CMVR-AI-ANALYSIS/deploy/.env.example

API_KEY=replace-with-a-strong-random-token
MEDIA_TIMEOUT_SECONDS=120
SGLANG_FAST_BASE_URL=http://192.168.28.10:14081/v1
SGLANG_ACCURATE_BASE_URL=http://192.168.28.10:14082/v1
SGLANG_API_KEY=
SGLANG_TIMEOUT_SECONDS=600
MAX_AUDIO_BYTES=104857600
MAX_VIDEO_BYTES=2147483648
VIDEO_SAMPLING_FRAME_LIMIT=100
VIDEO_MODEL_FRAME_LIMIT=30
MAX_VIDEO_CONTEXT_TOKENS=65536
feat: add media analysis service 2026-08-13 16:56:32 +08:00			`API_KEY=replace-with-a-strong-random-token`
			`MEDIA_TIMEOUT_SECONDS=120`
feat(vision): 集成Qwen3.8视觉模型并优化音视频分析功能 - 集成Qwen3.8-27B-FP8快速模型和Qwen3.8-27B精确模型作为SGLang服务 - 添加SGLang API配置选项(SGLANG_FAST_BASE_URL、SGLANG_ACCURATE_BASE_URL等) - 实现音频分类中的决策聚合算法(topK、nearestWeight、labelMaxDistance) - 添加视频采样帧限制(VIDEO_SAMPLING_FRAME_LIMIT)和上下文token限制 - 更新健康检查以监控SGLang服务状态 - 实现视频分析的双模式决策策略(快速+精确) - 添加音频参考文件导入工具(import_audio_references.py) - 扩展音频分类标签支持FIND_VEHICLE_HORN类别 - 优化视频分析的帧采样策略，始终包含视频尾部帧 - 添加决策策略参数(tuning、decisionPolicy)支持 - 更新配置类以支持新的SGLang和视频参数 - 修改compose配置以支持Qwen3.8模型部署 - 更新音频分类测试用例验证聚合逻辑 - 重构视频测试以支持SGLang API格式和决策策略 2026-08-19 09:28:53 +08:00			`SGLANG_FAST_BASE_URL=http://192.168.28.10:14081/v1`
			`SGLANG_ACCURATE_BASE_URL=http://192.168.28.10:14082/v1`
			`SGLANG_API_KEY=`
			`SGLANG_TIMEOUT_SECONDS=600`
feat: add media analysis service 2026-08-13 16:56:32 +08:00			`MAX_AUDIO_BYTES=104857600`
			`MAX_VIDEO_BYTES=2147483648`
feat(vision): 集成Qwen3.8视觉模型并优化音视频分析功能 - 集成Qwen3.8-27B-FP8快速模型和Qwen3.8-27B精确模型作为SGLang服务 - 添加SGLang API配置选项(SGLANG_FAST_BASE_URL、SGLANG_ACCURATE_BASE_URL等) - 实现音频分类中的决策聚合算法(topK、nearestWeight、labelMaxDistance) - 添加视频采样帧限制(VIDEO_SAMPLING_FRAME_LIMIT)和上下文token限制 - 更新健康检查以监控SGLang服务状态 - 实现视频分析的双模式决策策略(快速+精确) - 添加音频参考文件导入工具(import_audio_references.py) - 扩展音频分类标签支持FIND_VEHICLE_HORN类别 - 优化视频分析的帧采样策略，始终包含视频尾部帧 - 添加决策策略参数(tuning、decisionPolicy)支持 - 更新配置类以支持新的SGLang和视频参数 - 修改compose配置以支持Qwen3.8模型部署 - 更新音频分类测试用例验证聚合逻辑 - 重构视频测试以支持SGLang API格式和决策策略 2026-08-19 09:28:53 +08:00			`VIDEO_SAMPLING_FRAME_LIMIT=100`
feat(service): 升级AI分析服务支持图像分析和视频详细输出 - 移除Ollama相关配置和回退机制，统一使用SGLang作为视觉模型提供商 - 添加IMAGE_ANALYSIS类型支持，允许对多张图片进行分析 - 实现视频分析的详细输出模式，支持紧凑和详细两种结果格式 - 更新环境变量配置，添加VIDEO_MODEL_FRAME_LIMIT和MAX_IMAGE_BYTES - 修改compose配置文件中的上下文长度和内存分配参数 - 重构视频采样逻辑，限制单次请求帧数以优化显存使用 - 更新API接口文档，添加mediaUrls参数和详细输出选项说明 - 添加图像分析相关的依赖库opencv-python-headless - 实现结构化JSON响应格式验证和重试机制 2026-08-21 16:19:35 +08:00			`VIDEO_MODEL_FRAME_LIMIT=30`
			`MAX_VIDEO_CONTEXT_TOKENS=65536`