Guide de démarrage rapide

Mettez le système Vision en route en moins de 10 minutes.

Prérequis

1. Matériel :
   • GPU NVIDIA (architecture Pascal ou plus récente).
   • Minimum 4 Go de VRAM.
2. Logiciel :
   • Docker Desktop ou Docker Engine.
   • NVIDIA Container Toolkit.
   • Git.

Installation

1. Cloner le dépôt

git clone git@github.com:FirstBreath/firstbreath-vision.git
cd firstbreath-vision

2. Configurer l'environnement

Copiez la configuration d'exemple si elle existe, ou créez .env manuellement :

# Si .env.example existe à la racine du dépôt :
cp .env.example .env

# Sinon créez .env et définissez au minimum : DB_MAIN_*, DB_CAMERA_*, REDIS_*
# Voir la référence [Variables d'environnement](/docs/vision/configuration/environment).

Éditez .env pour définir vos identifiants MySQL et Redis (les hôtes doivent correspondre à votre stack backend lorsque vous utilisez le réseau Docker control-hub-network).

3. Build et lancement

Utilisez Docker Compose pour construire la stack. Le premier build compile en pratique le moteur TensorRT (5 à 10 minutes).

docker-compose up -d --build

Vérification

Consultez les logs pour vérifier que le système est sain :

# camera manager
docker logs -f control-hub-camera-manager

# inference
docker logs -f control-hub-batch-inference

Vous devriez voir des messages comme Connected to Redis et Inference engine cold-booted.