services: zookeeper: image: 'bitnami/zookeeper:3.5.5' volumes: - 'zookeeper_data:/bitnami' networks: - kafka_net environment: - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes kafka: image: 'bitnami/kafka:2.4.0' ports: - '9095:9095' volumes: - 'kafka_data:/bitnami' networks: - kafka_net environment: - KAFKA_BROKER_ID=1 - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9095 # Слушаются только запросы из внешней сети - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://localhost:9095 depends_on: - zookeeper detection: # Текущей директорией в путях является директория, в которой расположен данный docker-compose.yml файл build: ./detection/docker-build-context image: devbeh/detection volumes: - type: bind # Подключаем директорию с кодом. Данный volume не является read_only, поскольку программа может автоматически # скачать и сохранить в нем файлы весов моделей source: . target: /opt/detection/src network_mode: host runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${DEVBEH_DETECTION_NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-0} command: 'python3.6 run.py detection --log_dir /opt/detection/logs --weights_url ${DEVBEH_DETECTION_WEIGHTS_URL:-https://www.dropbox.com/s/qx1tlfmpkacvmep/COCO-MaskRCNN-R101FPN9xGNCasAugScratch.npz?dl=1} --bootstrap_servers ${DEVBEH_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:-localhost:9095} --username "${DEVBEH_KAFKA_USERNAME:-}" --password "${DEVBEH_KAFKA_PASSWORD:-}" --batch_size ${DEVBEH_DETECTION_BATCH_SIZE:-1} --name ${DEVBEH_DETECTION_INSTANCE_NAME:-detection}' detection_cbnet: # Текущей директорией в путях является директория, в которой расположен данный docker-compose.yml файл build: ./detection_cbnet/docker-build-context image: devbeh/detection_cbnet volumes: - type: bind # Подключаем директорию с кодом. Данный volume не является read_only, поскольку программа может автоматически # скачать и сохранить в нем файлы весов моделей source: . target: /opt/detection_cbnet/src network_mode: host runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${DEVBEH_DETECTION_CBNET_NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-0} command: 'python run.py detection_cbnet --log_dir /opt/detection_cbnet/logs --weights_url ${DEVBEH_DETECTION_CBNET_WEIGHTS_URL:-https://www.dropbox.com/s/0vsk5zld23tgrka/htc_cbv2_swin_large22k_patch4_window7_mstrain_400-1400_giou_4conv1f_adamw_1x_coco.pth?dl=1} --bootstrap_servers ${DEVBEH_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:-localhost:9095} --username "${DEVBEH_KAFKA_USERNAME:-}" --password "${DEVBEH_KAFKA_PASSWORD:-}" --batch_size ${DEVBEH_DETECTION_CBNET_BATCH_SIZE:-1} --name ${DEVBEH_DETECTION_CBNET_INSTANCE_NAME:-detection_cbnet}' pose3d: build: ./pose3d/docker-build-context image: devbeh/pose3d volumes: - type: bind # Подключаем директорию с кодом. Данный volume не является read_only, поскольку программа может автоматически # скачать и сохранить в нем файлы весов моделей source: . target: /opt/pose3d/src network_mode: host runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${DEVBEH_POSE3D_NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-0} command: 'python run.py pose3d --log_dir /opt/pose3d/logs --graphormer_weights_url ${DEVBEH_POSE3D_GRAPHORMER_WEIGHTS_URL:-https://datarelease.blob.core.windows.net/metro/models/graphormer_h36m_state_dict.bin} --hrnet_weights_url ${DEVBEH_POSE3D_HRNET_WEIGHTS_URL:-https://datarelease.blob.core.windows.net/metro/models/hrnetv2_w64_imagenet_pretrained.pth} --bootstrap_servers ${DEVBEH_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:-localhost:9095} --username "${DEVBEH_KAFKA_USERNAME:-}" --password "${DEVBEH_KAFKA_PASSWORD:-}" --batch_size ${DEVBEH_POSE3D_BATCH_SIZE:-1} --name ${DEVBEH_POSE3D_INSTANCE_NAME:-pose3d}' pose3d_vhm: build: ./pose3d_vhm/docker-build-context image: devbeh/pose3d_vhm volumes: - type: bind # Подключаем директорию с кодом. Данный volume не является read_only, поскольку программа может автоматически # скачать и сохранить в нем файлы весов моделей source: . target: /opt/pose3d_vhm/src network_mode: host runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${DEVBEH_POSE3D_VHM_NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-0} command: 'python run.py pose3d_vhm --log_dir /opt/pose3d_vhm/logs --weights_url ${DEVBEH_POSE3D_WEIGHTS_URL:-https://www.dropbox.com/s/5889lels808tm0v/model_chall_train_152ft_384x288.pth.tar?dl=1} --bootstrap_servers ${DEVBEH_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:-localhost:9095} --username "${DEVBEH_KAFKA_USERNAME:-}" --password "${DEVBEH_KAFKA_PASSWORD:-}" --batch_size ${DEVBEH_POSE3D_VHM_BATCH_SIZE:-1} --name ${DEVBEH_POSE3D_VHM_INSTANCE_NAME:-pose3d_vhm}' tracking: build: ./tracking/docker-build-context image: devbeh/tracking volumes: - type: bind # Подключаем директорию с кодом. Данный volume не является read_only, поскольку программа может автоматически # скачать и сохранить в нем файлы весов моделей source: . target: /opt/tracking/src network_mode: host runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${DEVBEH_TRACKING_NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-0} # https://drive.google.com/u/0/uc?export=download&confirm=2ySX&id=1HX2_JpMOjOIj1Z9rJjoet9XNy_cCAs5U - bytrack command: 'python run.py tracking --log_dir /opt/tracking/logs --fairmot_weights_url ${DEVBEH_FAIRMOT_WEIGHTS_URL:-https://drive.google.com/u/0/uc?export=download&confirm=VHcw&id=1iqRQjsG9BawIl8SlFomMg5iwkb6nqSpi} --use_fairmot --bootstrap_servers ${DEVBEH_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:-localhost:9095} --username "${DEVBEH_KAFKA_USERNAME:-}" --password "${DEVBEH_KAFKA_PASSWORD:-}" --batch_size ${DEVBEH_TRACKING_BATCH_SIZE:-1} --max_frames_lost ${DEVBEH_MAX_FRAMES_LOST:-50} --name ${DEVBEH_TRACKING_INSTANCE_NAME:-tracking}' networks: kafka_net: driver: bridge volumes: zookeeper_data: driver: local kafka_data: driver: local