43 lines
2.8 KiB
Text
43 lines
2.8 KiB
Text
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
|
# 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.
|