zt-closet-backend/.codebuddy/plans/matting_server_python_run_5105572d.md

name, overview, todos

name	overview	todos
matting_server_python_run	与分类服务一致，为抠图服务（BiRefNet）补齐纯 Python 独立运行配套：新增 requirements.txt 依赖清单，并在 main.py 末尾添加 uvicorn 启动入口（端口 8001），使 `python main.py` 一条命令即可启动。	id content status create-matting-requirements 新建 thirdparty/matting_server/requirements.txt 依赖清单并添加 GPU 安装与模型手动下载说明注释 completed id content status add-matting-start-entry 在 main.py 末尾追加 uvicorn 启动入口（端口 8001）并做语法验证 completed

用户需求

参照刚完成的分类服务改造，将抠图服务（BiRefNet 人像/衣物抠图）同样改造为纯 Python 独立运行，完全不依赖 Go 项目：

• 新增 requirements.txt 依赖清单
• 在 main.py 末尾添加启动入口，使 python main.py 一条命令即可启动服务

不要求本地测试脚本和 README。

核心功能

• 依赖清单：声明 torch、torchvision、transformers、fastapi、uvicorn、pillow 六个依赖及版本下限，并注明 GPU 用户需单独安装 CUDA 版 torch、BiRefNet_lite 模型文件需手动下载到 ./model/ 目录
• 一键启动：python main.py 直接以 0.0.0.0:8001 启动 FastAPI 服务，无需 uvicorn main:app 命令

技术方案

实现方式

1. 新建 thirdparty/matting_server/requirements.txt，列出运行所需的 6 个第三方依赖，采用宽松下限版本避免锁死小版本：

• torch>=2.0.0、torchvision>=0.15.0、transformers>=4.44.0、fastapi>=0.100.0、uvicorn>=0.23.0、pillow>=9.5.0
• 与分类服务的差异：多一个 torchvision（transforms/ToPILImage 用到）；transformers 下限为 4.44.0（AutoModelForImageSegmentation 是该版本才引入的类，不能照抄分类服务的 4.30.0）
• 文件内注释说明两点：PyPI 默认安装 CPU 版 torch，GPU 用户需按 PyTorch 官网命令单独安装对应 CUDA 版本；模型代码 local_files_only=True，需先将 BiRefNet_lite 模型文件手动下载放到 ./model/ 目录

2. 修改 main.py 末尾（第 61-64 行 /healthz 路由之后）追加启动入口：

if **name** == "**main**":
import uvicorn

uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)

• 关键点：BiRefNet 模型在模块 import 时于模块级加载（model、transform 为模块级变量），必须直接传 app 对象调用 uvicorn.run(app, ...)，不能使用 "main:app" 字符串加 reload 方式，否则会导致模型重复加载
• uvicorn 放在入口内局部 import，保持顶部 import 区原结构不变，改动最小化
• 端口选用 8001，与分类服务的 8000 错开避免冲突（Go 侧目前无抠图服务端口配置，端口可自由选定）

验证方式

• python3 -m py_compile main.py 确认语法无误，验证后清理 __pycache__
• 交付后运行验证：pip install -r requirements.txt && python main.py，访问 http://localhost:8001/healthz 返回 {"status": "ok"}

目录结构

thirdparty/matting_server/
├── main.py            # [MODIFY] 末尾追加 __main__ 启动入口，python main.py 直接启动（端口 8001）
└── requirements.txt   # [NEW] 依赖清单（torch/torchvision/transformers/fastapi/uvicorn/pillow + GPU 与模型下载说明注释）