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La carte à tuiles XYZ devient la seule interface : l'API de génération (preview, generate, status, stop, file, cell), le job unique + file persistante, la délégation LIDAR_GENERATION_URL et les garde-fous (token, LIDAR_REGEN_CIDR) passent de webapp.py à mapserve.py ; l'interface gagne les boutons ＋ Zone / ⤒ Compléter / régénération à la dalle, les options de run et la progression cadre par cadre. mapserve sert aussi l'inventaire /api/tiles et les dalles en statique versionné : le worker image complète remplace la webapp sur le 8973 du générateur, le Pi n'exécute plus que lidar-maps. index.py se réduit aux registres partagés + vignettes/sous-tuiles/inventaire (l'UI HTML/JS et les mosaïques d'overview partent avec export.py et les compose/scripts de la webapp).
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2.4 KiB
Docker
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Docker
FROM nvidia/cuda:12.9.2-devel-ubuntu22.04
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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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ENV TZ=Europe/Paris
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# Install system packages + Miniforge for PDAL >= 2.5 (Ubuntu 22.04 ships PDAL 2.3 which can't read COPC v1.1)
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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gdal-bin \
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python3-gdal \
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python3-pip \
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python3-dev \
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build-essential \
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wget \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
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&& wget -q https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh -O /tmp/miniforge.sh \
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&& bash /tmp/miniforge.sh -b -p /opt/conda \
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&& rm /tmp/miniforge.sh \
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&& /opt/conda/bin/conda install -y -c conda-forge pdal \
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&& ln -sf /opt/conda/bin/pdal /usr/local/bin/pdal \
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&& /opt/conda/bin/conda clean -afy
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WORKDIR /app
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# Install Python packages via pip (liste unique : requirements.txt)
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COPY requirements.txt .
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RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# CuPy on CUDA 12.9 with JIT compilation (CUPY_CUDA_COMPILE_WITH_CACHE=1).
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# JIT allows CuPy to compile kernels at runtime for GPU architectures not in
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# the pre-built wheel (sm_89 = RTX 4060 Ti, sm_120 = RTX 5060 Ti).
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# nvcc must be in PATH at runtime for JIT compilation.
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ENV CUPY_CUDA_COMPILE_WITH_CACHE=1
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ENV PATH=/usr/local/cuda/bin:${PATH}
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RUN pip3 install --no-cache-dir cupy-cuda12x
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# Copy and install the pipeline package
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COPY setup.py .
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COPY lidar_pipeline/ ./lidar_pipeline/
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RUN pip3 install --no-cache-dir .
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# CSS/JS de l'interface de la carte (app.js/app.css + Leaflet) bâchés dans
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# l'image : mapserve les sert depuis mapserve_assets/ du paquet installé.
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# cd /tmp : sans lui, python3 -c met le répertoire courant (/app, copie
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# source) sur sys.path et le bake atterrirait dans la copie au lieu du
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# paquet installé (dist-packages) qu'utilise le conteneur au runtime.
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RUN cd /tmp && python3 -c "import pathlib, lidar_pipeline.mapui as m; m.write_map_assets(pathlib.Path(m.__file__).resolve().parent / m.ASSETS_DIRNAME)"
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# Copy backward-compatible entry point
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COPY process_lidar.py /usr/local/bin/
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RUN chmod +x /usr/local/bin/process_lidar.py
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# Create user with uid/gid 1000:1000 and run as that user
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RUN groupadd -g 1000 lidar && \
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useradd -u 1000 -g lidar -m lidar && \
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mkdir -p /data/output /data/input && \
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chown -R lidar:lidar /data /data/output /data/input
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WORKDIR /data
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USER lidar
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VOLUME ["/data"]
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CMD ["python3", "-m", "lidar_pipeline", "/data/input", "-o", "/data/output"] |