api/generate, /api/preview et /api/status ; /api/sync ramène les tuiles par rsync puis régénère vignettes et index localement. Token partagé optionnel (LIDAR_API_TOKEN/LIDAR_REMOTE_TOKEN). Retire du dépôt les journaux internes (.swival, audit-findings) et les données (data/, notebooks/). Doc : docs/DEPLOY_WEBAPP.md.
This commit is contained in:
@ -1,10 +1,11 @@
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# Lancement du pipeline LiDAR — TOUJOURS via docker compose :
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# docker compose build # après chaque édition de code (code baké dans l'image)
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# docker compose up -d serve # carte interactive + API sur http://localhost:8973
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# docker compose logs -f serve # journal du serveur
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# docker compose down # arrêt
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# Traitement ponctuel (sans serveur) :
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# docker compose run --rm process [-r 0.5,0.2 | --force | --file ...]
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# docker compose up -d --build serve # TOUJOURS --build : le code est baké dans
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# # l'image, sans --build l'ANCIEN code tourne
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# # (carte interactive + API sur http://localhost:8973)
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# docker compose logs -f serve # journal du serveur
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# docker compose down # arrêt
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# Traitement ponctuel (sans serveur) — --build pour la même raison :
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# docker compose run --rm --build process [-r 0.5,0.2 | --force | --file ...]
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# Jupyter (opt-in) :
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# docker compose --profile interactive up -d jupyter
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@ -30,6 +31,10 @@ services:
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# Les générations lancées depuis la carte utilisent le GPU
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- LIDAR_GPU=1
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- LIDAR_WORKERS=2
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# Machine de traitement pour une webapp distante (Raspberry Pi) :
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# décommenter et définir la même valeur en LIDAR_REMOTE_TOKEN là-bas
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# (protège /api/generate, /api/preview, /api/rebuild, /api/sync).
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# - LIDAR_API_TOKEN=change-moi
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command: python3 -m uvicorn lidar_pipeline.webapp:app --host 0.0.0.0 --port 8973
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restart: unless-stopped
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