nuclio

前面介绍了CVAT的结构，其中nuclio不太懂，在此介绍一下，cvat相关的介绍请看CVAT标注服务-CSDN博客

什么是 Nuclio？

Nuclio 是一个高性能的 “无服务器”（Serverless）函数平台。你可以把它想象成一个专门用来运行一小段一小段代码（也就是“函数”）的强大引擎。它最大的特点是 快 。

与传统的需要一直运行的服务器不同，无服务器平台只在需要时才执行你的代码，并且能自动扩展以应对高并发请求。这让你只需专注于编写核心业务逻辑，而不用操心服务器的部署、维护和扩缩容等繁琐事务。

核心优势:

• 极致性能：Nuclio 的设计目标就是快。它能以接近本机代码的速度处理事件和执行函数，延迟极低（通常在毫秒级以内），非常适合需要快速响应的应用。
• 多语言支持：支持多种主流编程语言，如 Go, Python, Node.js, Java, .NET Core 等。
• 开放且灵活：它可以部署在任何地方，无论是云端的 Kubernetes 集群、笔记本电脑上的 Docker，还是边缘设备上。它不与特定的云厂商绑定。
• 集成多种事件源：函数可以由各种事件触发，例如 HTTP 请求、消息队列（如 Kafka, RabbitMQ）、定时任务 (Cron Job) 等。

简单来说，Nucl_io 就像一个代码的“超级执行器”，你把代码扔给它，它就能以极高的效率和弹性去运行。

什么是 nuctl？

nuctl 是 Nuclio 的官方命令行界面（CLI）工具，用于部署、管理和调试无服务器函数。它是你与 Nuclio 平台交互的主要方式，就像 git 命令是你与 GitHub 交互的工具一样。

通过 nuctl，你可以在命令行中完成几乎所有关于函数的管理操作，比如创建、部署、管理和监控你的无服务器函数。这对于自动化部署流程（CI/CD）和开发者日常管理来说非常方便。

nuctl安装

在 Ubuntu 上最常用和推荐的安装方法是直接从 Nuclio 的 GitHub 发布页面下载预编译的二进制文件。这种方法简单、直接，并且能确保您使用的是最新版本。

第一步：下载 nuctl 二进制文件

您需要从 Nuclio 的官方 GitHub Releases 页面找到最新的 Linux 版本。

1. 访问发布页面: Releases · nuclio/nuclio · GitHub

2. 在最新版本的 "Assets"（资产）部分，找到适用于 Linux 的文件。文件名通常遵循以下格式：nuctl-<版本号>-linux-amd64。

3. 复制该文件的链接地址，然后使用 curl 或 wget 命令下载。这里我们使用 curl 作为示例。

命令示例 (请注意设置版本号 ):

curl -Lo nuctl https://github.com/nuclio/nuclio/releases/download/1.12.8/nuctl-1.12.8-linux-amd64

命令解释:

• curl: 一个强大的命令行工具，用于通过 URL 传输数据（在这里是下载文件）。
• -Lo nuctl: 这是两个参数的组合：
  • -L (Location): 告诉 curl 跟随重定向。GitHub 通常会使用重定向来提供下载链接，所以这个参数很重要。
  • -o nuctl (Output): 指定将下载的文件保存为 nuctl。如果没有这个参数，文件会以原始名称 nuctl-1.12.8-linux-amd64 保存。

第二步：授予文件可执行权限

下载下来的文件默认是没有执行权限的，您需要手动添加。

chmod +x nuctl

命令解释:

• chmod (Change Mode): 这是 Linux 中用于改变文件权限的命令。
• +x: 表示为文件添加 (+) 可执行 (x) 权限。
• nuctl: 您要修改权限的目标文件。

第三步：将文件移动到系统的 PATH 路径下

为了能够在任何目录下直接使用 nuctl 命令（而不是每次都要输入 ./nuctl），您需要将这个可执行文件移动到一个系统环境变量 PATH 所包含的目录中。/usr/local/bin 是存放这类文件的标准位置。

sudo mv /path/1.12.8/nuctl-1.12.8-linux-amd64 /usr/local/bin/

命令解释:

• sudo (Superuser Do): 因为 /usr/local/bin 是一个系统目录，普通用户没有写入权限，所以需要使用 sudo 来获取临时的管理员权限来执行命令。
• mv nuctl /usr/local/bin/: 将当前目录下的 nuctl 文件移动 (mv) 到 /usr/local/bin 目录下。

也可以用软链接的方式：

ln -s /path/1.12.8/nuctl-1.12.8-linux-amd64 /usr/local/bin/

第四步：验证安装

最后，通过一个简单的命令来验证 nuctl 是否已经安装成功并且可以被系统正确找到。

执行命令:

nuctl version

如果安装成功，您应该会看到类似下面的输出，显示了客户端（nuctl）的版本信息：

{"client": {"version": {"label": "1.12.8","gitCommit": "22c89283a8b422114a516008882a1796d1d4d38e","os": "linux","arch": "amd64"}}
}

nuctl 的常用命令和使用方法 

1. 部署一个函数 (deploy)

这是最核心也是最常用的命令。它能将你的代码打包并部署到 Nuclio 平台上。

命令格式:

nuctl deploy [函数名] [选项]

代码解释:

• nuctl deploy: 这是主命令，告诉 nuctl 你想要部署一个函数。
• [函数名]: 你为这个函数起的名字，例如 my-first-function。
• [选项]: 用于提供部署所需的各种配置信息。

常用选项:

• --path: 指定包含函数代码的本地目录或文件。
• --runtime: 指定函数的运行时环境（即编程语言），例如 python:3.9, golang, nodejs。
• --handler: 指定函数入口。对于 Python，格式通常是 文件名:函数名，例如 main:handler。
• --trigger: 配置触发器。例如，要创建一个 HTTP 触发器，你可以这样写：--trigger "http_trigger:http"。
• --port: 如果是 HTTP 触发器，可以指定映射到宿主机的端口。
• --namespace: 指定函数部署到的 Nuclio 命名空间（默认为 nuclio）。

示例：部署一个 Python 函数

假设你有一个 hello.py 文件，内容如下：

def handler(context, event):return "Hello from Nuclio!"

你可以使用以下命令来部署它：

# 解释：部署一个名为 'hello-py' 的函数
# --runtime python:3.9   : 使用 Python 3.9 运行时
# --path ./hello.py      : 代码文件是当前目录下的 hello.py
# --handler hello:handler  : 入口是 hello.py 文件中的 handler 函数
# --trigger myHttp:http  : 创建一个名为 myHttp 的 HTTP 触发器
# --port 8090            : 将函数的 HTTP 端口映射到宿主机的 8090 端口
nuctl deploy hello-py \--runtime python:3.9 \--path ./hello.py \--handler hello:handler \--trigger myHttp:http \--port 8090

部署成功后，你就可以通过访问 http://<你的Nuclio地址>:8090 来触发这个函数了。

2. 获取函数列表 (get function)

查看已经部署了哪些函数：

nuctl get function

代码解释:

• nuctl get function: 获取并列出当前命名空间下的所有函数及其状态（如 ready, building）。

3. 调用函数 (invoke)

直接在命令行中测试或触发一个已经部署的函数。

命令格式:

nuctl invoke [函数名] [选项]

示例:

# 解释：调用名为 'hello-py' 的函数
# -m/--method POST    : 使用 POST 方法
# -b/--body '{"name": "world"}' : 发送一个 JSON body
nuctl invoke hello-py -m POST -b '{"name": "world"}'

这对于快速调试非常有用。

4. 查看函数日志 (logs)

实时查看函数的输出日志，方便排查问题。

nuctl logs [函数名]

你可以加上 -f 或 --follow 选项来持续跟踪日志流。

5. 删除函数 (delete function)

当你不再需要一个函数时，可以将其删除。

nuctl delete function [函数名]

示例:

# 解释：删除名为 'hello-py' 的函数，并要求确认
nuctl delete function hello-py

如何用nuctl 和function.yaml部署

使用 nuctl 和 function.yaml 文件来部署函数是一个核心操作，它告诉Nuclio平台如何将您的代码打包成一个可运行的服务。整个过程主要通过 nuctl deploy 命令完成。这个命令会读取您的 function.yaml 文件，根据其中的指令构建一个Docker镜像，然后将这个镜像作为容器化函数部署到Nuclio平台上。

前提条件

在开始之前，请确保您已准备好以下环境：

1. Docker Desktop 或 Docker Engine 已经安装并正在运行。
2. nuctl 命令行工具 已经安装，并配置为可以连接到您的Nuclio平台。
3. 一个正在运行的Nuclio平台（例如，通过 quay.io/nuclio/dashboard 容器启动的）。

第一步：准备您的函数文件

您的函数通常由两部分组成：您的代码和配置文件。最佳实践是将这两个文件放在一个专用的、干净的目录中。

1. 代码文件 (例如 main.py) 这是包含您函数逻辑的Python脚本。它必须包含一个Nuclio将要调用的 handler 函数。

示例 main.py:

# main.py
def handler(context, event):"""一个简单的Nuclio处理程序，返回一条消息。"""message = "来自我的Nuclio函数的问候！"context.logger.info(message)return message

2. 配置文件 (function.yaml) 这个YAML文件是您函数的“蓝图”，它告诉Nuclio关于您函数的所有信息。

示例 function.yaml:

metadata:name: my-first-function # 您函数的名字namespace: cvat          # 函数所属的Nuclio项目/命名空间spec:description: "一个简单的 hello world 函数"runtime: 'python:3.9'    # 使用的编程语言和版本handler: main:handler      # 要调用的文件和函数 (格式为: 文件名:函数名)build:# 如果您使用标准的Nuclio基础镜像且没有额外的系统依赖，此部分是可选的。# vvvvvv 在这里设置最终的镜像名和标签 vvvvvvimage: my-sam-model:v1.0# 这是构建的基础镜像baseImage: quay.io/nuclio/base-gpu:1.14.7-py3.9-amd64platform:attributes:network: cvat_cvat # 重要：将此函数连接到您的CVAT网络

第二步：运行部署命令

当您的文件准备就绪后，打开一个终端，使用 cd 命令进入包含您函数文件的目录。然后，运行 nuctl deploy 命令。

nuctl deploy --project-name cvat --path . --verbose

命令参数详解：

• nuctl deploy: 用于部署或更新函数的主命令。
• --project-name cvat: 指定此函数要部署到Nuclio中的哪个项目。这有助于保持您的函数井井有条。
• --path .: 指定函数配置文件的路径。
  • 如果您提供一个目录（比如 . 代表当前目录），nuctl 会自动在其中寻找一个名为 function.yaml 的文件。
  • 如果您的配置文件有自定义名称（例如 function-gpu.yaml），您必须提供完整的文件路径：--path ./function-gpu.yaml。
• --verbose 或 -v: (可选但强烈推荐) 此参数会在构建和部署过程中打印详细的日志，这对于排查问题至关重要。
• --platform local: (可选) 明确告诉 nuctl 您正在部署到一个基于本地Docker的平台。这通常是默认设置。

第三步：验证部署结果

运行命令后，nuctl 将开始构建Docker镜像并启动函数容器。

您可以通过以下几种方式来验证部署是否成功：

1. 命令行输出：成功部署的最后一行会显示 Function deploy complete。
2. Nuclio 控制台：在浏览器中打开您的Nuclio控制台（例如 http://<您的IP>:8070）。您应该能看到您的新函数（my-first-function），并且它旁边有一个绿色的圆点，表示其状态为 "ready"（就绪）。
3. Docker：在您的终端中运行 docker ps。您会看到一个为您的函数新启动的容器，其名称类似于 nuclio-nuclio-my-first-function。

关于 --image (指定镜像)

--image通常情况下是可选的，但为了规范化管理，建议使用。

--image 参数并不是告诉 nuctl “请使用这个已经存在的镜像来部署”，而是告诉 nuctl “请在构建完成后，将新生成的镜像命名为这个名字”。它指定的是构建过程的输出 (Output)，而不是输入。

我们来对比一下两种情况：

• 不使用 --image 参数：

  nuctl deploy --project-name cvat --path .
  

  在这种情况下，nuctl 会自动为您构建的镜像生成一个名字。这个名字通常是 nuclio/processor-<函数名>:latest，例如 nuclio/processor-my-first-function:latest。

• 使用 --image 参数：

  nuctl deploy --project-name cvat --path . --image my-sam-model:v1.0
  

  在这种情况下，nuctl 在构建成功后，会将新生成的镜像标记为 my-sam-model:v1.0。这样做的好处非常明显：

  • 版本控制：您可以为每次重大修改赋予不同的版本号（v1.0, v1.1等）。
  • 易于识别：镜像名称清晰明了，方便您在 docker images 列表中查找。
  • 方便推送：如果您想将构建好的镜像推送到私有或公共的镜像仓库，一个规范的命名是必需的。

重要区别：请不要将命令行的 --image 与 function.yaml 文件中的 baseImage 混淆。

• baseImage：是构建过程的起点/基础。
• --image：是构建过程的终点/成果命名。

--image不配置的时候，可以在yaml文件中设置（参考前面示例）。

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关于 --platform (指定平台)

当您只有一个本地Docker环境时，它是可选的。但明确指定是个好习惯。

• platform 是什么？ platform（平台）指的是您要将函数部署到哪个具体的运行环境。Nuclio是一个跨平台的工具，它可以将函数部署到多种不同的后端系统。最常见的两种平台是：

  1. local：指您本地机器上的Docker环境。这是我们一直以来使用的平台。
  2. kube：指一个Kubernetes集群。这通常用于生产环境的大规模部署。

• 需要指定吗？ nuctl 可以预先配置好一个或多个平台的信息。当您第一次在本地使用时，它通常会默认配置一个名为 local 的平台，指向本地的Docker。

  • 当它是可选的：如果您只有一个默认的 local 平台，nuctl 会自动选择它，此时您可以省略 --platform local 这个参数。
  • 当它是必需的：如果您配置了多个平台（比如，同时连接着本地Docker和一个远程的Kubernetes集群），那么您在部署时就必须使用 --platform 参数来告诉 nuctl 您到底想部署到哪里，以避免歧义。

总结

• Nuclio 是一个让你专注于代码、无需管理服务器的高性能函数平台。
• nuctl 是管理 Nuclio 函数的强大命令行工具。
• 核心流程通常是：用 nuctl deploy 部署代码，用 nuctl get 查看状态，用 nuctl logs 调试，最后用 nuctl delete 清理。

Nuclio遵循一个标准的优先级规则：

1. 命令行参数优先级最高：如果您在 nuctl deploy 命令中使用了 --image 参数，它将覆盖 function.yaml 文件中设置的任何 image 值。这对于临时测试或在CI/CD流水线中动态生成标签非常有用。

2. 配置文件其次：如果您没有在命令中提供 --image 参数，nuctl 就会使用您在 function.yaml 中 spec.build.image 字段定义的值。

3. 自动生成最低：如果命令行和配置文件中都没有设置，nuctl 才会回退到自动生成镜像名的策略（例如 nuclio/processor-<函数名>:latest）。

Nuclio 在 CVAT 中的核心作用：

AI 模型的“引擎”与“管理器”

在 CVAT 的多 Docker 容器架构中，Nuclio 扮演着一个高性能无服务器（Serverless）框架的角色。您可以把它理解成一个专门用来运行和管理 AI 模型（如图像分割、目标检测模型）的独立服务。

它的主要作用可以归结为以下几点：

1. AI 功能解耦 (Decoupling)：CVAT 的核心功能是数据标注和管理。通过将计算密集型的 AI 模型推理任务交给 Nuclio，CVAT 主程序可以保持轻量化，专注于其核心业务逻辑。这使得整个系统更加稳定和易于维护。

2. 标准化模型部署 (Standardized Deployment)：Nuclio 提供了一套标准的流程和规范（通过一个 function.yaml 配置文件）来打包和部署 AI 模型。无论是 Segment Anything，还是 YOLOv5，或是其他自定义模型，都可以被封装成一个“函数”，以相同的方式部署和调用。

3. 高性能与资源高效 (High Performance & Efficiency)：

   • 低延迟：Nuclio 针对 AI 推理等需要快速响应的场景进行了优化，可以实现非常低的处理延迟，这对于交互式标注（例如点击一下立刻看到分割结果）至关重要。
   • 自动扩展：当有大量标注请求时，Nuclio 可以自动扩展运行模型的容器数量来应对高并发；当没有请求时，它可以将资源缩减到零，从而节省服务器资源。这就是“无服务器”理念的体现。

4. 语言无关性 (Language Agnostic)：虽然 CVAT 的后端主要是用 Python 和 Django 编写的，但部署到 Nuclio 的函数可以用多种语言（如 Python, Go, Node.js 等）编写，提供了极大的灵活性。

CVAT 如何通过 Nuclio 调用 Segment Anything (SAM) 模型

整个调用过程是一个清晰的、分工明确的流水线。下面是详细的步骤，解释了从用户点击到显示结果的全过程：

第一步：将 SAM 模型封装成一个 Nuclio 函数

这是准备阶段，在部署 CVAT 时就已经完成了。一个 Nuclio 函数本质上是一个包含了模型和代码的包。

• 1. 模型代码 (main.py): 开发者会编写一个 Python 脚本。这个脚本里定义了一个核心函数，通常叫做 handler。

  Python

  # 这是一个简化的示例，以说明其概念
  import sam_model_library
  import json# 在函数初始化时加载模型，避免每次调用都重新加载
  def init_context(context):context.user_data.model = sam_model_library.load_model()# 这是每次被调用时执行的主函数
  def handler(context, event):# 1. 解析来自CVAT的请求body = json.loads(event.body)image = body.get("image")points = body.get("points") # 用户点击的坐标# 2. 调用SAM模型进行推理mask = context.user_data.model.predict(image, points)# 3. 返回结果return context.Response(body=json.dumps({'mask': mask.tolist()}),content_type='application/json')
  

  • 代码目的解释:
    • init_context: 这是一个初始化函数，在函数第一次被加载时运行。它的作用是提前将庞大的 SAM 模型加载到内存中，这样后续每次处理请求时就无需重复加载，大大加快了响应速度。
    • handler: 这是真正的处理函数。它接收来自 CVAT 的 HTTP 请求 (event)，解析出其中的图像数据和用户点击的坐标，然后调用模型进行计算，最后将生成的分割掩码（mask）打包成 JSON 格式返回。

• 2. 配置文件 (function.yaml): 这是一个非常关键的 YAML 文件，它告诉 Nuclio 如何部署和运行这个函数。

  YAML

  # 这是一个简化的示例
  spec:runtime: "python:3.9"handler: "main:handler"build:dependencies:- torch- torchvision- "git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git"triggers:http:kind: "http"maxWorkers: 2
  

  • 配置文件含义解释:
    • runtime: 指定运行环境，这里是 Python 3.9。
    • handler: 指定入口，格式为 文件名:函数名，这里是 main.py 文件中的 handler 函数。
    • build.dependencies: 列出了所有需要安装的 Python 依赖库，Nuclio 会在构建时自动安装它们。
    • triggers: 定义触发器。http 表示这个函数可以通过一个 HTTP URL 被调用，这是 CVAT 与其通信的方式。

第二步：CVAT 触发调用流程

1. 用户操作：您在 CVAT 的 Web 界面中打开一张图片，选择 "Interactors" 中的 Segment Anything 工具，然后在图像上点击一个或多个点。

2. 前端请求：CVAT 的前端（运行在您的浏览器中）会捕获这些点击坐标，并将它们连同当前的图像数据一起，打包成一个 HTTP 请求发送给 CVAT 的后端服务器。

第三步：CVAT 后端作为代理转发请求

CVAT 的后端服务器（cvat-server 容器）接收到这个请求后，它不会自己去运行 SAM 模型。它扮演一个“中间人”或“代理”的角色，将这个请求直接转发给已经部署在 Nuclio 服务上的 SAM 函数的 URL 地址。

第四步：Nuclio 执行函数并返回结果

1. 执行推理：Nuclio 服务接收到请求后，立即调用对应的 SAM 函数（即执行 main.py 中的 handler 函数）。模型在 GPU 或 CPU 上运行，根据输入的点生成分割掩码。

2. 返回结果：函数执行完毕后，将包含掩码数据的 JSON 结果通过 HTTP 响应返回给 CVAT 后端。

3. 最终呈现：CVAT 后端再将这个结果传回给前端。前端的 JavaScript 代码解析返回的掩码数据，并将其作为一个图层叠加在原始图像上。最终，您就能在屏幕上实时看到由您的点击所生成的精确分割区域。

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总结 🗺️

整个流程就像一个分工明确的团队：

• 您 (用户)：是决策者，通过点击发出指令（“分割这里！”）。
• CVAT 前端：是秘书，记录您的指令并打包成正式文件。
• CVAT 后端：是项目经理，接收文件后，不自己干活，而是把它派发给专业的部门。
• Nuclio：是专业部门的负责人（或者说是一个强大的计算平台），它接收任务，并立即指派最合适的专家。
• SAM 函数：是最终执行任务的专家，它完成计算（图像分割）并将成果（掩码）交回。

通过这种架构，CVAT 成功地将复杂的 AI 功能模块化，使其能够轻松地集成和管理像 Segment Anything 这样强大的模型，同时保证了整个标注工具的流畅性和可扩展性。

Nuclio的构建流程：

1. 它会根据您指定的runtime（比如python:3.8）来选择一个对应的、预置的“构建器”镜像（handler-builder-python-onbuild）。
2. 这个“构建器”镜像被设计用来和Nuclio官方的Python基础镜像协同工作。它期望基础镜像里已经包含了一些特定的工具和文件结构。
3. 构建过程中，它会尝试从基础镜像里拷贝一些预编译好的组件（比如py3.8-whl这个文件）来加速构建。

问题记录：

1. nuctl版本不一致会导致一些问题：

nuctl 的每个版本都会对应一个特定版本的“构建器”镜像 (handler-builder-python-onbuild），不同版本的构建器可能对自定义 baseImage 的处理方式不同，如果出现构建问题可以从baseImage这个方向入手解决。

     2. 不要把function.yaml文件和docker的配置文件搞混了