Livrare LOT 1 - Didi

ai_platform/modules/forensic_features/requirements.txt

@@ -0,0 +1,43 @@
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# Forensic Features API — Lean Dependencies
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# Scopul acestui set: extracție de features forensice pentru consum LLM.
+# NU include torch / autogluon / transformers (acelea sunt pentru a face
+# clasificare end-to-end — irrelevant aici).
+#
+# Imagine Docker rezultată: ~1.5 GB (vs ~8 GB cu transformers + autogluon).
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# ── Observability ────────────────────────────────────────────────────────
+prometheus-client==0.21.1
+opentelemetry-api==1.30.0
+opentelemetry-sdk==1.30.0
+opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.30.0
+opentelemetry-instrumentation-aiohttp-server==0.51b0
+
+# ── Core scientific stack ────────────────────────────────────────────────
+numpy==2.1.3
+scipy==1.16.3
+pillow==11.3.0
+matplotlib==3.10.8
+
+# ── Computer vision ──────────────────────────────────────────────────────
+# headless = fără GUI Qt → economie ~100MB
+opencv-contrib-python-headless==4.13.0.92
+mediapipe==0.10.33
+
+# ── Web framework ────────────────────────────────────────────────────────
+aiohttp==3.13.5
+aiohttp-cors==0.8.1
+
+# ── Note ─────────────────────────────────────────────────────────────────
+# Sistem necesar (instalat în Dockerfile prin apt):
+#   ffmpeg                — extracție frame-uri și audio
+#   libgl1 + libglib2.0-0 — OpenCV runtime
+#   libgles2 + libegl1    — MediaPipe FaceLandmarker OpenGL ES
+#   libgomp1              — OpenMP
+#
+# Opțional (NU în această listă, opt-in via env M27_USE_HF=1):
+#   transformers + torch  — pentru HF AI detector în m27. Adaugă ~2GB.
+#                            Testat empiric: NU îmbunătățește per ansamblu
+#                            pe date out-of-distribution. Vezi docs/MODULES.md.