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name: classification_server_python_run
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overview: 为纯 Python 分类服务补齐独立运行配套：新增 requirements.txt 依赖清单，并在 main.py 末尾添加 uvicorn 启动入口，使 `python main.py` 一条命令即可启动，完全不依赖 Go。
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todos:
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- id: create-requirements
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content: 新建 thirdparty/classification_server/requirements.txt 依赖清单并添加 GPU 安装说明注释
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status: completed
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- id: add-start-entry
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content: 在 main.py 末尾追加 uvicorn 启动入口并做语法验证
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status: completed
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## 用户需求
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分类服务（Fashion-CLIP 衣物分类）要能完全不依赖 Go 项目、纯 Python 独立运行。用户已确认需要补齐以下运行配套文件：
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- 新增 `requirements.txt` 依赖清单
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- 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
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不要求本地测试脚本和 README。
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## 核心功能
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- **依赖清单**：声明 torch、transformers、fastapi、uvicorn、pillow 五个依赖及版本下限，并注明 GPU 用户需单独安装 CUDA 版 torch
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- **一键启动**：`python main.py` 直接以 0.0.0.0:8000 启动 FastAPI 服务，无需 `uvicorn main:app` 命令
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## 技术方案
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### 实现方式
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1. 新建 `thirdparty/classification_server/requirements.txt`，列出运行所需的 5 个第三方依赖，采用宽松下限版本避免锁死小版本：
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- torch>=2.0.0、transformers>=4.30.0、fastapi>=0.100.0、uvicorn>=0.23.0、pillow>=9.5.0
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- 文件内添加注释：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
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2. 修改 `main.py` 末尾（第 594-596 行 `/healthz` 路由之后）追加启动入口：
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```python
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if **name** == "**main**":
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import uvicorn
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uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
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```
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- **关键点**：Fashion-CLIP 模型在模块 import 时于模块级加载（`model`、`processor` 为模块级变量），因此必须直接传 `app` 对象调用 `uvicorn.run(app, ...)`，不能使用 `"main:app"` 字符串加 reload 的方式，否则会导致模型重复加载
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- 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
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### 验证方式
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- `python3 -m py_compile main.py` 确认语法无误
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- 交付后运行验证：`pip install -r requirements.txt && python main.py`，访问 `http://localhost:8000/healthz` 返回 `{"status": "ok"}`
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### 目录结构
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```
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thirdparty/classification_server/
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├── main.py # [MODIFY] 末尾追加 __main__ 启动入口，python main.py 直接启动
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└── requirements.txt # [NEW] 依赖清单（torch/transformers/fastapi/uvicorn/pillow + GPU 安装说明注释）
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