ericwyuan/sentinel-home-ai
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
168 Commits 1 Branch 0 Tags
db4f46140b366b80c02b4462fec5d411a2620c13
Commit Graph

31 Commits

Author SHA1 Message Date
ericwyuan
5caeb299a4 refactor(fam-edge): 问答链路抽离到独立 ai-gateway 服务，fam-edge 改为转发客户端 
原本嵌在 fam-edge 里的问答模型降级链（NVIDIA 文字模型 -> Gemini 非 flash 文字
模型 -> 本地 Ollama 兜底，含 key 轮换/熔断）跟视频分析业务无关，是通用能力，
抽成独立 ai-gateway 服务（OpenAI 兼容协议），除了 fam-edge 自己，别的项目也能
直接接入。

- qa.py 重写为 HTTP 转发客户端，调 ai-gateway 的 /v1/chat/completions，翻译回
  原有 run_qa/run_qa_stream 契约，api_gateway.py 和 fam-core 调用方零改动
- 删除 model_adapters/ollama_adapter.py 及其测试（问答专用，视频分析不需要本地模型）
- gemini_adapter.py / nvidia_adapter.py 移除 chat()/chat_stream() 及问答专用超时
  （只保留视频分析用的 analyze_video）
- app.py 移除 Ollama 预热逻辑（现在由 ai-gateway 自己负责）
- config.yaml 移除 3 个问答专用 model 条目，新增 ai_gateway 客户端配置块

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-23 14:12:01 +08:00
ericwyuan
63b28663f1 feat(fam-edge): 启动时预热 Ollama，避免兜底触发时冷启动等 1-2 分钟 
排查"Ollama 模型没有常驻内存"：systemd 里 OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 其实一直配置
正确，但这个环境变量只保证"加载过之后不因为空闲被换出"，不负责启动时主动
预加载。查 model_calls 表，ollama provider 从来没有一条调用记录——因为它是
问答链路最后一级兜底，前面 NVIDIA/Gemini 一直调用成功，从未真正轮到它，
自然也就从未被加载进内存过。

新增 OllamaAdapter.warm_up()：送一条 num_predict=1 的最小请求强制模型加载，
超时给够 180s（冷启动实测能到 1-2 分钟）。app.py 启动时在后台线程调用，不
阻塞主服务启动；找不到 ollama 配置或预热失败都只记警告，不影响服务本身。

实测部署验证：重启后 36 秒完成预热，ollama ps 显示 qwen2.5:7b 已加载，
expires_at 显示不过期（keep_alive=-1 生效）——真正需要兜底的那一刻不会再有
冷启动延迟。

新增 test_ollama_adapter.py 4 个用例覆盖预热成功/HTTP失败/异常不上抛/超时
时长。
 2026-08-23 09:33:49 +08:00
ericwyuan
9bba7b7e14 fix(chat): 流式问答中文乱码 + 问答模型链换成专用文字大模型 
## 乱码修复
Gemini 流式接口 resp.iter_lines(decode_unicode=True) 没有显式设置
resp.encoding，requests 自己猜编码猜错了（Gemini 的 SSE 响应 Content-Type
不带 charset 参数），导致中文变成典型的 UTF-8 被当 Latin-1 解码的乱码。
fam-core 转发这一跳的 requests.iter_lines 调用有同样的坑，一并修了。
两处响应的 Content-Type 都补上 charset=utf-8，减少下游再犯同样错误的机会。
顺手用 latin-1/utf-8 往返把 NAS chat_history 里已经存了乱码的 3 条历史记录
恢复成正常文字。

## 问答模型链重新设计（跟视频分析完全独立）
用户要求问答不再用 flash/omni，优先用 NVIDIA 免费文字模型里上下文最大的几个，
不行再退 Gemini 非 flash 文字模型，最后本地 Ollama 兜底。

- base_adapter 新增 usage 字段（纯标记，不影响行为）
- qa.py 的 QAOrchestrator 只挑 role='text' 的适配器参与问答（按 config 出现
  顺序决定降级顺序），role='vision' 的视频分析适配器（gemini-flash-latest /
  nvidia omni）不再参与问答，两条链路彻底解耦
- 新增问答专用 NVIDIA 文字模型链（同一适配器内部 model_chain 降级）：
  nemotron-3-ultra-550b-a55b(1M上下文/561B) -> nemotron-3-super-120b-a12b
  (1M上下文/124B) -> openai/gpt-oss-120b(131K上下文/117B)。三个都用真实
  API 调用验证过当前账号可访问；同时验证过 llama-3.1-70b-instruct 和
  nemotron-super-49b-v1.5 都收到"08/25/2026 起弃用"通知，排除；
  nemotron-ultra-253b/mistral-large-2/nemotron-4-340b/kimi-k2.6 在目录里
  能看到但实测调用返回 404"账号无权限"，排除
- 新增问答专用 Gemini 非 flash 文字模型：gemini-pro-latest -> gemini-2.5-pro
  （1M 上下文，复用视频分析同一批多 key 轮换）
- /api/edge/chat/ask(/stream) 默认 max_tokens 从 1024 提到 3072：新链路
  优先用的都是"推理"模型，回答前会先吐一段思考过程，1024 经常在思考阶段
  就被截断，用户永远看不到真正答案

新增 test_qa.py::test_init_only_keeps_text_role_adapters_in_config_order
验证角色过滤+顺序正确。

本地检查过 Ollama 服务本身：systemd enabled+running（8h 正常运行，
qwen2.5:7b 已加载），并非没启动——用户观察到的现象另有原因。
 2026-08-23 07:46:48 +08:00
ericwyuan
2c5bf950c5 feat: 事件时间轴缩略帧 + 人物管理头像 + 人物合并硬规则校验 
## 新架构：Oracle 集中计算 + NAS 代理展示

### Oracle 端 (fam-edge)
- 新增 frame_service: ffmpeg 视频抽帧 + VLM 人物定位裁剪头像（磁盘缓存）
- 新增 /api/oracle/frame: 按 video_id+ts 抽帧返回 jpeg（带 token）
- 新增 /api/oracle/avatar: 按 label 生成人物头像（VLM 定位人物 + 兜底整帧居中）
- 新增 person_identifier: 人物身份识别模块
- Gemini 适配器支持 flash/flash-lite 双模型切换，429 自动降级
- frame_service VLM 全模型 429 时进入 10 分钟熔断，避免每次请求白打配额
- 兜底头像不落缓存，配额恢复后自动重试 VLM 精确定位

### 人物合并硬规则校验（框架级修复）
- person_service: LLM 合并结果落库前加硬冲突检测
  - 性别冲突 → 绝不合并
  - 年龄档跨未成年/成年 → 绝不合并（防止把爷爷/宝宝并进同一人）
- oracle_db: upsert_person 入口剥离括号后缀（人物A（别名：人物B） → 人物A），消灭垃圾人物行
- 修复 set_canonical 丢弃 source 参数的 bug（旧代码硬编码 'manual' 导致错误合并被永久固化）
- get_events_for_label: 只提取该身份组的特征文本，头像定位更精准

### NAS 端 (fam-core)
- 新增 img_proxy: /api/proxy/frame 和 /api/proxy/avatar 代理 Oracle 图片
- app.py 注册 img_bp 蓝图
- oracle_sync / db_layer / member_manager 同步人物表

### UI 端 (fam-ui)
- 事件时间轴: 每条事件卡片加时间点缩略帧
- 人物管理: 每人卡片加头像（150x150 圆角）
- parse_persons: 剥离括号备注，与 Oracle 归一化一致
- 新增 EventItem 组件、Timeline 页改造
- Chat / ServiceStatus 页相应调整

### 数据库
- scripts/ddl.sql: 同步表结构更新
- Oracle people 表: features_json / display_uid / source 字段完善
 2026-08-23 00:13:56 +08:00
ericwyuan
708b6365f4 feat(fam-edge): Gemini key 分配改真随机 + 按项目名标注统计 
用户明确要求: 每次调用应该是 1/n 概率的真随机抽取，而不是上一版的顺序轮转
（round-robin 在当前单消费者串行处理场景下已经是数学最优均匀分配，但用户想要
"数组里随机取一个，每次都是四分之一概率"这种更直观的随机语义）。_rotated_keys()
去掉持久的轮转下标，改用 random.randrange 每次调用随机选起点，仍保留"起点 key
全部模型失败就级联到下一个 key"的兜底逻辑不变。

同时新增 key_labels 配置：4 个 key 分别对应用户在 Google Cloud 上开的 4 个项目
（智能摄像头-1/2/3/4），model_calls 统计现在按项目名而不是泛化的 key1/key2
展示，ModelStats 页面的 Key 列/拆分逻辑同步改为按最后一个 "·" 分隔（原来写死
按 "·key" 前缀查找，项目名场景下不适用）。

新增/重写 7 个单测覆盖：随机起点级联顺序、randrange 调用范围正确性、大样本
随机分布均匀性、key_labels 默认值/自定义值/key 被丢弃时的对齐。
 2026-08-22 07:37:33 +08:00
ericwyuan
1ad6af3d5d fix(fam-edge): Gemini 多 key 从未真正轮转 - 流量全压在 key1 
analyze_video/_generate_text 原来每次都从 api_keys[0] 开始遍历，只有当
key 的全部模型都失败才换下一个 key；由于 flash-lite 兜底基本总能在
key1 下成功，key2/3/4 实际零流量，配置的多 key 配额分散形同虚设。

新增 _rotated_keys()：每次调用前记住上次轮转到的起点，按起点滚动排序
返回 key 列表并把起点推进到下一个，多次调用后流量均匀摊到全部 key。
model_calls 统计的 model 字段现在带上 ·key{n} 后缀，可以看出具体是哪个
key 在跑（ModelStats 页面对应拆出 Key 列展示）。

新增 4 个单测覆盖起点归零/逐次推进/回绕/单 key 情形。
 2026-08-22 07:19:23 +08:00
ericwyuan
61db82cb9b refactor(fam-edge): 重构第一阶段 - 人物图片零额外调用 + 运行时稳定性 + 工程质量 
人物图片功能重做: bbox 随核心视频分析那一次 Gemini 调用一并产出(prompts.py 加
person_appearances.bbox 字段, [ymin,xmin,ymax,xmax] 0-1000 归一化), frame_service
直接用存好的 bbox 裁剪头像/事件缩略图, 删除原来"展示时额外调用 Gemini 定位人物"的
整套逻辑(locate_person_bbox/VLM 校验/熔断), 从架构上消除与核心视频分析共抢配额的
问题; 用真实数据验证裁剪结果正确框住人物本体。

NVIDIA 模型修复: 实测原配置的 3 个模型均不可用(asset_id 引用 500/400, 不支持视频),
改用 nemotron-3-nano-omni 的 base64 内嵌视频方式(唯一实测打通), 加 max_base64_mb
防止对大文件做注定失败的编码。

Gemini 多 Key 轮换: 支持 extra_api_keys 配置多个独立项目的 key, 配额用尽时依次
换 key 重试(每换 key 需重新上传, Files API 按项目隔离)。

稳定性加固: CircuitBreaker HALF_OPEN 清空旧失败计数(修复探测一失败就重新 OPEN 的
bug); chat() 统一接入熔断器(原来只有视频分析路径检查); NVIDIA 适配器改用共享
json_parser(原来自己重复实现且不做 schema 校验); Gemini Files API 上传超时也尝试
清理远程孤儿文件; video_processor/video_queue 里直接操作 OracleDB._conn 的裸 SQL
改走新增的 set_event_start_time/mark_video_invalid/reset_video_to_pending 方法;
/health 加入队列线程存活状态; 密钥改用 ${ENV_VAR} 引用(.env 已支持自动加载),
不再明文写入 config.yaml。

工程质量: 新增 fam-edge/tests(32 个单元测试, 覆盖熔断器状态机/JSON 解析容错/
时间戳解析/bbox 坐标换算/多 key 解析), 新增 scripts/smoke_test.py(发版前接口
稳定性检查); 清理死代码(OllamaAdapter.analyze_frames、get_sync_delta 死分支、
未使用的 vision_timeout/max_concurrent_tasks 配置项); 修正 get_events_for_label
排序(改最近优先 + 过滤畸形历史时间戳)。

已部署 Oracle 并跑通 smoke test 全部 6 项检查。

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-22 00:22:57 +08:00
ericwyuan
68337f81c4 fix(fam-edge): 视频分析 max_tokens 4096→16384 - 3秒密度+person_appearances 特征使输出 JSON 巨大被截断导致解析失败 2026-08-21 18:26:51 +08:00
ericwyuan
ff01d14c79 feat(v3): 人物模块重构 - 大模型结构化特征值替代 OpenCV 帧定位。prompt 增加 person_appearances(uid+7特征+action)并重写合并 prompt(稳定特征优先比对)；gemini 透传特征字段；oracle_db events/people 加 person_appearances_json/features_json/display_uid + _merge_features；video_processor 去 cv2 改 ffprobe 校验、_store_result 聚合 uid 特征落 people、删缩略图/事件截图；person_service 聚合特征后基于特征文本 LLM 合并；api_gateway 删 3 个图接口；NAS 镜像+DDL 加新字段；fam-ui 特征卡替代头像、事件时间线人物特征块 2026-08-21 18:06:21 +08:00
ericwyuan
02fc80b3b2 fix(fam-edge): 模型调用 started_at 改北京时间(UTC+8) - 原 datetime.now() 取 Oracle UTC 导致前端模型统计时间差 8 小时 2026-08-21 16:05:17 +08:00
ericwyuan
a72b286bd7 refactor(prompt): Prompt 集中化 - 新增 fam-edge ai_orchestrator/prompts.py（视频分析/智能问答/人物合并三模板共享，消除 gemini/nvidia 两份发散）；gemini/nvidia _build_video_prompt 改调共享函数并注入 camera_name；person_service 改调 build_person_merge_prompt；fam-core chat_handler 独立 prompts.py（跨模块风格一致）替代内联 CHAT_SYSTEM_PROMPT；输出硬约束(首字符{/禁markdown)、3 秒密度抽取、people_mentioned 一致性强制、描述 7 维度、人物合并唯一性约束 2026-08-21 14:42:27 +08:00
ericwyuan
4e85a98944 fix(锁与查询组): #12 熔断器状态转换加锁；#10 问答人名匹配改 JSON_CONTAINS 精确匹配(防 LIKE 子串/特殊字符误匹配)；#4 OracleDB 复合写加锁；#6 每消费者独立 VideoProcessor(消除 adapter.timeout 共享竞争)；#15 done 视频文件被覆盖(mtime>processed_at)自动重置重分析 2026-08-21 14:24:12 +08:00
ericwyuan
5233296dd3 fix(fam-edge): 事件时间戳改相对时间定位 - prompt 要求输出视频内相对时间 HH:MM:SS（模型对相对位置判断更准），后端按 开始时间+偏移 精确计算绝对时间落库；事件截图直接用偏移跳帧，消除模型绝对时间推算误差导致的图文不符 2026-08-21 13:48:46 +08:00
ericwyuan
b7b5fe6f0b feat(fam-edge): NVIDIA 多模型降级链 - adapter 支持 model_chain(asset 上传一次逐个尝试)+switch_interval_sec 切换间隔+model_timeouts 每模型独立超时；实测全部候选不可用(omni 500/12b 400/其余 404)，链机制保留待可用模型 2026-08-21 13:30:59 +08:00
ericwyuan
b87b38b140 feat(fam-edge): 云端模型调用统计 - 新增 model_calls 表(provider/model/时间/耗时/成功/失败原因)，gemini/nvidia 每次请求经 model_call_hook 记录并随 sync delta 下发；gemini 支持模型级 model_timeouts（lite 实测22.6s×4≈90s） 2026-08-21 12:21:49 +08:00
ericwyuan
1b0f62e5e9 chore(fam-edge): gemini 模型链每个模型请求前打印当前超时（确认 ×2 对 flash/flash-lite 均生效） 2026-08-21 12:13:02 +08:00
ericwyuan
ab5b706eeb fix(fam-edge): schema 对齐新架构 - parse_vlm_json 必填改 global_summary/events（兼容旧 frame_details/entities_json 转换）；NVIDIA PUT content-type 值改为 video/mp4 与 POST 一致（预签名校验） 2026-08-21 11:47:33 +08:00
ericwyuan
daf0f8377b fix(fam-edge): 上传端点与签名修正 - Gemini 上传改用 /upload/v1beta/files 端点（原 /v1beta/files 非上传端点）；NVIDIA PUT 用全小写 content-type 头（S3 预签名校验） 2026-08-21 11:43:58 +08:00
ericwyuan
d54070ece4 fix(fam-edge): 整视频上传方式修正 - Gemini 改 resumable 可续传协议(370MB 不再 raw 单发超时)；NVIDIA 改 Assets API 上传拿 asset_id(video_url 引用)，规避 25MB payload 上限 2026-08-21 11:37:24 +08:00
ericwyuan
ec25f4f50c fix(fam-edge): ollama_adapter 补充缺失的 Dict 类型导入（修复 worker 启动 NameError） 2026-08-21 10:59:32 +08:00
ericwyuan
9b1cc8f93b [阶段2] FAM-Edge 重构为整视频分析+同步接口+人物服务 - 移除切片/抽帧/队列，新增 oracle_db/person_service/qa/watch_processor/video_processor，api_gateway 提供 /api/oracle/sync 与 /api/oracle/people/correct 2026-08-21 10:38:15 +08:00
ericwyuan
eaf4ef3bd3 fix: Gemini 模型 fallback 链 — 修复全量降级 NVIDIA 
根因: 免费层配额 GenerateRequestsPerDayPerProjectPerModel 每天每
模型仅 20 请求，日均 30+ 任务耗尽后持续 429，全部降级 NVIDIA
(最近40任务 35 nvidia / 4 gemini)。

- gemini_adapter 抽 _generate() 模型链调用: 429 立即切换下一模型
  (flash -> flash-lite，各自独立 20/天配额)，503 退避 3s 重试一次
  再切换；视觉分析与问答统一走该链
- config: gemini 增 fallback_models，nvidia 恢复 nemotron-omni
  (原生视频输入；此前 Oracle 线上手动改过未回传仓库，被旧配置
  覆盖回 llama-3.2 逐帧模式) + timeout 30->120
- 健康检查校验整条模型链

实测 task 73: flash 429 -> lite 1s 内接管，12 帧直出，event_52
落库 provider=gemini。
 2026-08-21 00:07:34 +08:00
ericwyuan
80b2fcc40c fix: 视频时间语义修正 — 绝对时间戳偏移换算 + mtime 起点修正 + 直传超时 
三处时间语义 bug（时区统一排查的延伸发现）:

1. NVIDIA 集锦偏移语义: frame_timestamps 是绝对时间
   'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'(当日秒 77474s)被直接当视频内偏移用，
   seek 超出 30 分钟视频 → 0 帧 → 集锦恒为空 → 视频模式永远降级。
   修复: analyze_video 增加 event_start_time 参数，偏移 =
   帧时间 - 视频开始时间(跨午夜 +86400)；orchestrator 两处
   调用点透传。另加 ffprobe 时长过滤跳过超界片段(日志明示)，
   fps=15 统一 CFR 输出。

2. NAS dispatcher event_start_time: 原用文件 mtime(=录制结束
   时刻)，真实开始时间应为 mtime - 视频时长，事件时间整体偏移
   一个视频周期(~30min)。新增 _probe_duration 用 ffmpeg 解析
   Duration(NAS 无独立 ffprobe)。

3. 直传超时: 压缩后 ~19MB 略低于 20MB 分块阈值走直传，
   timeout(10,120) 在 1Mbps 下传 19MB 需 ~152s 必超时(task 42
   三连败 FAILED)。加大到 (10, 300)。

测试数据陷阱记录: 两轮 0KB/9.47s 集锦异常均为测试时间戳超出
视频时长所致(1801s>1800s)，单输入/多输入 concat 行为本身正常。
 2026-08-20 17:58:16 +08:00
ericwyuan
795e8acc6c fix: 时区统一北京时区 — Edge(UTC机器)三处时间处理修复 
背景: Oracle Edge 机器为 UTC 时区，NAS 与视频均为北京时间，
网页要求统一北京时区。排查结论: NAS 端(北京时间)与 UI(直读
MariaDB)均正确，问题集中在 Edge 端三处。

1. queue_manager: 7 处 datetime('now','localtime') 在 UTC 机器上
   写入 UTC 时间(比北京慢8h)，全部改为 datetime('now','+8 hours')
2. preprocessor.compute_timestamps: event_start_time 缺失时 fallback
   datetime.now() 用了 Edge 本地时间(UTC)，改为北京时间
   datetime.now(timezone(+8h))；带时区的 ISO 输入统一转北京时间
3. nvidia_adapter._ts_to_seconds: 不支持生产格式
   'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'(split后int抛ValueError全部返回-1)，
   导致集锦视频永远为空、视频模式永远降级逐帧——上一轮引入的
   bug，测试用 HH:MM:SS 格式未暴露。现支持两种格式；drawtext
   标签与提示词同步为完整时间戳说明

数据修正: event 17(task 298 手动测试缺 event_start_time)的
frame_timestamp 全为 UTC，按视频文件名真实时间(04:34:10)重算；
Edge 队列存量时间戳 +8h。

验证: 单测三例通过(生产格式解析/fallback北京时间/ISO带时区转换)；
task 41 新代码正确写入北京时间 17:36:52。
 2026-08-20 17:41:59 +08:00
ericwyuan
55633d3302 feat: NVIDIA 切换到原生视频输入 — nemotron-3-nano-omni + 集锦视频单次调用 
调研结论: build.nvidia.com 免费托管 API 上 video-llama3-8b 与
qwen2.5-vl-72b 已下线(404)，nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning
可用(200, 40RPM 免费额度内)，原生支持 video_url 输入(MP4 base64)。

实现:
1. nvidia_adapter 新增 analyze_video: 按关键帧时间点截取 ±1.5s 片段
   (drawtext 叠加时间戳，连字符避免冒号转义)拼集锦视频，640 宽 CRF28，
   base64 后经 video_url 单次调用，输出全 schema JSON(frame_details +
   global_summary + entities_json)并归一化对齐时间戳
2. analyze_frames 保留为无视频文件时的降级路径; chat max_tokens
   512→2048(reasoning 模型 token 消耗大); timeout 20→120s
3. orchestrator.run_visual_analysis 增加 video_path 参数，fallback 循环
   对支持 analyze_video 的适配器优先走视频模式，失败自动降级逐帧

实测(360MB 测试视频, 3 关键帧): 集锦 107KB, 全程 37s, 动态动作识别准确
(走动→坐沙发→坐餐桌)，跨片段综合摘要正常 — 显著优于旧逐帧静态识别。
 2026-08-20 17:21:33 +08:00
ericwyuan
853cb21542 fix: NVIDIA single-frame JSON parsing + Gemini timeout/circuit breaker tuning 
NVIDIA fix:
- Replace parse_vlm_json (requires full schema: global_summary/entities_json/
  frame_details/compute_provider) with lightweight _parse_single_frame_json
  that only extracts per-frame fields (person/action/clothing/etc)
- Root cause: NVIDIA adapter does per-frame analysis returning single-frame
  JSON, but parse_vlm_json rejected it for missing full-schema fields
- Verified: task 297 → 6/6 frames parsed successfully, first SUCCESS

Gemini + circuit breaker tuning:
- Gemini timeout: 30s → 90s (multi-image vision analysis needs more time)
- NVIDIA timeout: 20s → 30s (per-frame API call)
- Circuit breaker threshold: 3 → 5 (less aggressive tripping)
- Circuit breaker cooldown: 600s → 300s (faster recovery)
 2026-08-20 11:02:26 +08:00
ericwyuan
babf5b09a9 [架构重构] 移除本地Ollama融合，云端直出JSON直存DB，Q&A三模型降级 
1. 视频摘要链路：云端VLM直出结构化JSON → Edge format_cloud_result格式化校验 → 直存NAS DB（移除run_text_fusion本地融合）
2. 智能问答链路：Gemini→NVIDIA→Ollama降级，新增chat()纯文本问答方法
3. 适配器重构：base/gemini/nvidia/ollama adapter新增chat()；gemini多图单请求结构化JSON；nvidia逐帧调用聚合
4. 端点变更：/api/edge/chat → /api/edge/chat/ask，调orchestrator.run_qa()
5. chat_handler改经Edge Q&A编排，不再直连Ollama
6. 配置更新：ollama_url → qa_url，Ollama role注释改为Q&A兜底
7. README同步更新架构描述、拓扑图、时序图、模块表
 2026-08-20 10:21:09 +08:00
ericwyuan
99d75a4bda feat(adapter): 云端视觉适配器 + role 角色区分 
- base_adapter 增加 role 字段(vision/text)与 get_role()
- gemini_adapter 修复 v1beta 下模型名 404(gemini-1.5-flash→gemini-flash-latest), 改逐帧调用
- 新增 nvidia_adapter(openai SDK, 规避 NIM 单次限 1 图逐帧), 注册 adapter_factory
- 视觉分析仅 vision 角色参与, 文本融合交给 role=text 模型
 2026-08-20 09:11:44 +08:00
ericwyuan
50d83539f6 [deploy] Oracle 环境部署 + 模型基准测试 + OllamaAdapter 优化 
- Oracle 依赖安装: flask/gunicorn/requests/PyYAML/opencv/numpy 全部成功
- FAM-Edge 全部 8 个模块导入验证 PASS
- llava-phi3 基准测试: 冷启动 109s, 预热无限制 13.35s, 预热+num_predict=30 仅 4.34s PASS
- OllamaAdapter 新增 num_predict 可配置参数 (默认 500)
- config.yaml.example 新增 num_predict 配置项
- 创建 PROGRESS.md 进度追踪文档
 2026-08-19 23:01:21 +08:00
ericwyuan
c45464c3e2 [补全] 各模块 __init__.py 导出 - 确保import链路完整 2026-08-19 22:37:47 +08:00
ericwyuan
cdd1f21d4c [3.1-3.5] FAM-Edge 全链路 - API-Gateway/Video-Preprocessor/AI-Orchestrator/模型适配器(基类+Ollama+Gemini)/熔断器/JSON解析容错 + 配置 2026-08-19 22:25:38 +08:00