工程级管道项目框架

以图像纹样处理为例，搭建一个工程级管道项目，以下内容已经在项目中验证，总体上可用，值得一提的是，开发中每一个步骤都可以用AI协助推荐，这是选择组件的一个基本原则。如果有什么疑问，请直接联系我。

重点是先搭建骨架，确保端到端可运行：每个具体算法步骤（如VL模型、SAM3等）暂用占位符函数（简单日志输出）填充。

后续可以逐步替换为真实实现。

初始化过程使用Python为主，结合Git、Docker、DVC、MLflow和Airflow。

假设本地开发环境（支持Git和Python 3.12+）。

整个过程预计30-60分钟。

步骤1: 设置Git仓库和基本目录结构

目的：版本化代码，确保可追溯。
操作：
1. 进入代码库目录：cd one-pattern
2. 初始化Git：git init
3. 创建目录结构：

mkdir -p src configs data logs visuals tests
touch README.md requirements.txt Dockerfile pipeline.yaml .gitignore

one-pattern/
├── src/                # 管道代码（steps.py, runner.py）
├── configs/            # 配置（如params.yaml）
├── data/               # 输入/输出数据（DVC管理）
├── logs/               # 日志
├── visuals/            # 可视化输出
├── tests/              # 测试
├── README.md           # 项目描述
├── requirements.txt    # 依赖
├── Dockerfile          # 容器
├── pipeline.yaml       # Airflow DAG（暂空）
└── .gitignore          # 忽略文件

编辑.gitignore（忽略临时文件）：

__pycache__/
*.pyc
data/*
logs/*
visuals/*
.dvc/cache/
mlruns/

初始提交：git add . && git commit -m “Initial project structure”

步骤2: 添加依赖和环境配置

目的：确保可重复执行。
操作：
1. 编辑requirements.txt（核心依赖，先最小化；后续加模型库如transformers）：

logging
matplotlib
mlflow
dvc
apache-airflow
pytest

编辑Dockerfile（基础镜像）：

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "src/runner.py"]

构建测试：docker build -t one-pattern:v0.1 .

步骤3: 初始化DVC（数据版本化）

目的：追踪数据工件，确保结果留存。
操作：
1. 初始化DVC：dvc init
2. 创建dvc.yaml（定义管道阶段，每个步骤对应一个stage，暂用占位符）：

stages:
  preprocess:
    cmd: python src/steps.py preprocess --input data/input.jpg --output data/preprocessed.jpg
    deps:
    - src/steps.py
    - data/input.jpg
    outs:
    - data/preprocessed.jpg
  vl_recognize:
    cmd: python src/steps.py vl_recognize --input data/preprocessed.jpg --output data/vl_json.json
    deps:
    - src/steps.py
    - data/preprocessed.jpg
    outs:
    - data/vl_json.json
  # 类似添加其他步骤：generate_prompts, sam3_segment, extract_and_verify, instance_refine, postprocess, starvector_vectorize

添加示例输入数据：创建一个空input.jpg（或用任意图像），dvc add data/input.jpg
提交：git add dvc.yaml .dvc && git commit -m “Add DVC pipeline stages”

步骤4: 实现管道代码（src/目录）

目的：每个步骤用日志占位符，确保跑通。
操作：
1. 创建src/steps.py（每个步骤函数，暂打印日志并生成空输出）：

import logging
import json
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于可视化占位

logging.basicConfig(filename='logs/pipeline.log', level=logging.INFO)

def preprocess(input_path, output_path):
    logging.info(f"Preprocess: input={input_path}, output={output_path}")
    # 占位：模拟输出
    with open(output_path, 'w') as f:
        f.write("Preprocessed image placeholder")
    plt.figure(); plt.text(0.5, 0.5, 'Preprocess Vis'); plt.savefig('visuals/preprocess.png')
    return output_path

def vl_recognize(input_path, output_path):
    logging.info(f"VL Recognize: input={input_path}")
    # 占位：模拟JSON
    json_data = {"textures": [{"type": "placeholder"}]}
    with open(output_path, 'w') as f:
        json.dump(json_data, f)
    return output_path

# 类似定义其他函数：generate_prompts, sam3_segment, extract_and_verify, instance_refine, postprocess, starvector_vectorize
# 每个函数：log输入/输出，生成空文件（如JSON或TXT），可选保存vis.png

创建src/runner.py（链式运行管道）：

import sys
from steps import *  # 导入所有步骤

def run_pipeline(input_file='data/input.jpg'):
    results = {}
    results['preprocess'] = preprocess(input_file, 'data/preprocessed.jpg')
    results['vl'] = vl_recognize(results['preprocess'], 'data/vl_json.json')
    # 链式调用其他步骤...
    logging.info("Pipeline completed")
    return results

if __name__ == "__main__":
    run_pipeline()

测试跑通：python src/runner.py（检查logs/pipeline.log和data/输出文件是否存在）。

步骤5: 添加MLflow（参数跟踪）

目的：保留算法版本（即使占位，也记录参数）。
操作：
1. 在runner.py集成：

import mlflow

with mlflow.start_run(run_name="baseline_v0.1"):
    mlflow.log_param("input_file", input_file)
    # 在每个步骤后：mlflow.log_artifact('data/preprocessed.jpg')
    mlflow.log_metric("dummy_accuracy", 1.0)  # 占位指标

运行并查看：mlflow ui（浏览器localhost:5000查看实验）。

步骤6: 添加Airflow（管道编排）

目的：自动化执行，确保顺序。
操作：
1. 初始化Airflow：airflow db init（需设置AIRFLOW_HOME=.）
2. 编辑pipeline.yaml（作为DAG文件，放在dags/目录；先创建mkdir dags && mv pipeline.yaml dags/）：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
from src.steps import preprocess, vl_recognize  # 等

dag = DAG('one_pattern_pipeline', start_date=datetime(2025, 12, 6))

preprocess_task = PythonOperator(task_id='preprocess', python_callable=preprocess, op_kwargs={'input_path': 'data/input.jpg', 'output_path': 'data/preprocessed.jpg'})
vl_task = PythonOperator(task_id='vl_recognize', python_callable=vl_recognize, op_kwargs={'input_path': 'data/preprocessed.jpg', 'output_path': 'data/vl_json.json'})
vl_task >> preprocess_task  # 设置依赖（反向）
# 添加其他任务

测试：airflow dags test one_pattern_pipeline 2025-12-06

步骤7: 添加测试（tests/目录）

目的：确保每个步骤可运行。
操作：
1. 创建tests/test_steps.py：

import pytest
from src.steps import preprocess

def test_preprocess(tmp_path):
    input_p = tmp_path / 'input.txt'
    input_p.write_text("test")
    output_p = tmp_path / 'output.txt'
    assert preprocess(str(input_p), str(output_p)) == str(output_p)

运行：pytest

步骤8: 配置和最终测试

目的：添加configs/params.yaml（未来参数调整）：glcm_threshold: 0.5 # 占位
全流程测试：
1. dvc repro（运行DVC管道）。
2. 检查logs/、visuals/、data/（应有占位文件）。
3. Docker测试：docker run -v $(pwd)/data:/app/data one-pattern:v0.1
4. 提交：git commit -am “Initial runnable pipeline with placeholders”

以上是某在研项目，具体实施中在此框架上又做出了一些拓展，欢迎咨询。

北京九录科技有限公司

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