`@snapotter/ai` paketi, yerel ML işlemleri için yerel araçları ve Python çalışma zamanlarını koordine eder. Çoğu ML aleti, hızlıısınma başlatmaları için kalıcı bir Python sidecar kullanır. OCR kasıtlı olarak ayrıdır: `fast`, yerel Tesseract ikili dosyasını çağırırken, `balanced` ve `best`, `/data/ai/v3` altında aktif değişmez RapidOCR nesline sabitlenmiş özel bir kalıcı JSONL dispatcher kullanır. Her istek bir generation lease içerir. Yükseltme sırasında SnapOtter, etkinleştirmeden önce aday üzerinde bir smoke test çalıştırır, atomik olarak yeni dispatcher'ye geçer ve ardından garbage collection'den önce eski nesli boşaltır.
NVIDIA CUDA, onu destekleyen çalışma zamanları tarafından otomatik olarak algılanır ve kullanılır. OCR, her ana bilgisayarda CPU'yi kullanır, NVIDIA GPU'lu sistemler dahil, bu alet için CUDA ve sürücü bağlantısından kaçınılması.
VA-API, Quick Sync veya OpenCL üzerinden Intel/AMD iGPU hızlandırma bugün AI çıkarımı için desteklenmiyor. `/dev/dri` öğesini bir konteynere eşlemek, CUDA yeteneğine sahip bir NVIDIA GPU mevcut olmadıkça bu Python sidecar araçlarını hızlandırmaz.
Dört modalite (image, audio, video, document) genelinde 19 Python sidecar AI aracı, artı isteğe bağlı AI yetenekleri olan 2 araç. Tüm modeller yerel olarak çalışır; ilk model indirmesinden sonra internet gerekmez.
Hızlı OCR `auto`, `en`, `de`, `es`, `fr`, `zh` ve `ja` dillerini destekler, ancak Koreceyi (`ko`) desteklemez. Korece için doğru OCR paketi ve `balanced` ya da `best` gerekir. Paket resmi Linux amd64 ve arm64 kapsayıcılarında, OCR’nin CPU’da kaldığı NVIDIA ana bilgisayarları dahil çalışır. Desteklenmeyen sistemler açık bir uyumluluk hatası alır ve sessizce `fast` seçeneğine dönülmez. Korece ile `fast` veya eski `tesseract` diğer adı kuyruk öncesinde `FEATURE_INCOMPATIBLE` ve `fast-korean-unsupported` ile reddedilir.
Ayrı bir "docs" dispatcher profili, AI izin listesini belge işleme betikleriyle (`doc_pagecount`, `doc_health`, `doc_flatten`, `doc_redact`, `doc_text`, `doc_to_word`, `doc_metadata`, `doc_html_pdf`) değiştirir ve ağır ML içe aktarmalarını atlar.
**Zaman aşımları:** varsayılan 300 s; OCR ve BiRefNet arka plan kaldırma 600 s alır.
## Özellik Paketleri {#feature-bundles}
AI modelleri, araç başına bir arşiv olarak değil, paylaşılan bağımlılık yığınına göre paketlenir. Bir özellik paketi, araçlar aynı model ailesini, Python wheel'lerini veya yerel kütüphaneleri kullandığında birden fazla aracı etkinleştirebilir. Bu, yayın Docker imgesini daha küçük tutar ve aynı arka plan matlama, yüz algılama, OCR, onarım ve konuşma modellerinin yinelenen kopyalarının saklanmasını önler.
Docker imgesi, uygulamayı artı ortak çalışma zamanını içerir. Büyük model arşivleri, talep üzerine kalıcı`/data/ai` birimine indirilir, ardından ihtiyaç duyan her araç tarafından yeniden kullanılır. Bir paket, başka bir araç ihtiyaç duyduğu için zaten yüklüyse, ona bağımlı yeni bir aracı etkinleştirmek o paketi tekrar indirmez.
Çoğu AI aracının çalıştırılmadan önce bir veya daha fazla özellik paketine ihtiyacı vardır. Yönetici kullanıcı arayüzü bunları`POST /api/v1/admin/tools/:toolId/features/install` aracılığıyla araçla yükler; bu, tam paket listesini çözer, önceden yüklenmiş olan paketleri atlar ve yalnızca eksik indirmeleri sıraya koyar. Örneğin, yeni bir örnekte Pasaport Fotoğrafını etkinleştirmek `background-removal` ve `face-detection` sıralarını oluşturur; Arka Plan Kaldırma zaten yüklendikten sonra etkinleştirildiğinde yalnızca `face-detection` sıraya alınır. OCR bir istisnadır çünkü `fast`'nin pakete ihtiyacı yoktur; isteğe bağlı doğru çalışma süresini kullanıcı arayüzü veya `POST /api/v1/admin/features/ocr/install` aracılığıyla yükleyin.
| `passport-photo` | `background-removal`, `face-detection` | Arka planı kaldırır, ardından kırpmayı pasaport ve kimlik fotoğrafı kurallarına göre çerçevelemek için yüz işaret noktalarını kullanır. |
| `enhance-faces` | `upscale-enhance`, `face-detection` | Seçilen yüz bölgelerinde GFPGAN veya CodeFormer iyileştirmesini çalıştırmadan önce yüzleri algılar. |
Bir araç yalnızca OCR hariç gerekli tüm paketler yüklendiğinde kullanılabilir: yerleşik `fast` katmanı, isteğe bağlı OCR paketi olmadan kullanılabilir durumda kalır. Kısmi kurulumlar geçerlidir ve artımlı olarak işlenir: kurulu paketler yeniden kullanılır, eksik paketler indirmeler olarak gösterilir ve sıraya alınmış kurulumlar birer birer çalıştırılır, böylece paylaşılan Python ortamı aynı anda değiştirilmez.
### Doğru OCR çalışma zamanı kurulumu {#accurate-ocr-runtime-installation}
Doğru OCR paketi, resmi Linux amd64 veya Linux arm64 konteyneri için platforma özel bir çalışma zamanıdır. amd64 yapısı Python 3.12'yi kullanır; arm64 yapısı Python 3.11'i kullanır. Her iki yapı da ONNX Runtime'nin `CPUExecutionProvider`'si aracılığıyla RapidOCR'yi çalıştırır, dolayısıyla aynı paket yalnızca CPU ve NVIDIA Docker ana bilgisayarlarında çalışır. Doğru çalışma zamanı en az 4 GiB etkili bellek gerektirir: yapılandırılmış kapsayıcı cgroup sınırı, aksi takdirde ana bilgisayar belleği. İmzalı uyumluluk minimumunun altındaki bir sistem indirmeden önce reddedilir. Bu gereksinim yerleşik Fast OCR için geçerli değildir. Bare-metal yapıları, libc ve Python ABI güvenli bir şekilde çıkarılamadığından reddedilir; Ana bilgisayar Tesseract ve Ghostscript sağladığında hızlı OCR kullanılabilir durumda kalır.
İsteğe bağlı yapı, mimariye bağlı olarak yaklaşık 208-234 MiB sıkıştırılmış ve 409-488 MiB çıkartılmıştır. İmzalı dizin, yükleyici tarafından zorunlu kılınan sıkıştırılmış ve çıkartılmış bayt sayımlarını tam olarak bağlar. Yerleşik Tesseract, resmi görüntüye yaklaşık 25 MiB ekler ve `/data/ai`'de hiçbir dosyaya ihtiyaç duymaz.
Çevrimiçi kurulum, imzalı bir sürüm dizinini ve geçerli platform için tam içerik adresli yapıyı getirir. SnapOtter, yeni nesli atomik olarak etkinleştirmeden önce Ed25519 dizin imzasını, yapı boyutunu, SHA-256 özetini, model özetlerini, yolları, dosya modlarını ve aşamalı smoke test'yi doğrular. Başarısız bir yükleme önceki sağlıklı nesli etkin bırakır.
Hava boşluklu kurulum için, `index` ve `archive` adlı çok parçalı alanları kullanarak hem sürümün `ocr-runtime-index.json`'sini hem de eşleşen OCR çalışma zamanı arşivini `POST /api/v1/admin/features/import`'ye yükleyin. Çevrimdışı içe aktarma, çevrimiçi kurulumla aynı imza, karma, çıkarma, uyumluluk ve duman testi kontrollerini uygular; güvenilir imzalı dizini olmayan bir arşiv reddedilir.
**Modeller:** Tesseract (`fast`); PP-OCRv6 küçük modellerle (`balanced`) RapidOCR; Kalibre edilmiş varyant puanlamasına sahip PP-OCRv6 orta modeller (`best`)
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | Dinamik | `quality` ve `engine` belirtilmezse SnapOtter kullanılabilir en iyi katmanı şu sırayla seçer: `best`, `balanced`, `fast`. Korece için `fast` hiçbir zaman seçilmez; `best`, ardından `balanced` kullanılır veya doğru çalışma zamanının kurulum ya da uyumluluk hatası döndürülür. |
| `enhance` | boolean | Seviyeye bağlı | Yerel kontrastı iyileştirin. Hızlı doğrudan uygular; doğru katmanlar, yalnızca kalibre edilmiş puanlama OCR'yi iyileştirdiğinde varyantı korur. En İyi için Varsayılanlar Açıktır |
Çıkarılan metni artı kaynak meta verilerini döndürür: motor, istenen ve gerçek kalite, cihaz, sağlayıcı, bozulma durumu, uyarılar ve uygun olduğunda doğru çalışma zamanı/model sürümleri. Açık kalite istekleri hiçbir zaman başka bir katmana geri dönmez. `balanced` veya `best` kullanılamıyorsa API, `fast`'yi sessizce çalıştırmak yerine `FEATURE_NOT_INSTALLED` veya `FEATURE_INCOMPATIBLE`'yi döndürür.
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | Dinamik | `quality` ve `engine` belirtilmezse SnapOtter kullanılabilir en iyi katmanı şu sırayla seçer: `best`, `balanced`, `fast`. Korece için `fast` hiçbir zaman seçilmez; `best`, ardından `balanced` kullanılır veya doğru çalışma zamanının kurulum ya da uyumluluk hatası döndürülür. |
| `enhance` | boolean | Seviyeye bağlı | Yerel kontrastı iyileştirin. Hızlı doğrudan uygular; doğru katmanlar, yalnızca kalibre edilmiş puanlama OCR'yi iyileştirdiğinde varyantı korur. En İyi için Varsayılanlar Açıktır |
Maske, base64 olarak değil, **ikinci bir dosya parçası** (alan adı`mask`) olarak gönderilir. Maskedeki beyaz pikseller silinecek alanları belirtir. `format` ve `quality` ayarları üst düzey form alanları olarak gönderilir.
| Parametre | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|-----------|------|---------|-------------|
| `file` | file | (gerekli) | Kaynak görüntü (multipart) |
| `mask` | file | (gerekli) | Maske görüntüsü (multipart, alan adı`mask`, beyaz = sil) |
Arka planın kaldırıldığı ancak arkada saçaklanma, hale veya yarı saydam kalıntılar bırakıldığı "sahte saydam" PNG'leri düzeltir. Temiz bir alfa kanalı üretmek için BiRefNet'in yüksek çözünürlüklü matlama modelini kullanır, ardından kenarlar boyunca renk kirlenmesini kaldırmak için yapılandırılabilir saçak giderme işlemi uygular.
**OOM yedek zinciri:** BiRefNet HR-matting mevcut belleği aşarsa, araç otomatik olarak önce `birefnet-general` değerine, ardından `u2net` değerine geri döner.
| Parametre | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|-----------|------|---------|-------------|
| `defringe` | number (0-100) | `30` | Renk kirlenmesini kaldırmak için kenar saçak giderme gücü |
| `outputFormat` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | Çıktı görüntü biçimi |
## İsteğe Bağlı AI Yetenekleri Olan Araçlar {#tools-with-optional-ai-capabilities}
Aşağıdaki araçlar Python sidecar araçları değildir ancak belirli seçenekler etkinleştirildiğinde AI özelliklerini kullanır.
### Görüntü İyileştirme {#image-enhancement}
**Araç rotası:**`image-enhancement`
**Motor:** Analiz tabanlı (Sharp histogramı ve istatistikleri)
Görüntüyü analiz eder ve pozlama, kontrast, beyaz dengesi, doygunluk, keskinlik ve gürültü için otomatik düzeltmeler uygular. Sahneye özgü modları destekler.
| Parametre | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|-----------|------|---------|-------------|
| `mode` | `"auto"` \| `"portrait"` \| `"landscape"` \| `"low-light"` \| `"food"` \| `"document"` | `"auto"` | Düzeltmeleri ayarlamak için sahne modu |
| `intensity` | number (0-100) | `50` | Genel düzeltme gücü |