Selbst betriebene Plattform zur Bild- und Videoklassifikation für mehrere Mandanten.
Läuft im Eigenbetrieb auf eigener GPU-Hardware. Der Code ist öffentlich, der Betrieb nicht.
Keine öffentliche Demo — der Dienst läuft auf eigener GPU-Hardware hinter API-Keys. Zugang auf Anfrage.
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Bild- und Videoinhalte mehrerer Mandanten mussten automatisch klassifiziert werden, ohne die Daten an einen externen Dienst zu geben.
Eigene Plattform mit YOLO-basierter Erkennung, Warteschlangen-Verarbeitung, API-Key-Verwaltung je Mandant und Admin-Dashboard; GPU-Anbindung auf eigener Hardware.
Die Modell-Inferenz war der kleinere Teil. Ob der Dienst unter Last brauchbar bleibt, entscheiden Queueing, Timeouts und Wiederholungen.
Plattform zur automatischen Klassifikation von Bild- und Videoinhalten für mehrere Mandanten. Erkennung auf YOLO-Basis läuft auf eigener GPU-Hardware, die Verarbeitung über Warteschlangen. Jeder Mandant hat eigene API-Keys und Kontingente, die Auswertung läuft über ein Admin-Dashboard.
Vier Dienste in einem Compose-Stack, jeder mit einer klaren Aufgabe:
Redis ist optional zuschaltbar und übernimmt dann dreistufiges Rate-Limiting und einen Ergebnis-Cache über den SHA-256 des Bildes.
Die Modelle sind austauschbar: NudeNet (640m) und EraX-YOLO11m laufen einzeln oder als Ensemble auf demselben Input. Überlappende Treffer werden über ein gemeinsames concept zusammengeführt; das Feld sources zeigt, welches Modell den Treffer stützt. Für kleinere Maschinen lässt sich die EraX-Modellgröße per Environment auf s oder n drehen, ohne am Code zu drehen.
Bild- und Videoklassifikation, Zensieren mit H.264-Ausgabe über ffmpeg, Batch-Verarbeitung, Szenen-Extraktion aus Videos.
768-dimensionale Embeddings, Cosine-Vergleich zweier Bilder, freies Tagging und Altersschätzung.
JWT-Login, Master- und persönliche API-Keys (gehasht), Pläne mit Kontingenten, Nutzungsprotokoll je Schlüssel.
Batch und Video laufen auf Wunsch asynchron: sofort eine job_id, Ergebnis per Webhook, Status über /jobs/{id}. Webhooks sind HMAC-signiert und werden mit Backoff wiederholt.
Admin-Dashboard: Mandanten, Schlüssel, Auswertung, Upload-Oberfläche und Demo. Zweisprachig, mit Fehlergrenzen und Toasts.
Eine SQLAlchemy-Schicht für PostgreSQL (Docker) und SQLite (lokal), Migrationen über Alembic. Dadurch braucht die lokale Entwicklung keinen Datenbank-Container.
NudeNet und EraX-YOLO11m erkennen unterschiedlich gut und liefern unterschiedliche Labels. Beide laufen zu lassen brachte zwei Trefferlisten, die sich überlappten — der Aufrufer hätte sie selbst zusammenführen müssen.
Ein gemeinsames `concept` je Treffer, über das überlappende Funde zusammengelegt werden. Das Feld `sources` sagt, welches Modell den Treffer stützt. Für den Aufrufer ist der Ensemble-Lauf ein einzelner Request mit einer Ergebnisliste.
Batch und Videoanalyse liefen synchron. Bei großen Archiven und langen Videos hing der Client an einer offenen HTTP-Verbindung, bis alles durch war — mit allen Timeout-Problemen, die daran hängen.
`?async=true` für /batch und die Video-Endpunkte: sofort eine job_id, Ergebnis über den bestehenden Webhook-Dispatcher mit HMAC und Backoff, dazu mandantengetrennte /jobs/{id}-Endpunkte. Die Ereignisse heißen job.completed und job.failed.
Der Produktivbetrieb braucht PostgreSQL, GPU und ffmpeg. Wer nur einen Endpunkt ändern wollte, musste den kompletten Stack hochziehen.
Eine gemeinsame SQLAlchemy-Schicht für SQLite (lokal) und PostgreSQL (Docker), plus ein Makefile mit `make dev-local` und Einzelzielen je Dienst. Modelle werden bei Bedarf automatisch nachgeladen.
Projektabhängigkeit
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Objekt-relationale Open-Source-Datenbank mit JSONB, FTS und reicher Erweiterbarkeit.
databaseProjektabhängigkeit
React-Framework mit App Router, RSC und Hybrid-Rendering.
frameworkTypsicheres Superset von JavaScript.
languageProjektabhängigkeit
Container-Plattform für reproduzierbare Build-/Deploy-Pipelines.
infrastructureProjektabhängigkeit
Projektabhängigkeit
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