# 视野后端配置
server:
  address: ":18080"
  openapiPath: "/api.json"
  # 请求体上限（默认 8MB）：APK 上传（管理端下发新版本）可能数百 MB，必须放大
  clientMaxBodySize: "512mb"

database:
  default:
    type: sqlite
    # SQLite 数据文件(运行时数据,不提交 git)
    link: "sqlite::@file(./data/observer.db)"
  cache:
    # 查询缓存 TTL(秒)
    ttl: 30

auth:
  # 登录 token 签名密钥（HMAC-SHA256，必填）：换值即全员下线
  secret: "changeme-auth-secret"
  # 登录 token 有效期（秒），默认 30 天
  tokenTtl: 2592000

admin:
  # 后台管理端静态 token：请求头 X-Admin-Token 必须匹配；为空时管理接口全部拒绝
  token: "Tongli686^*^"

app:
  # Android APK 上传目录（运行时数据，与 ./data 平级、docker-compose 挂载持久化；
  # 目录下永远只保留最新一个文件 observer-latest.apk，下载地址固定 /download/observer-latest.apk）
  apkDir: "./workspace"
  # 模型训练体系运行时数据根目录（图片/标注/模型/训练产物；与 apkDir 同目录时共用 workspace）
  datasetDir: "./workspace"

# 图像生成（管理端「AI 生成图片」）：provider 必填项缺失时生成接口返回「图像生成服务未配置」
imageGen:
  provider: localai     # dashscope | localai
  baseUrl: "http://192.168.3.210:18080"  # localai 必填：训练机 local-ai 地址（/v1/images/generations）
  model: z-image-turbo     # localai 上加载的模型名；dashscope 用 qwen-image-3.0
  apiKey: ""            # dashscope 必填：DashScope API Key
  timeoutSeconds: 1800   # 每张生成超时（默认 120；localai 训练机 704x1248 竖版实测约 26min/张）

# 训练通道（并发度 1：GPU 独占，同时仅一个 running 任务）：
# mode=subprocess 训练机与服务器同机；mode=ssh 异机（训练脚本/数据集经 ssh 通道同步）
training:
  mode: ssh      # subprocess | ssh
  ssh:
    host: "192.168.3.210"            # 训练机地址（mode=ssh 必填）
    user: "root"
    port: 22
    privateKeyPath: ""  # 私钥路径与 password 二选一
    password: "123"
  workdir: /opt/pheasant_data   # 训练机工作目录（train_server.py / yolov8n.pt 所在）
  venvPython: /opt/pheasant_data/venv/bin/python
  datasetDir: datasets  # 训练机数据集根目录（相对 workdir，yolo/<name> 为子目录）
  timeoutMinutes: 240   # 训练超时判死（started_at 起算；实测 100 张约 3 分钟，千图级约 1 小时）
  imgsz: 704            # 训练/导出分辨率（须与 App 端推理输入对齐）
  epochs: 150           # 训练轮数（patience 30 早停，设大可自动停）
  batch: 16             # 批大小（按训练机显存调整）
  device: "0"           # GPU 编号（cpu 用 cpu）

# RF-DETR 预标注服务（管理端标注工作台）：需从服务器可达，未配置时预标注接口返回「标注服务未配置」
localAi:
  baseUrl: "http://192.168.3.210:18080"           # 如 http://127.0.0.1:18080（local-ai 兼容 /v1/detection）
  model: rfdetr-xlarge
  threshold: 0.08       # 候选置信度阈值（宁多勿漏）
  confConfirmed: 0.2    # 高于此视为确认(class 0)，否则疑似(class 1)
  overlapThreshold: 0.3  # 重叠去重阈值（交叠/较小框面积，NMS 风格；RF-DETR 同目标常输出一大一小两框，minIoU 比 IoU 更能命中）
  inputSize: 700        # 提交前整图等比缩放最长边
  classNames: [pheasant, suspect]  # 标注类别名（写入 data.yaml，随 result.json 存模型 labels）

labelTask:
  # 预标注并发度（逐张调 RF-DETR，缺失或非法时回退默认值）
  poolSize: 4

# 套餐定价（静态配置，改价 = 改本节点后重启服务；金额单位为分，展示名由 days 派生"N天"）
plans:
  - id: day
    days: 1
    price_cents: 1000
  - id: week
    days: 7
    price_cents: 5600
  - id: month
    days: 30
    price_cents: 18000

payment:
  # 回调验签/IO 处理并发度(缺失或非法时回退默认值)
  poolSize: 16
  wechat:
    # 微信支付 APP 支付(APIv3),商户号未配置时接口返回「支付未配置」
    appid: ""            # 开放平台 AppID
    mchid: ""            # 商户号
    apiV3Key: ""         # APIv3 密钥
    serialNo: ""         # 商户证书序列号
    privateKey: ""       # 商户 API 私钥文件路径(PEM)
    notifyUrl: ""        # 回调地址,如 https://api.example.com/api/v1/payment/wechat/notify
  alipay:
    # 支付宝 APP 支付,未配置时接口返回「支付未配置」
    appid: ""            # 开放平台 AppID
    privateKey: ""       # 应用私钥文件路径(PEM)
    alipayPublicKey: ""  # 支付宝公钥文件路径(PEM)
    sellerId: ""         # 收款方 PID(回调校验 app_id/seller_id 用)
    notifyUrl: ""        # 回调地址,如 https://api.example.com/api/v1/payment/alipay/notify