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部署与运行

CCAI 产品官网的正式地址是 ai.ccnvr.com。产品站与 CCAI 分析服务分开部署：官网由 Nginx 提供静态文件，分析服务默认监听本机 127.0.0.1:18090。

Windows​

  1. 下载并解压 Windows CPU 基础包。
  2. 复制 config.example.toml 为 config.toml。
  3. 将 AI.Enabled 设为 true。
  4. 运行 bin\ccnvr-ai.exe --config config.toml。

需要 NVIDIA GPU 时，把对应 CUDA Runtime Pack 解压到同一程序根目录，合并 bin/ 和 ai/onnxruntime/cuda/。

Linux​

tar -xJf ccnvr-ai-linux-amd64-stage3-cpu.tar.xz -C ccnvr-ai
cd ccnvr-ai
cp config.example.toml config.toml
chmod +x bin/ccnvr-ai bin/ccnvr-ai-infer-frame

基础包面向 glibc 2.31+，已在 Debian 12 环境完成启动验证。编辑 config.toml 后运行：

./bin/ccnvr-ai --config ./config.toml

关键配置​

[Server]
Host = "127.0.0.1"
Port = 18090

[AI]
Enabled = true
Device = "auto"
DecodeMode = "adaptive"
HardwareDecode = "auto"
InferenceThreads = 2
MaxChannels = 4

[Model]
Manifest = "models/rtmdet-tiny-coco-640/manifest.json"
PublicKey = "models/rtmdet-tiny-coco-640/model-signing-public.hex"
RequireSignature = true

Device=auto 会尝试 CUDA，失败时回退 CPU；Device=gpu 要求 GPU Pack 可用；Device=cpu 始终使用 CPU。

安全建议​

  • 保持服务监听 127.0.0.1，通过同机业务进程访问。
  • 不要把 API 暴露到公网；当前版本不包含远程身份认证。
  • 保留 Model.RequireSignature=true，不要在未知模型中关闭签名验证。
  • Runtime Pack 由用户手动下载和解压，服务不会自动联网安装 CUDA。