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- URLs images versionnées (?v=mtime) : une tuile recalculée change d'URL et force le rechargement navigateur (cache heuristique contourné), y compris en plein run via /api/tiles ; veille permanente 15 s sur la carte - simulation locale du mode deux machines (docker-compose.local-2m.yml) : worker GPU :8974 + webapp légère :8973 au cache séparé output-webapp/ - override webapp pour le Pi 5 (192.168.3.3) : volume /srv/lidar/output, rsync vers le worker, labels Traefik (proxy/websecure/myresolver) - purge 0,5 m : worker/process et politique générale passés à 0,2 m seul - intègre le travail parallèle non commité : export mosaïque multi-dalles (export.py + /api/export), sous-tuilage intégral des couches, légendes VIZ_LEGENDS, docs et tests associés (213 tests verts)
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# Lancement du pipeline LiDAR — TOUJOURS via docker compose :
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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 0.2 | --force | --file ...]
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# Jupyter (opt-in) :
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# docker compose --profile interactive up -d jupyter
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services:
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# Carte interactive + API de génération (mode ./run.sh --serve)
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serve:
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build: .
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image: lidar-lidar
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container_name: lidar-serve
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init: true
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user: "1000:1000"
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gpus: all
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ports:
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- "8973:8973"
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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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# 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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# Réseaux autorisés à lancer les générations depuis la carte (défaut :
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# localhost + plages privées RFC1918 ; liste de CIDR séparés par
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# virgules, vide = tout autoriser).
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# - LIDAR_REGEN_CIDR=192.168.1.0/24
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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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# 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
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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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# Exploration interactive (opt-in : --profile interactive)
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jupyter:
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build: .
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image: lidar-lidar
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container_name: lidar-jupyter
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init: true
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ports:
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- "8888:8888"
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volumes:
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- ./input:/data/input
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- ./output:/data/output
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- ./notebooks:/workspace
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command: >
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bash -c "pip install jupyter && \
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jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root --NotebookApp.token=''"
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profiles:
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- interactive
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