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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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2.6 KiB
YAML
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# Machine de traitement — générateur de tuiles (cf. docs/DEPLOY_WEBAPP.md).
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#
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# Tourne sur la machine puissante (GPU + PDAL) et expose l'API que les
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# cartes distantes (Raspberry Pi, docker-compose.maps.yml + LIDAR_GENERATION_URL)
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# appellent : dessin d'une zone → téléchargement IGN + traitement GPU ici,
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# dalles et tuiles servies aux machines légères (/api/tiles + statiques,
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# /tiles/XYZ).
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#
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# docker compose -f docker-compose.worker.yml up -d --build
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# docker compose -f docker-compose.worker.yml logs -f worker
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# docker compose -f docker-compose.worker.yml down
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#
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# Traitement batch ponctuel des dalles présentes dans input/ :
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# docker compose -f docker-compose.worker.yml run --rm --build process [-r 0.5,0.2 | --force]
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services:
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# Générateur de tuiles : carte XYZ + API de génération (image complète, GPU)
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worker:
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build: .
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image: lidar-lidar
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container_name: lidar-worker
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init: true
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user: "1000:1000"
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gpus: all # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
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ports:
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- "8973:8973" # joignable par les cartes distantes (LIDAR_GENERATION_URL
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# et LIDAR_SOURCE_URL pointent ici)
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volumes:
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# input/ en écriture : l'API y télécharge les dalles IGN manquantes
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- ./input:/data/input
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- ./output:/data/output
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environment:
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- TZ=Europe/Paris
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- LIDAR_INPUT_DIR=/data/input
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- LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
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- LIDAR_PORT=8973
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# Les générations lancées depuis une carte distante utilisent le GPU
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- LIDAR_GPU=1
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- LIDAR_WORKERS=auto
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# Une ligne par worker : BLAS/OpenMP mono-thread, sinon 12 workers × N
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# threads écrasent les 14 cœurs (load 68+ observé pendant les runs)
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- OMP_NUM_THREADS=1
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- OPENBLAS_NUM_THREADS=1
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- MKL_NUM_THREADS=1
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- NUMEXPR_NUM_THREADS=1
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# Protéger l'API si le réseau n'est pas de confiance : même valeur que
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# LIDAR_REMOTE_TOKEN sur chaque carte distante (sinon, laisser commenté)
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# - LIDAR_API_TOKEN=change-moi
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command: python3 -m uvicorn lidar_pipeline.mapserve:app --host 0.0.0.0 --port 8973
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restart: unless-stopped
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# Traitement ponctuel des dalles input/ (une passe puis arrêt)
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process:
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build: .
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image: lidar-lidar
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container_name: lidar-process
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init: true
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user: "1000:1000"
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gpus: all # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
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volumes:
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- ./input:/data/input
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- ./output:/data/output
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environment:
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- TZ=Europe/Paris
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command: ["python3", "-m", "lidar_pipeline", "/data/input", "-o", "/data/output", "-r", "0.2", "-g", "all"]
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profiles:
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- process
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