核心内容摘要
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如何实现定时任务unet自动化调度脚本示例
为什么需要定时任务你有没有遇到过这些情况每天早上8点自动处理一批新上传的人像照片生成卡通风格预览图发到工作群每隔两小时从指定文件夹扫描新增图片避免人工反复点击“批量转换”夜间服务器空闲时自动清理outputs/目录中超过24小时的临时结果节省磁盘空间周一至周五上午9点准时推送昨日卡通化处理统计共处理XX张、平均耗时X秒。
这些都不是靠手动点击能长期坚持的——人会忘记、会偷懒、会下班。
而一台部署好的unet人像卡通化服务只要配上一个轻量级定时调度脚本就能变成真正“不知疲倦”的AI小助手。
本文不讲复杂调度系统如Airflow、Celery而是用最直接、最易懂、零依赖的方式教你用Linux原生命令几行Shell脚本把科哥构建的这个基于DCT-Net的卡通化工具变成一台全自动运转的“人像风格化工厂”。
全程无需改一行Python代码不装新包不碰WebUI源码5分钟即可上线。
先搞清这个服务到底怎么“被调用”很多教程失败是因为没分清“谁在调用谁”。
我们先明确三个关键角色WebUI服务本身运行在http://localhost:7860的Gradio界面提供图形操作后端模型服务实际执行卡通化推理的Python进程加载了cv_unet_person-image-cartoon外部调度者我们要写的定时脚本——它不打开浏览器也不点按钮而是模拟用户提交表单的行为。
好消息是这个WebUI虽是Gradio搭建但完全开放了API端点。
你打开浏览器开发者工具 → Network → 点击“开始转换”就能看到它向/run/predict发送了一个POST请求携带了图片base
参数等数据。
但我们不用这么复杂。
更简单、更稳定、更适合定时任务的方式是直接调用其内置的CLI命令接口。
翻看科哥提供的run.sh脚本和项目结构你会发现它底层封装了一个可执行的Python入口。
我们不需要逆向只需确认一件事服务支持命令行批量处理模式。
验证方法很简单在终端执行cd /root/unet-cartoon-app python app.py --help如果输出类似usage: app.py [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] [--resolution RESOLUTION] [--strength STRENGTH] [--format FORMAT]恭喜——你已掌握全自动化的钥匙。
注意本文所有操作均基于你已完成基础部署即/bin/bash /root/run.sh能成功启动WebUI。
若尚未部署请先完成该步再继续。
实战三类高频定时场景脚本详解我们不写抽象理论只给能立刻复制粘贴、改两处路径就能跑的脚本。
每个脚本都包含用途说明 完整代码 使用说明 防坑提示。
1 场景一每30分钟扫描并处理新图片无人值守流水线适用于云服务器挂载NAS相册目录、团队共享文件夹自动美化。
脚本内容保存为/root/scripts/auto-process.sh#!/bin/bash # # unet人像卡通化 - 自动扫描处理脚本 # 功能每30分钟检查 input/ 目录对新图片批量转卡通结果存 outputs/ # 作者科哥方案延伸 | 修改于2026年 # INPUT_DIR/root/unet-cartoon-app/input OUTPUT_DIR/root/unet-cartoon-app/outputs LOG_FILE/root/unet-cartoon-app/logs/auto-process.log TIMESTAMP$(date %Y-%m-%d %H:%M:%S) # 创建日志和输出目录若不存在 mkdir -p $OUTPUT_DIR $INPUT_DIR $(dirname $LOG_FILE) # 获取input目录下所有待处理图片排除已处理过的 # 我们用文件修改时间 上次运行时间 来判断“新” LAST_RUN$(cat /root/unet-cartoon-app/.last_run_time 2/dev/null || echo
-
find $INPUT_DIR -type f \( -iname *.jpg -o -iname *.jpeg -o -iname *.png -o -iname *.webp \) -newermt $LAST_RUN | while read -r img; do echo [$TIMESTAMP] 发现新图片$(basename $img) $LOG_FILE # 构造输出文件名原名_卡通.png BASENAME$(basename $img | sed s/\.[^.]*$//) EXT$(basename $img | grep -o \.[^.]*$ | tr [:lower:] [:upper:]) OUTPUT_NAME${OUTPUT_DIR}/${BASENAME}_cartoon.png # 执行转换使用推荐参数1024分辨率、强度
0.
PNG无损 if python /root/unet-cartoon-app/app.py \ --input $img \ --output $OUTPUT_NAME \ --resolution 1024 \ --strength
8 \ --format png 2 $LOG_FILE; then echo [$TIMESTAMP] 成功处理$(basename $img) → $(basename $OUTPUT_NAME) $LOG_FILE # 可选处理完移动原图到 processed/ 目录避免重复处理 mkdir -p $INPUT_DIR/processed mv $img $INPUT_DIR/processed/ else echo [$TIMESTAMP] ❌ 处理失败$(basename $img) $LOG_FILE fi done # 更新最后运行时间戳 date %Y-%m-%d %H:%M:%S /root/unet-cartoon-app/.last_run_time echo [$TIMESTAMP] 扫描结束共处理 $(wc -l $LOG_FILE 2/dev/null || echo
行日志 $LOG_FILE使用说明将脚本保存为/root/scripts/auto-process.sh赋予执行权限chmod x /root/scripts/auto-process.sh手动测试一次/root/scripts/auto-process.sh检查logs/和outputs/是否生成结果设置定时任务编辑crontab# 每30分钟执行一次 */30 * * * * /root/scripts/auto-process.sh防坑提示脚本自带防重机制通过.last_run_time记录-newermt筛选不会重复处理同一张图自动创建缺失目录避免因路径不存在导致失败❌ 切勿将input/目录设为WebUI上传目录如gradio_cached_examples否则可能冲突建议单独建/root/unet-cartoon-app/input作为专用输入通道。
2 场景二每日凌晨2点清理过期输出磁盘守护者适用于长期运行的服务防止outputs/目录膨胀占满硬盘。
脚本内容保存为/root/scripts/clean-outputs.sh#!/bin/bash # # unet人像卡通化 - 自动清理过期输出 # 功能删除 outputs/ 下超过24小时的文件保留最近一天结果 # OUTPUT_DIR/root/unet-cartoon-app/outputs LOG_FILE/root/unet-cartoon-app/logs/clean-outputs.log TIMESTAMP$(date %Y-%m-%d %H:%M:%S) echo [$TIMESTAMP] 开始清理 outputs/ 目录... $LOG_FILE # 查找并删除24小时前的文件不删目录 find $OUTPUT_DIR -type f -mtime 1 -delete 2 $LOG_FILE # 统计清理结果 COUNT$(find $OUTPUT_DIR -type f -mtime 1 2/dev/null | wc -l) if [ $COUNT -eq 0 ]; then echo [$TIMESTAMP] 无需清理所有文件均在24小时内生成 $LOG_FILE else echo [$TIMESTAMP] 已清理 $COUNT 个过期文件 $LOG_FILE fi # 可选检查剩余空间低于10%时发警告需安装mailutils或替换为微信通知 # df -h $OUTPUT_DIR | awk NR2 {if($50
print 警告磁盘使用率$5} $LOG_FILE使用说明同样赋予权限chmod x /root/scripts/clean-outputs.sh加入crontab# 每天凌晨2点执行 0 2 * * * /root/scripts/clean-outputs.sh
3 场景三每周一上午9点生成处理报告管理可视化适用于向团队同步AI使用情况体现自动化价值。
脚本内容保存为/root/scripts/weekly-report.sh#!/bin/bash # # unet人像卡通化 - 周报生成脚本 # 功能统计上周 outputs/ 目录生成文件数、总大小、平均处理时长需配合日志 # 输出为纯文本报告可邮件/微信发送 # OUTPUT_DIR/root/unet-cartoon-app/outputs LOG_DIR/root/unet-cartoon-app/logs REPORT_FILE/root/unet-cartoon-app/reports/weekly_$(date %Y%m%d).txt TIMESTAMP$(date %Y-%m-%d %H:%M:%S) # 计算上周一到本周日的时间范围 START_DATE$(date -d last Monday %Y-%m-%d) END_DATE$(date -d next Sunday %Y-%m-%d) echo unet人像卡通化服务周报 $REPORT_FILE echo 统计周期$START_DATE 至 $END_DATE $REPORT_FILE echo 生成时间$(date) $REPORT_FILE echo $REPORT_FILE #
统计文件数量 COUNT$(find $OUTPUT_DIR -type f -newermt $START_DATE ! -newermt $END_DATE 2/dev/null | wc -l) echo 本周共生成卡通图片$COUNT 张 $REPORT_FILE #
统计总大小MB SIZE_MB$(find $OUTPUT_DIR -type f -newermt $START_DATE ! -newermt $END_DATE -exec stat -c %s {} \; 2/dev/null | awk {sum $1} END {printf %.1f, sum/1024/1024}) echo 输出总大小${SIZE_MB:-0} MB $REPORT_FILE #
从日志提取平均处理时长需日志含耗时信息如“耗时
2s” AVG_TIME$(grep -oE 耗时[0-
]s $LOG_DIR/auto-process.log 2/dev/null | grep -oE [0-
] | awk {sum $1; count} END {if(count
printf %.1f, sum/count} || echo N/A) echo ⏱ 平均单图处理耗时${AVG_TIME}s $REPORT_FILE echo $REPORT_FILE echo 提示本报告由自动化脚本生成无需人工干预。
$REPORT_FILE # 可选发送到邮箱取消下面两行注释并配置mail # SUBJECT【AI周报】unet卡通化服务 $START_DATE-$END_DATE # mail -s $SUBJECT youremail.com $REPORT_FILE使用说明加入crontab# 每周一上午9点执行 0 9 * * 1 /root/scripts/weekly-report.sh
进阶技巧让定时任务更可靠、更聪明上面三个脚本已覆盖90%日常需求。
但真实生产环境还需一点“小心机”
1 服务健康检查定时任务前先确认WebUI活着在每个脚本开头加入# 检查WebUI是否响应端口7860 if ! timeout 5 bash -c :/dev/tcp/
127.
0.
1/7860 2/dev/null; then echo [$(date)] ❌ WebUI未运行尝试重启... $LOG_FILE /bin/bash /root/run.sh 21 $LOG_FILE sleep 15 # 等待启动 fi
2 错误自动重试网络抖动或显存不足时多试两次将核心命令包裹为for i in {
.3}; do if python app.py --input $img --output $out --resolution 1024; then break elif [ $i -eq 3 ]; then echo ❌ 重试3次仍失败$(basename $img) $LOG_FILE else echo 第$i次失败3秒后重试... $LOG_FILE sleep 3 fi done
3 日志轮转避免单个log文件无限增长用logrotate或简单加一行# 在脚本末尾添加按月分割日志 if [ $(date %d) -eq 01 ]; then mv $LOG_FILE ${LOG_FILE}_$(date -d last month %Y%m)_bak fi
5.
总结定时不是目的自动化才是常态你现在已经掌握了如何绕过WebUI直连unet卡通化服务的命令行接口三个开箱即用的定时脚本自动处理、自动清理、自动报告三条防坑经验防重复、防中断、防磁盘爆满三项进阶能力服务自检、失败重试、日志管理。
这些脚本加起来不到200行却能让科哥构建的这个强大工具真正从“演示项目”蜕变为“生产级AI服务”。
记住最好的自动化是让你彻底忘记它的存在。
当某天你发现相册里新照片自动变卡通、日报准时出现在钉钉、磁盘空间永远充裕——你就知道这台服务器已经学会自己工作了。