05 - 端口与实时画面（训练 / 评估）

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05 – 端口与实时画面（训练 / 评估）

适用机器：host2（Ubuntu 22.04 + Docker Swarm，公网 154.222.19.221，内网 10.0.37.3）
结论：网页上能看实时画面的入口只有一个 —— RoboMaker 容器内的 web_video_server：
训练 8080、评估 8180。8100 是训练多 worker 汇总页，8888 是日志分析 Jupyter，
5900 是 VNC（当前 DR_GUI_ENABLE=False，没有 Gazebo 画面），它们都不是仿真摄像头画面。

1. 快速索引

154.222.19.221 是 host2 的公网地址（内网为 10.0.37.3，hostname -I 第一项）。在 host2 本机上可把 IP 换成 localhost。
这些端口没有鉴权，直接暴露公网有风险；条件允许时优先用第 6.2 节的 SSH 隧道。

2. 端口从哪来

端口不是写死在 compose 里的，而是 bin/activate.sh 按 DR_RUN_ID 算出来的：

# bin/activate.sh（swarm 模式）
export DR_ROBOMAKER_TRAIN_PORT=$(expr 8080 + $DR_RUN_ID)
export DR_ROBOMAKER_EVAL_PORT=$(expr 8180 + $DR_RUN_ID)
export DR_ROBOMAKER_GUI_PORT=$(expr 5900 + $DR_RUN_ID)

# 非 swarm（compose）模式
export DR_ROBOMAKER_TRAIN_PORT="8080-8089"
export DR_ROBOMAKER_EVAL_PORT="8080-8089"
export DR_ROBOMAKER_GUI_PORT="5901-5920"

注意：

• DR_RUN_ID 改变时所有端口一起偏移；本文均按当前 DR_RUN_ID=0 计算。
• 训练和评估可以同时开（8080 与 8180 不冲突），但 8 GiB 内存的 host2 不建议。
• 训练栈名是 deepracer-0，评估栈名是 deepracer-eval-0，两者都用 sagemaker-local 网络。

3. 训练时怎么看

3.1 直接看单栈（最常用）

http://154.222.19.221:8080/

打开后是 ROS Image Topic List 页面，点任意话题就是 MJPEG 实时流：

http://154.222.19.221:8080/stream_viewer?topic=/racecar/deepracer/kvs_stream

也可以直接取单帧：

http://154.222.19.221:8080/snapshot?topic=/racecar/deepracer/kvs_stream

训练栈启动后 RoboMaker 需要 30–60 秒才把 web_video_server 拉起来；
刚启动时页面能开但列表空/一直转圈是正常的。

3.2 多 worker 汇总页（dr-start-viewer）

cd ~/deepracer-for-cloud
source bin/activate.sh # dr-* 必须 source 后才有
dr-start-viewer # 或启动训练时加 -v：dr-start-training -v

然后访问：

http://154.222.19.221:8100/

• 一页最多显示 6 个 worker 的 /racecar/deepracer/kvs_stream。
• 重启训练后必须刷新 viewer，否则还连旧容器：dr-update-viewer
• 停止：dr-stop-viewer
• 该脚本只查找 deepracer-${DR_RUN_ID}_robomaker（训练栈），
  不包含评估栈 deepracer-eval-${DR_RUN_ID}_robomaker，所以评估时请直接用 8180。

4. 评估时怎么看

http://154.222.19.221:8180/

页面与训练完全一样（同一个 web_video_server），只是端口换成了 8180。
启动方式：

source bin/activate.sh
dr-start-evaluation -q

验证是否监听：

ss -ltn | grep 8180
# LISTEN 0 4096 *:8180 *:*
docker service ls | grep eval
# deepracer-eval-0_robomaker … *:8180->8080/tcp

dr-start-viewer / 8100 对评估无效，原因见 3.2。
评估结束后容器会被移除，8180 随之关闭；要保留画面请用 DR_EVAL_SAVE_MP4=True 落盘（见第 8 节）。

5. 页面上有哪些话题

当前 http://154.222.19.221:8180/ 实际返回的列表包含前四项（/sub_camera 未出现）。
每路流都是 multipart/x-mixed-replace 的 MJPEG，Chrome / Edge / Firefox 可直接看，无需插件。

6. 从自己电脑访问

6.1 能直连（公网或内网）

直接开 http://154.222.19.221:8080/ 或 http://154.222.19.221:8180/。
端口由 Docker 绑定在 *（所有网卡），只要 host2 防火墙/云安全组放行即可。
在 host2 本机上也可以访问 http://localhost:8080/ / http://localhost:8180/。

检查 host2 本机监听：

ss -ltn | grep -E ':8080|:8180|:8100|:5900|:8888|:9000|:9001'

检查防火墙（如有 ufw）：

sudo ufw status

6.2 不能直连（推荐 SSH 隧道）

在 Windows PowerShell 里：

# 评估画面
ssh –N –L 8180:localhost:8180 rambo@host2

# 训练画面（另开一个）
ssh –N –L 8080:localhost:8080 rambo@host2

# 多 worker 汇总页
ssh –N –L 8100:localhost:8100 rambo@host2

然后浏览器打开 http://localhost:8180/（或 8080 / 8100）。
隧道方式不需要改防火墙，也不要把 8080/8180 暴露到公网。

VNC 同理：ssh -N -L 5900:localhost:5900 rambo@host2，再用 VNC 客户端连 localhost:5900；
但当前 GUI 关闭，连上也是空桌面。

7. Gazebo GUI（5900）与 Jupyter（8888）

7.1 Gazebo GUI

system.env 当前：

DR_GUI_ENABLE=False

所以 5900 即使被映射也没有 Gazebo 画面。要看完整仿真界面（而不只是摄像头）：

# 1) 改 system.env
sed -i 's/^DR_GUI_ENABLE=.*/DR_GUI_ENABLE=True/' ~/deepracer-for-cloud/system.env
# 2) 重启训练/评估栈（必须先移除旧栈）
docker stack rm deepracer-0
sleep 15
source bin/activate.sh
dr-start-training

然后用 VNC 客户端（RealVNC / TigerVNC / Remmina）连 154.222.19.221:5900。
这不是网页；浏览器打不开 vnc://，需要 VNC 客户端或 noVNC 之类的网关。
CPU 模式下开 GUI 会明显拖慢仿真，训练/评估期间一般保持 False。

7.2 日志分析 Jupyter

source bin/activate.sh
dr-start-loganalysis

访问 http://154.222.19.221:8888/（端口 8888）。它用于分析训练日志/指标，不提供实时仿真画面。

8. 评估视频（不依赖端口）

评估时设置：

DR_EVAL_SAVE_MP4=True

结束后会把三个视角写到 MinIO：

s3://bucket/<MODEL_PREFIX>/mp4/camera-<…>/0-video.mp4

• 评估结束后约 3 分钟在 flush，期间不要 docker stack rm，否则视频会损坏/丢失。
• 下载示例：aws –profile minio –endpoint-url http://localhost:9000 \\
  s3 cp s3://bucket/reinvent_base-10003/mp4/ ./mp4/ –recursive

• 这是“事后看”的方式；想“实时看”仍然用第 3/4 节的 8080/8180。

9. 当前实际状态（2026-10-22 15:41 UTC，评估结束后）

$ ss -ltn | grep -E ':8080|:8180'
（无输出：8080 / 8180 都不监听）

$ docker service ls
deepracer-eval-0_rl_coach 0/1
deepracer-eval-0_robomaker 0/1 （评估结束，端口已释放）
s3_minio 1/1 *:9000-9001->9000-9001/tcp

• 训练栈 deepracer-0 已停（速度阶梯停在 10009 启动阶段），所以 8080 / 5900 不监听。
• 评估已跑完：日志出现 shutting down processing monitor complete，MP4 于 15:39 UTC 落盘
  s3://bucket/reinvent_base-10003/mp4/：
  • camera-45degree/0-video.mp4 28.6 MB
  • camera-pip/0-video.mp4 33.0 MB
  • camera-topview/0-video.mp4 258 B（异常，基本为空；与 /sub_camera 未发布一致）
• 要看回放/再次评估时，重新 dr-start-evaluation，8180 会重新监听。
• DR_GUI_ENABLE=False，没有 Gazebo GUI。
• 公网连通性实测（2026-10-22 15:43 UTC）：9000 返回 403、9001 返回 200；
  8180 因评估结束返回 000（连接失败）。训练/评估栈启动后需再确认 8080/8180 未被安全组拦截。

10. 排查表

11. 相关文件