优化API启动脚本，添加命令行参数支持以指定主机和端口，更新日志输出信息以反映新端口设置。

flux_style_shaper_api/flux_style_shaper_api.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import os
 import random
 import sys
+import argparse  # 添加argparse导入
 from typing import Sequence, Mapping, Any, Union
 import torch
 from PIL import Image
@@ -578,8 +579,15 @@ async def startup_event():
 
 # 主函数
 def main():
-    # 启动FastAPI服务器
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+    # 添加命令行参数解析
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='FLUX风格塑形API服务')
+    parser.add_argument('--port', type=int, default=8000, help='指定服务端口号，默认为8000')
+    parser.add_argument('--host', type=str, default="0.0.0.0", help='指定服务主机地址，默认为0.0.0.0')
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 启动FastAPI服务器，使用命令行参数中指定的端口
+    logger.info(f"API服务启动在 {args.host}:{args.port}")
+    uvicorn.run(app, host=args.host, port=args.port)
 
 if __name__ == "__main__":
     main() 

start_flux_api.sh

@@ -19,19 +19,22 @@ echo "已激活虚拟环境: $(which python3)"
 mkdir -p logs
 
 # 启动第一个实例使用GPU 0，端口8000
-echo "启动 GPU 0 上的服务实例..."
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python3 flux_style_shaper_api/flux_style_shaper_api.py > logs/flux_api_gpu0.log 2>&1 &
+echo "启动 GPU 0 上的服务实例，端口8000..."
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python3 flux_style_shaper_api/flux_style_shaper_api.py --port 8001 > logs/flux_api_gpu0.log 2>&1 &
 INSTANCE1_PID=$!
 echo "GPU 0服务已启动，进程ID: $INSTANCE1_PID"
 
 # 启动第二个实例使用GPU 1，端口8001
-echo "启动 GPU 1 上的服务实例..."
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python3 flux_style_shaper_api/flux_style_shaper_api.py > logs/flux_api_gpu1.log 2>&1 &
+echo "启动 GPU 1 上的服务实例，端口8001..."
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python3 flux_style_shaper_api/flux_style_shaper_api.py --port 8002 > logs/flux_api_gpu1.log 2>&1 &
 INSTANCE2_PID=$!
 echo "GPU 1服务已启动，进程ID: $INSTANCE2_PID"
 
 echo "所有服务实例已启动!"
-echo "可以通过以下方式查看日志:"
+echo "可以通过以下地址访问服务："
+echo "  - 实例1: http://$(hostname -I | awk '{print $1}'):8001"
+echo "  - 实例2: http://$(hostname -I | awk '{print $1}'):8002"
+echo "查看日志："
 echo "  tail -f logs/flux_api_gpu0.log"
 echo "  tail -f logs/flux_api_gpu1.log"