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name: classification-server-completion
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overview: 完成衣物分类服务 Fashion-CLIP 的端到端落地：实现 pkg/classification Go 客户端与配置接线，补齐依赖，启动 8000 分类服务并用 image.png 跑通真实分类测试，完全对标 matting 的完成方式。
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todos:
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- id: implement-classify-client
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content: 新建 pkg/classification/classification.go，实现 Client、Classify、HealthCheck 与 ClassifyResult 结构体
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status: completed
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- id: wire-classify-config-and-deps
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content: 接线 ClassificationModel 配置并修复依赖（main.go、config.yaml、config.example.yaml、requirements.txt）
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status: completed
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- id: write-classify-test
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content: 新建 classification_test.go，用 image.png 断言分类关键字段非空
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status: completed
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dependencies:
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- implement-classify-client
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- wire-classify-config-and-deps
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- id: run-classify-service-verify
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content: 复用 matting venv 启动 8000 分类服务并跑 go test 完成真实验证
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status: completed
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dependencies:
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- implement-classify-client
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- wire-classify-config-and-deps
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- write-classify-test
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## 用户需求
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参照 matting_server 的完成方式，将衣物分类服务（Fashion-CLIP）也完整落地，使其端到端可运行、可测试。
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## 核心内容
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- 补齐分类服务的 Go 客户端封装，对接 Python 服务 `POST /classify` 与 `GET /healthz`。
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- 完成配置接线：`main.go` 读取 `ClassificationModel` 配置；`config.yaml` 端口改为 8000 并移除结构体不支持的 `retry` 字段；`config.example.yaml` 补示例段。
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- 修复 `classification_server/requirements.txt`，补上 FastAPI multipart 表单必需的 `python-multipart` 依赖。
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- 编写分类服务端到端测试，用仓库根目录 `image.png` 调用真实服务并断言关键分类字段非空。
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- 启动 8000 分类服务（模型已在本地缓存，离线加载），跑通 `go test` 完成真实验证。
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## 技术栈
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- Go 客户端：复用标准库 `net/http`、`mime/multipart`、`encoding/json`、`context`，对齐 `pkg/matting` 客户端模式。
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- Python 服务端：复用已有 `thirdparty/classification_server/main.py`（已实现两级加载，模型 `patrickjohncyh/fashion-clip` 已缓存于 `~/.cache/huggingface`，581MB，`local_files_only=True` 可离线加载）。
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- 运行环境：直接复用 `thirdparty/matting_server/.venv`（python3.12，已含 torch/transformers/fastapi/uvicorn/pillow/python-multipart），避免重复安装 torch。
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## 实现方案
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### Go 客户端设计（新建 `pkg/classification/classification.go`）
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- 对齐 `pkg/matting/matting.go` 的轻量客户端模式，不引入第三方 HTTP 库。
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- `Client` 持有 `baseURL` 与 `httpClient`（Timeout 建议 120s，CLIP 单次前向 210 个提示词在 CPU 上耗时较长）。
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- `NewClient()` 从 `global.ClassificationModelSetting.Host/Port` 拼接地址；`NewClientWithAddr(host string, port int)` 便于测试解耦。
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- `Classify(ctx, imageData []byte) (*ClassifyResult, error)`：构造 multipart/form-data（字段名 `file`，与 Python 端 `UploadFile` 对齐），POST 到 `/classify`，将 JSON 响应解析为 `ClassifyResult`；非 200 时返回状态码与响应体摘要（复用截断逻辑，避免打印大 JSON）。
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- `HealthCheck(ctx) error`：GET `/healthz`，供测试前置就绪检查。
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### 配置接线与依赖修复
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- `main.go` 的 `setupSetting()` 仿照 `MattingModel` 增加 `setting.ReadSection("ClassificationModel", &global.ClassificationModelSetting)`，避免配置为 nil 导致 `NewClient` panic。
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- `configs/config.yaml`：`ClassificationModel.Port` 由 80 改为 8000；移除 `retry: 3`（`ClassificationModelSettingS` 无此字段）。
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- `configs/config.example.yaml`：补充 `ClassificationModel`（Host 127.0.0.1 / Port 8000）示例段。
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- `thirdparty/classification_server/requirements.txt`：补 `python-multipart>=0.0.9`，并保留与 matting 一致的注释说明。
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### 测试设计（新建 `pkg/classification/classification_test.go`）
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- 读取 `../../image.png`（测试文件位于 `pkg/classification/` 下）。
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- `NewClientWithAddr("127.0.0.1", 8000)`，先 `HealthCheck` 确认服务就绪（失败则 `t.Skipf` 明确提示），再调用 `Classify`。
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- 断言：返回结果非空、`CategoryMain` 非空、`Formality` 与 `VisualImpact` 落在 `1`~`5`；可选记录 `CategorySub`、`ColorMain` 等关键字段便于人工核验。
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- context 超时设 180s，覆盖 CPU 推理耗时。
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### 服务启动与验证
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- 复用 matting venv 启动服务：`thirdparty/matting_server/.venv/bin/python thirdparty/classification_server/main.py`（监听 8000），日志重定向到 `/tmp/classification_server.log`。
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- 轮询 `GET /healthz` 直到返回 `{"status":"ok"}`（模型离线加载完成后才就绪）。
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- 执行 `go test ./pkg/classification/ -run TestClassify -v -timeout 600s` 完成真实分类验证。
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## 实现注意事项
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- **性能**：CLIP 单次批量前向（约 210 文本 + 1 图）在 CPU 上约几十秒，客户端 Timeout 与测试 context 需相应放宽；模型已在本地缓存，启动零网络请求。
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- **日志**：Python 端已有「命中本地缓存/自动下载」日志；Go 客户端错误信息需截断响应体（如 512 字节），避免打印大 JSON 造成日志噪声。
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- **兼容性**：fashion-clip 为标准 `CLIPModel`，非 `trust_remote_code` 自定义代码，不会触发 BiRefNet 在 transformers 5.x 下的兼容问题；CPU 加载保持 fp32，无需额外 dtype 转换。
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- **blast radius**：仅新增客户端/测试文件，配置改动最小化；不引入新第三方依赖，不触碰现有 matting 与业务逻辑。
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## 目录结构
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thirdparty/classification_server/
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├── requirements.txt # [MODIFY] 补 python-multipart 依赖
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pkg/classification/
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├── classification.go # [NEW] 分类服务 Go 客户端（Client/NewClient/NewClientWithAddr/Classify/HealthCheck/ClassifyResult）
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└── classification_test.go # [NEW] 端到端测试，用 image.png 验证真实分类
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main.go # [MODIFY] setupSetting 增加 ClassificationModel 配置读取
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configs/config.yaml # [MODIFY] ClassificationModel.Port 改 8000，移除 retry 字段
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configs/config.example.yaml # [MODIFY] 补 ClassificationModel 示例段
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## 关键代码结构
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type DetailItem struct {
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Label string `json:"label"`
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Confidence float64 `json:"confidence"`
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}
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type Details struct {
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CategoryMain []DetailItem `json:"category_main"`
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CategorySub []DetailItem `json:"category_sub"`
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Style []DetailItem `json:"style"`
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ColorMain []DetailItem `json:"color_main"`
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Thickness []DetailItem `json:"thickness"`
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Version []DetailItem `json:"version"`
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Material []DetailItem `json:"material"`
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Pattern []DetailItem `json:"pattern"`
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SleeveType []DetailItem `json:"sleeve_type"`
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ClothesType []DetailItem `json:"clothes_type"`
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NecklineType []DetailItem `json:"neckline_type"`
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Formality []DetailItem `json:"formality"`
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Occasions []DetailItem `json:"occasions"`
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VisualImpact []DetailItem `json:"visual_impact"`
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}
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type ClassifyResult struct {
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CategoryMain string `json:"category_main"`
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CategoryMainConfidence float64 `json:"category_main_confidence"`
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CategorySub string `json:"category_sub"`
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CategorySubConfidence float64 `json:"category_sub_confidence"`
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Style string `json:"style"`
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StyleConfidence float64 `json:"style_confidence"`
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ColorMain string `json:"color_main"`
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ColorMainConfidence float64 `json:"color_main_confidence"`
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ColorSub string `json:"color_sub"`
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ColorSubConfidence float64 `json:"color_sub_confidence"`
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Thickness string `json:"thickness"`
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ThicknessConfidence float64 `json:"thickness_confidence"`
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Version string `json:"version"`
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VersionConfidence float64 `json:"version_confidence"`
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Material string `json:"material"`
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MaterialConfidence float64 `json:"material_confidence"`
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Pattern string `json:"pattern"`
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PatternConfidence float64 `json:"pattern_confidence"`
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SleeveType string `json:"sleeve_type"`
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SleeveTypeConfidence float64 `json:"sleeve_type_confidence"`
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ClothesType string `json:"clothes_type"`
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ClothesTypeConfidence float64 `json:"clothes_type_confidence"`
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NecklineType string `json:"neckline_type"`
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NecklineTypeConfidence float64 `json:"neckline_type_confidence"`
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Formality string `json:"formality"`
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FormalityLabel string `json:"formality_label"`
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FormalityConfidence float64 `json:"formality_confidence"`
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Occasions string `json:"occasions"`
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VisualImpact string `json:"visual_impact"`
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VisualImpactLabel string `json:"visual_impact_label"`
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VisualImpactConfidence float64 `json:"visual_impact_confidence"`
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Details Details `json:"details"`
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}
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