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# 인페인팅 서버 환경 설정 예시
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# 실제 사용 시 .env 파일로 복사하여 사용하세요
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# ===== 하드웨어/플랫폼 자동 감지 =====
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# 아래 값은 자동 감지로 채워지며, 수동 강제하려면 true/false 지정
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IS_JETSON=auto # auto | true | false
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IS_X86=auto # auto | true | false
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GPU_DEVICE=0 # 사용할 GPU 인덱스
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# ===== 프레임워크 정책 (충돌 방지 핵심) =====
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# TORCH_GPU_ONLY: Torch만 GPU 사용, TF/ONNX는 CPU
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# ORT_GPU: ONNXRuntime GPU 사용(필요 시, TF는 CPU)
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# TF_GPU_ONLY: TensorFlow만 GPU (권장하지 않음: 토치와 섞이면 충돌↑)
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FRAMEWORK_POLICY=TORCH_GPU_ONLY # TORCH_GPU_ONLY | ORT_GPU | TF_GPU_ONLY
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# 개별 토글(정책과 충돌 나면 부트에서 자동 보정)
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TF_ENABLED=false
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ORT_ENABLED=true
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FP16_ENABLED=true
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# 서버 설정
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8008
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WORKERS=1
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# GPU 설정
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CUDA_DEVICE=0
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FP16_ENABLED=true
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# Jetson 전용 설정
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JETSON_MODE=false # 자동 감지됨
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JETSON_POWER_MODE=MAXN # MAXN, 5W, 10W, 15W
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JETSON_FAN_CONTROL=true
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JETSON_TEMP_THRESHOLD=75 # Celsius
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JETSON_GPU_FREQ=1200 # MHz
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JETSON_CPU_FREQ=1900 # MHz
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JETSON_MEMORY_FREQ=1600 # MHz
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# 세션 풀 설정 (시스템별 자동 조정)
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SIMPLE_LAMA_SESSIONS=2
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MIGAN_SESSIONS=2
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REMBG_SESSIONS=1
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# 워커 설정 (Jetson은 더 적은 워커 사용)
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MAX_WORKERS=4 # Jetson: 4, x86: 8
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MIN_WORKERS=1 # Jetson: 1, x86: 2
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WORKER_TIMEOUT=300
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# VRAM 관리 (Jetson은 더 보수적인 설정)
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VRAM_THRESHOLD_HIGH=0.7 # Jetson: 70%, x86: 80%
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VRAM_THRESHOLD_LOW=0.3 # Jetson: 30%, x86: 40%
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VRAM_CHECK_INTERVAL=20 # Jetson: 20초, x86: 30초
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# 모델 경로
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SIMPLE_LAMA_MODEL_PATH=app/models/onnx/lama_fp32.onnx
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MIGAN_MODEL_PATH=app/models/onnx/migan_pipeline_v2.onnx
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REMBG_MODEL_PATH=app/models/onnx/BriaRMBG1.4_model_fp16.onnx
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# 업로드 설정 (Jetson은 더 작은 파일 크기)
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MAX_FILE_SIZE=26214400 # Jetson: 25MB, x86: 50MB
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# ALLOWED_EXTENSIONS=.jpg,.jpeg,.png,.bmp,.tiff,.webp
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ALLOWED_EXTENSIONS=[".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".tiff",".webp"]
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# 모니터링
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ENABLE_MONITORING=true
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MONITORING_PORT=8080
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# Jetson 최적화 설정
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JETSON_OPTIMIZE_ON_STARTUP=true
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JETSON_AUTO_FAN_CONTROL=true
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JETSON_POWER_SAVING=false
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# ===== TensorRT/ONNX EP =====
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TENSORRT_ENABLED=false # 실제 TensorRT 엔진/EP를 쓸 때만 true
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ORT_PROVIDERS=CUDAExecutionProvider,CPUExecutionProvider
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# Jetson에서 onnxruntime-gpu 특수 빌드 사용 시: TensorrtExecutionProvider,CUDAExecutionProvider,CPUExecutionProvider
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# ===== 로깅 =====
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LOG_LEVEL=INFO
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LOG_DIR=logs
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