Установка¶

Это руководство поможет вам установить и настроить CulicidaeLab Server на вашей локальной машине или серверной среде.

Системные требования¶

Аппаратные требования¶

Процессор (CPU): Любой современный x86-64 процессор
Память (RAM): Минимум 2 ГБ, рекомендуется 8 ГБ или больше для больших наборов данных
Видеокарта (GPU): Рекомендуется NVIDIA GPU с поддержкой CUDA для операций с ИИ моделями (минимум 2 ГБ VRAM, рекомендуется 4 ГБ+)
Хранилище: Минимум 10 ГБ свободного места для установки, зависимостей и данных

Программные требования¶

Операционные системы (протестированы): - Windows 10/11 - Linux 22.04+

Необходимое программное обеспечение: - Git - Python 3.11 - uv 0.8.13 (рекомендуется) или pip - Для Linux: пакет libgl1

Методы установки¶

Метод 1: Использование uv (Рекомендуется)¶

uv - это быстрый менеджер пакетов Python, который обеспечивает лучшее разрешение зависимостей и более быструю установку.

Установите uv (если еще не установлен):

# На macOS и Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# На Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/iloncka-ds/culicidaelab-server.git
cd culicidaelab-server

Создайте виртуальную среду и установите зависимости:

uv venv -p 3.11
source .venv/bin/activate  # На Windows: .venv\Scripts\activate
uv sync -p 3.11
uv pip install -e .
uv cache clean

Метод 2: Использование pip¶

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/iloncka-ds/culicidaelab-server.git
cd culicidaelab-server

Создайте виртуальную среду и установите зависимости:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # На Windows: .venv\Scripts\activate
python -m pip install -e .
python -m pip cache purge

Настройка после установки¶

1. Генерация примеров данных¶

Создайте JSON/GeoJSON файлы для первоначального заполнения базы данных:

python -m backend.data.sample_data.generate_sample_data

Это создает примеры файлов в директории sample_data/, включая: - sample_species.json - sample_observations.geojson - sample_diseases.json

2. Инициализация базы данных¶

Настройте таблицы LanceDB и заполните их примерами данных:

python -m backend.scripts.populate_lancedb

3. Проверка установки¶

Проверьте, была ли база данных успешно заполнена:

python -m backend.scripts.query_lancedb observations --limit 5

Конфигурация окружения¶

Конфигурация бэкенда¶

Создайте файл .env в директории backend/ с вашей конфигурацией:

# Скопируйте пример конфигурации
cp backend/.env.example backend/.env

Отредактируйте файл .env в соответствии с настройками вашего окружения.

Конфигурация фронтенда¶

Конфигурация фронтенда обрабатывается в frontend/config.py. Просмотрите и измените по необходимости для вашего развертывания.

Устранение неполадок¶

Распространенные проблемы¶

Проблемы с GPU/CUDA: - Убедитесь, что драйверы NVIDIA установлены и обновлены - Проверьте совместимость CUDA с вашей видеокартой - Для работы только на CPU система автоматически переключится на резервный режим

Проблемы с правами доступа в Linux: - Убедитесь, что у вас есть соответствующие права для директории установки - Установите пакет libgl1: sudo apt-get install libgl1-mesa-glx

Проблемы с версией Python: - Убедитесь, что Python 3.11 установлен и активен - Используйте python --version для проверки

Проблемы с памятью: - Увеличьте системную RAM или используйте меньшие размеры батчей - Рассмотрите использование режима только CPU для меньшего потребления памяти

Получение помощи¶

Если вы столкнулись с проблемами во время установки:

Проверьте GitHub Issues на похожие проблемы
Просмотрите руководство по устранению неполадок
Присоединитесь к обсуждению в GitHub Discussions

Следующие шаги¶

После успешной установки перейдите к Руководству по быстрому старту, чтобы узнать, как запускать и использовать CulicidaeLab Server.