CV-модели и локальные весаCV models and local weights

Model-backed метод готов только тогда, когда одновременно доступны runtime, нужные файлы модели и корректная настройка метода. Установленный ml.runtime не означает, что веса уже загружены; наличие файла, в свою очередь, не доказывает совместимость runtime.A model-backed method is ready only when its runtime, model files and method configuration are all available. An installed ml.runtime does not mean weights are already downloaded, while a file on disk does not prove runtime compatibility.

Сетевая граница. Загрузка запускается только отдельной кнопкой и обращается к Ultralytics/GitHub либо pinned Hugging Face repository. Model host видит обычные HTTPS metadata устройства (например, IP и User-Agent), но Screph не отправляет ему canonical project, разметку или исходные кадры. После загрузки inference выполняется локально. Для чувствительной сети используйте подготовленный вручную или offline runtime/model pack.Network boundary. Downloads start only from an explicit button and contact Ultralytics/GitHub or a pinned Hugging Face repository. The model host sees ordinary device HTTPS metadata such as IP and User-Agent, but Screph does not send it the canonical project, markup or source frames. Inference is local after download. For a sensitive network, use a manually prepared or offline runtime/model pack.

Три независимых слояThree independent layers

СлойLayerГде проверятьWhere to checkЧто подтверждаетWhat it proves
ml.runtimeНастройки → ЗависимостиДоступность выбранного Python/ML runtime и его packages.Availability of the selected Python/ML runtime and its packages.
Model assetModel assetСтраница семейства моделиThe model family's settings pageНаличие обязательных файлов, путь и, когда объявлен pin, SHA-256.Required files, path and, when a pin is declared, SHA-256.
Активный backendActive backendНастройки модели и CV workspaceModel settings and the CV workspaceКакую готовую модель использует конкретный метод.Which ready model a specific method uses.

Кнопки Проверить runtime и Зависимости... на model tabs работают с тем же общим компонентом ml.runtime; они не устанавливают отдельную скрытую копию Python.The Check runtime and Dependencies... controls on model tabs use the same shared ml.runtime component; they do not install a hidden second Python copy.

YOLO

Откройте Настройки → Модели YOLO. Страница хранит каталог моделей, флаг GPU, автозагрузку и активные модели для segment, detect и pose consumers. Таблица показывает имя, тип, размер, ориентир RAM/скорости и фактический статус файла.Open Settings → YOLO Models. The page stores the model directory, GPU flag, autoload option and active models for segment, detect and pose consumers. Its table shows name, type, size, estimated RAM/speed and actual file status.

  • Загрузить выбранную запускает Ultralytics в фоновом worker и переносит полученный .pt в выбранный каталог.Download selected runs Ultralytics in a background worker and moves the resulting .pt file into the selected directory.
  • Удалить с диска удаляет локальный файл после подтверждения; registry entry при этом остаётся доступной для повторной загрузки.Delete from disk removes the local file after confirmation; the registry entry remains available for another download.
  • Импорт своей модели копирует доверенный пользователем .pt, запрашивает имя и тип detect/segment/pose.Import custom model copies a user-trusted .pt and asks for its name and detect/segment/pose type.
  • Поиск, фильтр и сортировка не меняют файлы. Двойной клик открывает справку по registry entry.Search, filtering and sorting do not modify files. Double-click opens help for a registry entry.

Текущая граница каталога. Встроенный registry содержит segment и pose entries (включая YOLOv8/YOLO11 и FastSAM), но не содержит готовых detect entries. Поле активной detect-модели и импорт custom detect реализованы. Добавленная custom entry живёт в registry текущего процесса; сам скопированный .pt остаётся на диске, но после перезапуска запись нужно добавить/импортировать снова. Пустой список активных моделей не подтверждает готовность default filename.Current catalog boundary. The bundled registry contains segment and pose entries (including YOLOv8/YOLO11 and FastSAM), but no ready-made detect entries. Active detect selection and custom detect import are implemented. A custom entry lives in the current process registry; the copied .pt remains on disk, but its entry must be added/imported again after restart. An empty active-model list does not prove that a default filename is ready.

SAM

Откройте Настройки → Настройки CV → Модели SAM. Здесь выбираются каталог, backend по умолчанию, автозагрузка и checkpoint каждого backend.Open Settings → CV Settings → SAM Models. This page selects the directory, default backend, autoload behavior and each backend checkpoint.

BackendПолучение checkpointCheckpoint provisioningПроверкаCheck
MobileSAMУправляемая загрузка с зафиксированной revision Hugging Face.Managed download from a pinned Hugging Face revision.Наличие, SHA и пробная загрузка backend.Presence, SHA and a backend load test.
EfficientSAMУправляемая загрузка с зафиксированной revision Hugging Face.Managed download from a pinned Hugging Face revision.Наличие, SHA и пробная загрузка TorchScript.Presence, SHA and a TorchScript load test.
FastSAMКнопка показывает инструкцию: автоматическая загрузка выключена, checkpoint берётся вручную из официального источника.The button shows instructions: automatic download is disabled and the checkpoint must be obtained manually from the official source.Наличие и пробная загрузка; SHA pin для этого manual artifact не объявлен.Presence and a load test; no SHA pin is declared for this manual artifact.

OmniParser

Откройте Настройки → Настройки CV → OmniParser. Страница управляет каталогом, GPU, системной информацией PyTorch/CUDA и несколькими обязательными файлами каждого model component.Open Settings → CV Settings → OmniParser. This page manages the directory, GPU, PyTorch/CUDA system information and the multiple required files of each model component.

  • Рекомендуемый V2-набор состоит из icon_detect_v2 и icon_caption_v2; legacy V1.5 entries также присутствуют в registry.The recommended V2 set consists of icon_detect_v2 and icon_caption_v2; legacy V1.5 entries also remain in the registry.
  • Скачать выбранные получает artifacts из зафиксированной revision соответствующего Hugging Face repository.Download selected obtains artifacts from the pinned revision of the corresponding Hugging Face repository.
  • Статус Загружена требует все обязательные локальные файлы; отсутствующий один файл делает component неготовым.Downloaded requires every mandatory local file; one missing file makes the component unready.
  • Лицензия показывается у каждой registry entry и может отличаться между detector и caption component.Each registry entry shows its license, which may differ between detector and caption components.

Что означает SHA-статусWhat SHA status means

  • Не загружена / missing — нет файла или части обязательного набора.a file or part of a required set is missing.
  • Загружена / valid — обязательные пути существуют; полная hash-проверка могла ещё не запускаться.required paths exist; a full hash check may not have been requested yet.
  • Ошибка / broken — структура или заявленный SHA не совпали; замените или загрузите asset заново.structure or a declared SHA did not match; replace or re-download the asset.

Проверить SHA даёт криптографическое подтверждение только для artifacts, у которых SHA-256 pin объявлен в manifest. Сообщение «pin не объявлен» означает «не проверено по известному хешу», а не автоматически «файл безопасен». Custom .pt запускайте только из доверенного источника.Check SHA provides cryptographic confirmation only for artifacts with a declared SHA-256 pin in the manifest. “Pin is not declared” means “not verified against a known hash,” not that a file is automatically safe. Run custom .pt files only when you trust their source.

Если метод не запускаетсяIf a method does not start

  1. На model tab нажмите Проверить runtime; при ошибке откройте Зависимости... на компоненте ml.runtime.On the model tab, press Check runtime; if it fails, open Dependencies... for ml.runtime.
  2. Обновите статус files, проверьте фактический каталог и выполните SHA-проверку, если pin доступен.Refresh file status, verify the actual directory and run SHA verification when a pin is available.
  3. Выберите загруженную модель как активную для нужного типа и повторите запуск из CV workspace.Select a downloaded model as active for the required type and retry from the CV workspace.
  4. Проверяйте показанную ошибку; Screph не заменяет отсутствующий model/backend скрытым облачным provider.Inspect the reported error; Screph does not silently replace a missing model/backend with a cloud provider.

Runtime dependencies →Runtime dependencies → · CV GUI и preview/apply →CV GUI and preview/apply →