常见问题
环境问题
Q: Docker 启动失败？
确保 Docker 和 Docker Compose 版本满足要求：
docker --version # >= 24.0
docker compose version # >= v2
Q: GPU 不可用？
- 确认已安装 NVIDIA Container Toolkit
- 运行
nvidia-smi检查 GPU 状态 - 运行
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi测试 Docker GPU 支持
Q: 端口被占用？
修改 .env 中的端口配置，或停止占用端口的服务：
# 查看端口占用
lsof -i :5173
lsof -i :8000
Q: 数据库连接失败？
检查 PostgreSQL 是否正常启动：
docker compose -f deploy/docker-compose.yml logs postgres
数据上传
Q: DICOM 上传失败？
- 确保 DICOM 文件包含完整的头信息
- 检查文件是否损坏（用其他 DICOM 查看器验证）
- 建议使用 DICOMDIR 文件管理数据集
Q: 文件大小限制？
单文件上传限制为 2GB。更大的数据集建议压缩后上传。
Q: 如何组织多模态数据？
建议按患者 ID 建立目录结构：
patient_001/
├── ct.nii.gz # CT 影像
├── mask.nii.gz # 分割标注
└── clinical.csv # 临床数据
模型训练
Q: 训练速度很慢？
- 检查 GPU 是否正常工作：
nvidia-smi - 减小 batch size 以降低显存占用
- 使用 CPU Worker 作为回退
Q: 显存不足 (OOM)？
- 减小 batch size
- 减小输入图像尺寸
- 使用梯度累积
- 使用更小的模型
Q: 如何断点续训？
在训练任务列表中找到中断的任务，点击"继续训练"。
结果导出
Q: 图表分辨率不够？
在图表导出节点中设置分辨率为 300 DPI 或更高。
Q: 如何导出原始数据？
在评估节点中选择"导出为 CSV"格式。
其他问题
Q: 如何获取技术支持？
请联系 RadStudio 内部开发团队获取技术支持。
Q: 提交 Bug 或功能建议？
请在内部项目管理系统中提交 Issue 或联系开发团队。