VZOR AI

Масштабируемая система интеллектуального анализа изображений

Особенности реализации

• микросервисная архитектура
• единая среда развёртывания
• интегрирован CI/CD
• веб-приложение с поддержкой технологии PWA
• модульно-монолитный бэкенд на основе архитектуры clean architecture
• несколько нейросетей для работы с изображениями и текстом

Архитектура

Проект состоит из микросервисов, предназначенных для развёртывания в Docker:

• фронтенд
• бэкенд
• сервис CV

Установка

Note

Мы отказались от использования git submodules и git subtree из-за периодически возникающей путаницы при отслеживании изменений в монорепозиториях. Данный репозиторий представляет собой единую точку для работы с проектом, лишённую этих недостатков.

0. Клонируйте репозиторий и перейдите в его папку.
1. Клонируйте репозитории сервисов, входящих в состав проекта по SSH (рекомендуется):

git clone git@github.com:code-418-dpr/VZOR-frontend.git services/frontend
git clone git@github.com:code-418-dpr/VZOR-backend.git services/backend
git clone git@github.com:code-418-dpr/VZOR-cv.git services/cv

или по HTTPS:

git clone https://github.com/code-418-dpr/VZOR-frontend.git services/frontend
git clone https://github.com/code-418-dpr/VZOR-backend.git services/backend
git clone https://github.com/code-418-dpr/VZOR-cv.git services/cv

После этого вы можете вносить изменения в каждый из сервисов по-отдельности (в соответствии с инструкциями, описанными в соответствующих README).

2. Запустить проект можно командой

docker-compose up -d --build

Запуск

0. Установите проект по инструкции выше.
1. Создайте файл .env на основе .env.template и настройте все описанные там параметры.
2. Установите Docker.
3. Теперь запускать проект можно командой:

docker compose up