feat(pointcloud): auto-select verified GPU runtime

shuishen

7 days ago faf5be476037d3baf4da3515789906a176f9b040

 apps/workbench-console/src/components/PointCloudPanel.vue

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  if (job.status === "complete") return "重建完成，结果已加入案例库。";
  return job.error || "照片重建失败。";
});
function executionLabel(job: { device: string; environment?: string; torchVersion?: string }) {
  const device = job.device === "cuda" ? "GPU CUDA" : "CPU";
  return [device, job.environment, job.torchVersion ? `PyTorch ${job.torchVersion}` : ""].filter(Boolean).join(" / ");
}

function rings(feature: GeoFeature): number[][][] {
  const geometry = feature.geometry;
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  finally { annotationDeletingId.value = ""; }
}
async function startTraining(annotationId: string) {
  try { const { job } = await createPointCloudTrainingRun(annotationId, "cpu"); trainingJob.value = job; stopTrainingPolling(); void pollTrainingJob(); }
  try { const { job } = await createPointCloudTrainingRun(annotationId, "auto"); trainingJob.value = job; stopTrainingPolling(); void pollTrainingJob(); }
  catch (error) { runError.value = error instanceof Error ? error.message : "启动训练失败。"; }
}
function beforeInferenceUpload(file: File) { inferenceFile.value = file; return false; }
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      <section class="surface-section result-band"><div class="section-heading"><div><h2>分类结果与下载</h2><p>规则分类用于人工复核，不是资产台账或巡检结论。</p></div></div><a-space wrap><a-button v-if="selectedCloud.semantic_preview_point_cloud" type="link" :href="artifactUrl(`${currentCase.artifactRoot}/${selectedCloud.semantic_preview_point_cloud}`)" target="_blank"><DownloadOutlined />语义预览 PLY</a-button><a-button v-if="selectedCloud.semantic_classified_las" type="link" :href="artifactUrl(`${currentCase.artifactRoot}/${selectedCloud.semantic_classified_las}`)" target="_blank"><DownloadOutlined />语义分类 LAS</a-button><a-button v-if="selectedCloud.semantic_summary_file" type="link" :href="artifactUrl(`${currentCase.artifactRoot}/${selectedCloud.semantic_summary_file}`)" target="_blank"><FileOutlined />语义统计 CSV</a-button><a-button v-if="selectedCloud.semantic_vector_file" type="link" :href="artifactUrl(`${currentCase.artifactRoot}/${selectedCloud.semantic_vector_file}`)" target="_blank"><FileOutlined />语义候选 GeoJSON</a-button><a-button type="link" :href="artifactUrl(`${currentCase.artifactRoot}/run_metadata.json`)" target="_blank"><FileOutlined />运行元数据</a-button></a-space></section>
    </section>
    <section v-if="workflow === 'model' && annotationSource" class="surface-section result-band">
      <div class="section-heading"><div><h2>人工标注与监督训练</h2><p>仅保存你刷选确认的真值点；规则候选颜色不会写入训练标签。当前训练完全使用本机 CPU，迁移服务器后可原样改为 CUDA。</p></div><a-tag color="blue">本机 CPU</a-tag></div>
      <div class="section-heading"><div><h2>人工标注与监督训练</h2><p>仅保存你刷选确认的真值点；规则候选颜色不会写入训练标签。任务会自动探测并优先使用本机可用 GPU，未通过检测时回退 CPU。</p></div><a-tag color="blue">自动 GPU / CPU</a-tag></div>
      <a-space wrap class="annotation-source-row"><span>标注源</span><a-select v-model:value="annotationSourceId" :options="annotationSources.map((item) => ({ value: item.id, label: item.label }))" /></a-space>
      <a-alert type="info" show-icon :message="`标注底图：${annotationSource.sourceKind}`" description="为保持浏览器可交互，当前显示的是从原始 LAS 按体素确定性抽取的 40 万个 RGB/XYZ 点，不是语义规则分类颜色，也不是把 1,047 万原始点全部装入浏览器。" />
      <a-alert v-if="annotationNotice" :type="annotationNotice.type" show-icon :message="annotationNotice.message" />
      <PointCloudAnnotationViewer :source="annotationSource.url" :disabled="annotationSaving" @save="saveAnnotation" />
      <a-divider />
      <div class="section-heading"><div><h3>已保存标注版本</h3><p>显示所有标注源的版本，可删除标错版本。至少两个类别、每类 500 个用户确认点后可启动训练；系统按 XY 空间块划分训练、验证和测试，避免相邻线路或塔体点泄漏到测试集。</p></div></div>
      <a-list size="small" :data-source="annotations"><template #renderItem="{ item }"><a-list-item><a-space wrap><span>{{ item.id }}</span><span>{{ annotationSourceLabel(item.sourceId) }}</span><span>{{ item.labelCount.toLocaleString() }} 点</span><a-button size="small" type="primary" @click="startTraining(item.id)">本机 CPU 训练</a-button><a-popconfirm title="删除后不能恢复该标注版本，确认删除？" ok-text="删除" cancel-text="取消" @confirm="deleteAnnotation(item.id)"><a-tooltip title="删除标注版本"><a-button size="small" danger :loading="annotationDeletingId === item.id" aria-label="删除标注版本"><DeleteOutlined /></a-button></a-tooltip></a-popconfirm></a-space></a-list-item></template></a-list>
      <a-alert v-if="trainingJob" :type="trainingJob.status === 'failed' ? 'error' : trainingJob.status === 'complete' ? 'success' : 'info'" show-icon :message="`训练任务：${trainingJob.status}`" :description="trainingJob.error || (trainingJob.preview ? `已生成预测预览：${trainingJob.preview}` : '后台训练中，可继续浏览案例。')" />
      <a-list size="small" :data-source="annotations"><template #renderItem="{ item }"><a-list-item><a-space wrap><span>{{ item.id }}</span><span>{{ annotationSourceLabel(item.sourceId) }}</span><span>{{ item.labelCount.toLocaleString() }} 点</span><a-button size="small" type="primary" @click="startTraining(item.id)">自动选择 GPU / CPU 训练</a-button><a-popconfirm title="删除后不能恢复该标注版本，确认删除？" ok-text="删除" cancel-text="取消" @confirm="deleteAnnotation(item.id)"><a-tooltip title="删除标注版本"><a-button size="small" danger :loading="annotationDeletingId === item.id" aria-label="删除标注版本"><DeleteOutlined /></a-button></a-tooltip></a-popconfirm></a-space></a-list-item></template></a-list>
      <a-alert v-if="trainingJob" :type="trainingJob.status === 'failed' ? 'error' : trainingJob.status === 'complete' ? 'success' : 'info'" show-icon :message="`训练任务：${trainingJob.status}（${executionLabel(trainingJob)}）`" :description="trainingJob.error || (trainingJob.preview ? `已生成预测预览：${trainingJob.preview}` : `后台${executionLabel(trainingJob)}训练中，可继续浏览案例。`)" />
      <a-divider />
      <div class="section-heading"><div><h3>应用训练模型</h3><p>选择本机已完成的模型，上传一份新的带 RGB 点云，在本机 CPU 上生成预测候选。XYZ-only 输入会明确拒绝，不会伪造颜色特征。</p></div><a-tag color="blue">本机 CPU</a-tag></div>
      <div class="section-heading"><div><h3>应用训练模型</h3><p>选择本机已完成的模型，上传一份新的带 RGB 点云，自动优先使用可用 GPU 生成预测候选。XYZ-only 输入会明确拒绝，不会伪造颜色特征。</p></div><a-tag color="blue">自动 GPU / CPU</a-tag></div>
      <a-alert v-if="!semanticModels.length" type="warning" show-icon message="尚未发现可用训练模型。先完成并保留一次监督训练。" />
      <a-space v-else wrap class="model-inference-controls">
        <a-select v-model:value="selectedSemanticModelId" :options="semanticModelOptions" class="model-select" />
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        <a-button type="primary" :loading="inferenceSubmitting" :disabled="!selectedSemanticModelId || !inferenceFile" @click="applySemanticModel"><PlayCircleOutlined />应用模型</a-button>
      </a-space>
      <a-alert v-if="selectedSemanticModel" class="model-inference-model" type="info" show-icon :message="`测试 F1：${Object.entries(selectedSemanticModel.testF1).map(([key, score]) => `${key} ${score.toFixed(3)}`).join('；') || '该模型未记录可用测试指标'}`" description="测试指标仅来自该标注源的空间分块，不能代表新场景准确率；当前杆塔类别仍有较高误报风险，必须人工核验。" />
      <a-alert v-if="inferenceJob" :type="inferenceJob.status === 'failed' ? 'error' : inferenceJob.status === 'complete' ? 'success' : 'info'" show-icon :message="`模型应用任务：${inferenceJob.status}`" :description="inferenceJob.error || (inferenceJob.status === 'complete' ? `已完成 ${inferenceJob.inputName} 的分类候选。` : '后台 CPU 推理中，可继续浏览案例。')" />
      <a-alert v-if="inferenceJob" :type="inferenceJob.status === 'failed' ? 'error' : inferenceJob.status === 'complete' ? 'success' : 'info'" show-icon :message="`模型应用任务：${inferenceJob.status}（${executionLabel(inferenceJob)}）`" :description="inferenceJob.error || (inferenceJob.status === 'complete' ? `已完成 ${inferenceJob.inputName} 的分类候选。` : `后台${executionLabel(inferenceJob)}推理中，可继续浏览案例。`)" />
      <section v-if="inferenceJob?.status === 'complete' && inferenceJob.preview" class="model-inference-result">
        <SparsePointCloudViewer :source="artifactUrl(inferenceJob.preview)" />
        <a-descriptions v-if="inferenceSummary" size="small" :column="{ xs: 1, sm: 2, lg: 3 }"><a-descriptions-item label="输入点数">{{ inferenceSummary.input_points?.toLocaleString() }}</a-descriptions-item><a-descriptions-item label="预览点数">{{ inferenceSummary.preview_points?.toLocaleString() }}</a-descriptions-item><a-descriptions-item v-for="(count, code) in inferenceSummary.class_counts" :key="String(code)" :label="String(code)">{{ count.toLocaleString() }}</a-descriptions-item></a-descriptions>