merge: 合并远程 README 精简 + 保留本地快速开始/离线部署章节

README:
- 新增「离线部署（导入预构建镜像）」章节：docker load + 启动命令
- 功能特性更新：设置页、任务删除、进度细分、离线运行、/docs 公开

docs/DOCKER.md:
- 新增「导入预构建镜像（离线部署）」完整章节：
  前置要求、导出步骤、需拷贝文件清单、导入启动命令、离线说明、后续更新代码

.gitignore:
- 排除 *.tar（导出的镜像文件不入库）

.dockerignore

@@ -8,3 +8,5 @@ logs/
 *.pid
 .git/
 .gitignore
+test/
+build/

.gitignore

@@ -7,6 +7,7 @@ __pycache__/
 
 # 运行时数据（走 docker volume，不入库）
 data/
+data-gpu/
 /models/
 config.yaml
 *.pid
@@ -15,3 +16,11 @@ logs/
 # 编辑器
 .vscode/
 .idea/
+
+# 测试数据与脚本（本地测试用，不入库）
+/test/
+
+# 导出的 Docker 镜像 tar（太大，不入库）
+*.tar
+
+build/

Dockerfile

@@ -1,44 +1,81 @@
+# syntax=docker/dockerfile:1.7
 # audio2text — 一份 Dockerfile，CPU(dev) / GPU(prod) 双形态。
 #   docker build --build-arg VARIANT=cpu -t audio2text:cpu .
 #   docker build --build-arg VARIANT=gpu -t audio2text:gpu .
-# 区别仅在基础镜像与 torch 轮子；Python 依赖列表完全一致。
+#   docker compose --profile dev up -d --build      # 开发：dev target + 源码挂载 + reload
+#
+# 分层目标：依赖层(deps)稳定固化，代码层(final/dev)在最末，改代码不重装依赖。
+# BuildKit 缓存挂载(--mount=type=cache)：pip wheel 跨构建复用，二次构建秒级。
+#
+# 安全约束：PyTorch CPU wheel 与 GPU(CUDA) wheel 是两个不兼容二进制包。
+#   - CPU 版 torch.cuda.is_available()=False（CPU 预期）
+#   - GPU 版 torch.cuda.is_available()=True（GPU 可调度）
+# 因此 torch 必须按 VARIANT 分叉装不同 wheel，绝不能跨 variant 共享依赖层。
+# deps 阶段用 FROM base-${VARIANT}，CPU/GPU 是两条独立构建链，各自装对应 torch。
 
 ARG VARIANT=cpu
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 1. 基础镜像分叉：CPU 用 slim Python，GPU 用 CUDA runtime + 手动装 python3.12
+# ---------------------------------------------------------------------------
 FROM python:3.12-slim AS base-cpu
-# GPU 基础镜像带 CUDA 运行时，torch 可装 CUDA 轮子
+
 FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 AS base-gpu
+# Ubuntu 22.04 默认源只有 python3.10/3.11，需加 deadsnakes PPA 才能装 python3.12。
+# 注意：不能用 python3-pip（那是 3.10 的系统 pip，会把包装到 3.10 site-packages）。
+# 用 python3.12 -m ensurepip 给 3.12 装 pip，确保所有包进 3.12 目录。
+# DEBIAN_FRONTEND=noninteractive 避免 tzdata 等包进入交互式配置卡住构建。
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
 RUN apt-get update -y && apt-get install -y --no-install-recommends \
-        python3.12 python3.12-venv python3.12-dev python3-pip \
+        software-properties-common gnupg ca-certificates \
+    && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
+    && apt-get update -y && apt-get install -y --no-install-recommends \
+        python3.12 python3.12-venv python3.12-dev \
         && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
     && ln -sf /usr/bin/python3.12 /usr/local/bin/python3 \
-    && ln -sf /usr/bin/python3.12 /usr/local/bin/python
+    && ln -sf /usr/bin/python3.12 /usr/local/bin/python \
+    && python3 -m ensurepip \
+    && python3 -m pip install --upgrade pip
 
-FROM base-${VARIANT} AS final
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 2. deps：系统依赖 + Python 依赖（含 torch）。CPU/GPU 各自一条独立链。
+#    final / dev 都 FROM deps，继承对应 variant 的 torch，不串。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+FROM base-${VARIANT} AS deps
 ARG VARIANT
-ENV VARIANT=${VARIANT} \
-    PYTHONUNBUFFERED=1 \
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
     PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
     HF_HOME=/models/huggingface \
     CT2_CACHE=/models/ctranslate2
 
-# ffmpeg 是核心系统依赖，必须装
-RUN apt-get update -y && apt-get install -y --no-install-recommends \
+# ffmpeg 是核心系统依赖；patchelf 用于修复 ctranslate2 可执行栈
+RUN --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
+    --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
+    apt-get update -y && apt-get install -y --no-install-recommends \
         ffmpeg ca-certificates patchelf \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 WORKDIR /app
 COPY requirements.txt /app/requirements.txt
 
-
-# CPU 装 CPU 版 torch；GPU 走默认 index（带 CUDA 的轮子）
-RUN if [ "$VARIANT" = "cpu" ]; then \
-        pip install --upgrade pip && \
+# 【顺序关键】必须先装 torch（按 VARIANT 分叉），再装 requirements。
+# 原因：requirements 里的 transformers / accelerate 依赖 torch，若先装 requirements，
+# pip 会从默认 PyPI 拉来 GPU 版 torch + nvidia-* 全家桶（~2GB），即使后续覆盖装 CPU torch，
+# 那些无用的 nvidia 包仍残留在镜像里。先装 torch 让 pip 解析 requirements 时 torch 已满足。
+#
+# CPU 走 cpu index（~200MB，无 nvidia 依赖）；GPU 走默认 PyPI（带 CUDA，~2.5GB）。
+# 两套 wheel 二进制不兼容：CPU 版 cuda.is_available()=False，GPU 版 =True。不可共享。
+RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip,sharing=locked \
+    pip install --upgrade pip && \
+    if [ "$VARIANT" = "cpu" ]; then \
         pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ; \
     else \
-        pip install --upgrade pip && \
         pip install torch ; \
     fi
-RUN pip install -r /app/requirements.txt
+
+# torch 已就位，requirements 里的 transformers/accelerate 解析时复用已装 torch，不重复拉
+RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip,sharing=locked \
+    pip install -r /app/requirements.txt
 
 # ctranslate2 的 .so 带可执行栈标志（PT_GNU_STACK X），在某些内核 + Docker 组合下
 # 会触发 "cannot enable executable stack as shared object requires"。用 patchelf
@@ -51,13 +88,41 @@ RUN for d in /usr/local/lib/python3.12/site-packages/ctranslate2.libs \
     done; \
     python -c "import ctranslate2; print('ctranslate2 stack fix verified', ctranslate2.__version__)"
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 3. dev：从 deps 继承依赖，不 COPY 代码（compose 用 volume 挂载源码）。
+#    开启 uvicorn --reload，改代码零重建、保存即生效。
+#    注意：dev 必须在 final 之前，保证 `docker build` 默认 target 是 final。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+FROM deps AS dev
+VOLUME ["/data", "/models"]
+# ctranslate2/faster-whisper 用系统动态链接器找 cuDNN（不走 torch 的库加载），
+# 需把 torch wheel 自带的 nvidia 库目录加入 LD_LIBRARY_PATH，否则 GPU 推理报
+# "Unable to load libcudnn_ops.so.9"。放在 final/dev 而非 deps，避免 ENV 变化
+# 导致 deps 的 apt/pip 层缓存失效。CPU 镜像无此目录，路径被忽略不影响。
+ENV CONFIG_PATH=/app/config.yaml \
+    LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cudnn/lib:/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/nvidia/cudnn/lib:/usr/local/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cublas/lib:/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/nvidia/cublas/lib \
+    HF_HUB_OFFLINE=1 \
+    TRANSFORMERS_OFFLINE=1
+
+EXPOSE 8000
+CMD ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 4. final（prod）：从 deps 继承全部依赖，只加 app 代码。
+#    放在最后 = `docker build` 默认 target。setup.sh / start.sh 依赖此默认行为。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+FROM deps AS final
 COPY app /app/app
+COPY scripts /app/scripts
 COPY config.example.yaml /app/config.example.yaml
 
 # 运行时数据：上传 / 中间产物 / 输出字幕 / 模型缓存
 # 全部走 volume，镜像本身无状态、无敏感数据
 VOLUME ["/data", "/models"]
-ENV CONFIG_PATH=/app/config.yaml
+ENV CONFIG_PATH=/app/config.yaml \
+    LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cudnn/lib:/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/nvidia/cudnn/lib:/usr/local/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cublas/lib:/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/nvidia/cublas/lib \
+    HF_HUB_OFFLINE=1 \
+    TRANSFORMERS_OFFLINE=1
 
 EXPOSE 8000
 CMD ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

README.md

@@ -9,41 +9,34 @@
 
 ---
 
-## 目录
+## 快速开始
 
-- [功能特性](#功能特性)
-- [架构](#架构)
-- [部署：CPU 开发环境](#部署cpu-开发环境)
-- [部署：GPU 生产环境](#部署gpu-生产环境)
-- [配置文件说明](#配置文件说明)
-- [缓存清理与定时任务](#缓存清理与定时任务)
-- [HTTP 接口](#http-接口)
-- [断句与时间戳重算原理](#断句与时间戳重算原理)
-- [模型不共驻（显存策略）](#模型不共驻显存策略)
-- [Docker 说明](#docker-说明)
-- [依赖](#依赖)
-- [常见问题](#常见问题)
+### GPU 环境（需 NVIDIA GPU + nvidia runtime）
+
+```bash
+AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+./start.sh          # 端口 8001
+```
+
+启动后打开 `http://127.0.0.1:8000/`，拖入视频即可。详细部署流程、模型选型、CPU↔GPU 切换
+见 [部署指南](./docs/DEPLOYMENT.md)。
 
 ---
 
 ## 功能特性
 
-- **主页** `/`：上传入口（拖拽 / 选择文件，多文件、4 MiB 分片、断点续传）+ 最近 10 个任务的实时进度卡片，完成的可直接下载字幕。
-- **历史任务页** `/history`：分页查看所有历史任务，可下载完成的字幕。
-- **实时日志页** `/logs`：按级别分层查看——debug=详细子步骤、info=仅阶段转换、error=完整 traceback。
-- **大视频处理**：接收完成后用 ffmpeg 提取 16 kHz 单声道 PCM 音频；是否删原始视频由配置决定。
-- **faster-whisper 转写英语**，带词级时间戳。
-- **断句 + 时间戳重算**：按句末标点（`. ! ? ;`）切句、超长句按逗号拆，时间戳取首末词精确值；
-  无词级时间戳时退化为段内匀速估算。
-- **NLLB-200 英译中**；ASR 与翻译模型**不共驻**，翻译时卸载 Whisper 独占显存跑大 batch。
-- **双语合并 SRT** 输出（英文在上、中文在下），亦可单独下载英文 / 中文字幕。
-- **任务状态机**：`queued → extracting → transcribing → segmenting → translating → done`，
-  页面自动轮询进度。
-- **定时缓存清理**：任务产物（字幕 / 中间音频 / 保留的原始视频）默认保留 7 天，超期后
-  连同 DB 记录一并删除；容器内后台线程定时执行（启动时跑一次，默认每 24 小时一次），
-  保留期与间隔均可配置。
-- **SQLite 持久化**（自包含，无需外部 DB）。
-- `/docs`（Swagger UI）受 Basic Auth 保护。
+- **网页上传**：拖拽 / 选择文件，多文件并发、4 MiB 分片、断点续传
+- **双语字幕**：英文在上、中文在下，亦可单独下载英文 / 中文字幕
+- **faster-whisper 转写**：词级时间戳，断句精确（取首末词时间戳）
+- **NLLB-200 英译中**：ASR 与翻译模型不共驻，翻译时独占显存跑大 batch
+- **设置页**：运行时调整 batch_size / beam_size，保存后对后续任务生效（DB 持久化）
+- **任务管理**：删除已完成/失败任务及其产物，进度条按批次细分
+- **任务状态机**：`queued -> uploading -> extracting -> transcribing -> segmenting -> translating -> done`
+- **实时日志页**：按级别分层（debug=详细子步骤 / info=阶段转换 / error=完整 traceback）
+- **定时缓存清理**：任务产物默认保留 7 天，超期连同 DB 记录一并删除
+- **SQLite 持久化**（自包含，无需外部 DB）
+- **离线运行**：模型缓存就位后完全离线，无需访问 HuggingFace
+- `/docs`（Swagger UI）公开访问
 
 ---
 
@@ -54,11 +47,13 @@ Spring 风格分层，HTTP 边界（controllers）与业务逻辑（services）
 ```
 audio2text/
 ├── Dockerfile                    # 一份 Dockerfile，ARG VARIANT=cpu|gpu 出两个镜像
-├── docker-compose.yml            # cpu / gpu 两个 profile
+├── docker-compose.yml            # cpu / gpu / dev 三个 profile
 ├── setup.sh / start.sh / stop.sh # 安装 / 启动 / 停止（包装 docker 命令）
+├── scripts/
+│   └── prefetch_models.{sh,py}   # 预拉模型权重到 ./models volume（避免首次启动下载）
 ├── requirements.txt
 ├── config.example.yaml           # 配置模板（复制为 config.yaml 后填值）
-├── README.md
+├── docs/                         # 详细文档（见下方索引）
 └── app/
     ├── main.py                   # FastAPI 应用工厂
     ├── config.py                 # 从 config.yaml 加载的类型化 Settings（pydantic）
@@ -75,6 +70,7 @@ audio2text/
     │   ├── segmenter.py          # 断句 + 时间戳重算（纯算法，零模型依赖）
     │   ├── translate_service.py  # NLLB 翻译
     │   ├── model_manager.py      # 模型加载/卸载（不共驻核心）
+    │   ├── scheduler.py          # ffmpeg 串行队列 + GPU 调度线程
     │   ├── pipeline.py           # 编排：提取→识别→断句→翻译→写SRT
     │   ├── srt_writer.py         # SRT 写入 + 双语合并
     │   ├── log_buffer.py         # 内存日志缓冲（供 /logs 页面查询）
@@ -101,581 +97,102 @@ audio2text/
 upload_router ──► upload_service ──► UploadSession(SQLite) + 分片落盘
    │ complete
    ▼
-创建 Task(queued) ──► pipeline 后台线程
+创建 Task(queued) ──► scheduler
    │
-   ├─ 1. ffmpeg_service.extract_audio  → 16k mono wav
+   ├─ ffmpeg 串行队列（最多 1 个并发，其余排队）→ 16k mono wav
    │     （按配置删原始视频）
-   ├─ 2. model_manager.get_asr → asr_service.transcribe  → segments(带词级时间戳)
-   ├─ 3. segmenter.resegment  → 规范字幕条目（精确/估算两路）
-   ├─ 4. model_manager.unload_asr → get_translator
+   ├─ GPU 调度线程（单线程，模型复用）：
+   │     get_asr → asr_service.transcribe  → segments(带词级时间戳)
+   │     unload_asr → get_translator
    │     translate_service.translate  → 中文译文（独占显存大 batch）
-   └─ 5. srt_writer  → en.srt / zh.srt / bilingual.srt
+   └─ srt_writer  → en.srt / zh.srt / bilingual.srt
          更新 Task(done) + 写 output_dir
 ```
 
 ---
 
-## 部署：CPU 开发环境
+## 快速开始
 
-CPU 模式用于本地开发与流程验证，模型选同系列最小尺寸，2GB 内存开发机即可跑通完整流程。
-
-### 前置要求
-
-- Docker（用于构建镜像 + 运行容器）
-- 约 500 MB 磁盘（模型缓存）+ 上传视频空间
-
-CPU 模式**不需要** NVIDIA 驱动，普通 Linux / macOS / WSL 均可。
-
-### 步骤
+### CPU 开发环境（2GB 内存即可）
 
 ```bash
-cd /root/zikai/audio2text
-
-# 1. 构建 CPU 镜像 + 复制 config.cpu.yaml → config.yaml
-./setup.sh                         # 默认 AUDIO2TEXT_VARIANT=cpu
-
-# 2. 启动容器（默认端口 8000）
-./start.sh
-
-# 3. 停止 / 重启
-./stop.sh
-./start.sh
+./setup.sh          # 构建镜像 + 生成 config.yaml
+./start.sh          # 启动容器（端口 8000）
 ```
 
-`setup.sh` 做三件事：检查 docker → 构建 `audio2text:cpu` 镜像 → 把 `config.cpu.yaml`
-复制为 `config.yaml`（运行时实际读取的文件）。可重复执行；改完配置后重新 `cp` 并重启即可，
-无需重建镜像。
-
-首次启动会下载模型（Whisper `tiny.en` ~39M + opus-mt ~300MB）到 `./models` volume，
-之后秒起。启动后浏览器打开 `http://127.0.0.1:8000/`，拖入视频或音频文件即可。
-
-### CPU 模型选型
-
-| 组件 | 模型 | 大小 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| ASR | `tiny.en` | ~39M | Whisper 同系列最小，英文专用版（比通用 `tiny` 在英语上更准） |
-| 翻译 | `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh` | ~300MB | 最轻量英译中。NLLB 同系列最小 `distilled-600M` 需 ~2.4GB，2GB 机 OOM，故回退 |
-
-> 翻译质量与 GPU 的 NLLB-1.3B 有差异，但**完整流程一致**（提取→识别→断句→翻译→双语 SRT），
-> 足以验证端到端逻辑。如需在 CPU 上验证 NLLB 翻译质量，可把 `translation.model` 改为
-> `nllb-200-distilled-600M`（需 ≥4GB 内存）或 `nllb-200-distilled-1.3B`（需 ~5GB 内存）。
-
-### 自定义端口
+### GPU 生产环境（需 NVIDIA GPU + nvidia runtime）
 
 ```bash
-AUDIO2TEXT_PORT=9000 ./start.sh
+AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+./start.sh          # 自动检测 GPU 镜像 + nvidia-smi，端口 8001
 ```
 
+启动后打开 `http://127.0.0.1:8000/`，拖入视频即可。详细部署流程、模型选型、CPU↔GPU 切换
+见 [部署指南](./docs/DEPLOYMENT.md)。
+
 ---
 
-## 部署：GPU 生产环境
+## 离线部署（导入预构建镜像）
 
-GPU 模式用于生产，模型质量优先，NVIDIA 3090 24G 上几 GB 视频几分钟出字幕。
-
-### 前置要求
-
-- Docker
-- **NVIDIA GPU 驱动**（宿主机）
-- **nvidia container runtime**（让容器能用 GPU；安装 `nvidia-container-toolkit`）
-- 约 6 GB 磁盘（模型缓存：large-v3-turbo ~3GB + NLLB-1.3B ~2.5GB）
-
-验证 GPU 可用：
+已有 `audio2text-gpu.tar` 镜像文件时，新机器无需构建，直接导入即可启动（仍需 NVIDIA 驱动 +
+nvidia container runtime + 模型缓存 `./models`）：
 
 ```bash
-nvidia-smi                            # 宿主能看到 GPU
-docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi
-# 上面容器内也能列出 GPU 即说明 nvidia runtime 已就绪
+# 1. 导入镜像
+docker load -i audio2text-gpu.tar
+
+# 2. 准备配置 + 数据目录
+mkdir -p data-gpu/uploads data-gpu/.work data-gpu/outputs models
+
+# 3. 启动容器（config.gpu.yaml 需自行准备，或从项目仓库取）
+docker run -d --name audio2text-gpu \
+    --gpus all \
+    -p 8001:8000 \
+    -v "$(pwd)/data-gpu:/data" \
+    -v "$(pwd)/models:/models" \
+    -v "$(pwd)/config.gpu.yaml:/app/config.yaml:ro" \
+    --restart unless-stopped \
+    audio2text:gpu
 ```
 
-### 步骤
+> **模型缓存**：`./models` 目录需包含 Whisper `large-v3-turbo` + NLLB `distilled-1.3B` 权重
+> （约 5.5GB）。首次部署时从源机器拷贝 `models/` 目录，或联网用 `prefetch_models.sh` 预拉。
+> 镜像内置 `HF_HUB_OFFLINE=1`，模型就位后完全离线运行，无需访问 HuggingFace。
 
-```bash
-cd /root/zikai/audio2text
+详细步骤见 [Docker 说明 - 导入预构建镜像](./docs/DOCKER.md#导入预构建镜像离线部署)。
 
-# 1. 构建 GPU 镜像 + 复制 config.gpu.yaml → config.yaml
-AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+---
 
-# 2. 启动容器（start.sh 检测到 gpu 镜像 + nvidia-smi 自动加 --gpus all）
-./start.sh
-
-# 3. 停止 / 重启
-./stop.sh
-./start.sh
-```
-
-`start.sh` 的镜像选择逻辑：若本机存在 `audio2text:gpu` 镜像**且**有 `nvidia-smi`，自动用
-GPU 模式（`--gpus all`）；否则回退 CPU 镜像。也可用 docker compose 显式启动：
-
-```bash
-docker compose --profile gpu up -d --build   # GPU
-docker compose --profile cpu up -d --build   # CPU
-```
-
-### GPU 模型选型
-
-| 组件 | 模型 | 显存 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| ASR | `large-v3-turbo` | ~3GB（FP16） | 8x 速度，质量接近 large-v3 |
-| 翻译 | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` | ~2.5GB（FP16） | 质量最好的蒸馏版 |
-
-ASR 与翻译**不共驻**：翻译阶段先卸载 Whisper 释放显存，独占跑大 batch（`batch_size=16`），
-两者峰值显存互不叠加，远低于 24G 上限。模型缓存（`./models` volume）跨容器复用，
-CPU→GPU 切换时 NLLB/Whisper 大模型首次下载、之后秒起。
-
-### CPU ↔ GPU 切换
-
-同一份代码，仅靠 `AUDIO2TEXT_VARIANT` 切换镜像 + 配置：
-
-```bash
-AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh   # 切到 GPU（构建 gpu 镜像 + config.gpu.yaml）
-AUDIO2TEXT_VARIANT=cpu ./setup.sh   # 切回 CPU（构建 cpu 镜像 + config.cpu.yaml）
-./start.sh                          # 重新启动
-```
-
-两套配置的差异仅在 6 项（其余字段完全一致）：
-
-| 字段 | CPU（`config.cpu.yaml`） | GPU（`config.gpu.yaml`） |
-|---|---|---|
-| `asr.model` | `tiny.en` | `large-v3-turbo` |
-| `asr.device` | `cpu` | `cuda` |
-| `asr.compute_type` | `int8` | `float16` |
-| `translation.model` | `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh` | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` |
-| `translation.device` | `cpu` | `cuda` |
-| `translation.batch_size` | `8` | `16` |
-
-### 启动后的入口
-
-两种模式通用：
+## 入口
 
 | 入口 | 地址 |
 |---|---|
-| 主页 | `http://127.0.0.1:8000/`（上传入口 + 最近 10 任务进度卡片） |
-| 历史任务 | `http://127.0.0.1:8000/history`（分页查看所有任务，可按文件名搜索、下载字幕） |
-| 日志页 | `http://127.0.0.1:8000/logs`（按级别分层、自动刷新） |
-| API 文档 | `http://127.0.0.1:8000/docs`（Basic Auth，凭据见 config.yaml `docs` 段） |
+| 主页（上传 + 最近任务） | `http://127.0.0.1:8000/` |
+| 历史任务 | `http://127.0.0.1:8000/history` |
+| 实时日志 | `http://127.0.0.1:8000/logs` |
+| API 文档 | `http://127.0.0.1:8000/docs` |
 | 健康检查 | `http://127.0.0.1:8000/health` |
-| 任务列表 | `http://127.0.0.1:8000/api/tasks` |
 
 ---
 
-## 配置文件说明
-
-项目预置两份配置文件，`setup.sh` 按 `AUDIO2TEXT_VARIANT` 自动复制对应文件为
-`config.yaml`（运行时实际读取的文件，不入库）：
-
-| 文件 | 激活方式 | 说明 |
-|---|---|---|
-| `config.cpu.yaml` | `./setup.sh`（默认） | CPU 开发，最小模型 |
-| `config.gpu.yaml` | `AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh` | GPU 生产，质量优先 |
-| `config.example.yaml` | — | 带完整注释的字段参考模板 |
-
-也可手动切换：`cp config.gpu.yaml config.yaml` 后重启容器即可，无需重建镜像（镜像不含配置）。
-运行时通过环境变量 `CONFIG_PATH` 指定路径（容器内默认 `/app/config.yaml`）。所有路径相对
-容器内文件系统。`config.py` 用 pydantic 做类型校验，缺字段时回退默认值。
-
-### CPU / GPU 两份配置的差异
-
-其余字段（存储、断句、日志、docs）两份配置完全一致，仅以下 6 项不同：
-
-| 字段 | `config.cpu.yaml` | `config.gpu.yaml` |
-|---|---|---|
-| `asr.model` | `tiny.en` | `large-v3-turbo` |
-| `asr.device` | `cpu` | `cuda` |
-| `asr.compute_type` | `int8` | `float16` |
-| `translation.model` | `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh` | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` |
-| `translation.device` | `cpu` | `cuda` |
-| `translation.batch_size` | `8` | `16` |
-
-### 完整字段
-
-#### `server` — 服务监听
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `host` | str | `0.0.0.0` | 容器内监听地址（由 `docker -p` 映射到宿主） |
-| `port` | int | `8000` | 容器内监听端口 |
-| `workers` | int | `1` | uvicorn worker 数。ML 推理为重，固定单 worker 避免显存重复占用 |
-
-#### `storage` — 文件存储
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `upload_dir` | str | `/data/uploads` | 上传视频落盘根目录（按 `yyyy/mm` 分子目录） |
-| `work_dir` | str | `/data/.work` | 分片会话暂存 + 中间音频 + SQLite 数据库 |
-| `output_dir` | str | `/data/outputs` | 生成的 SRT 字幕输出目录 |
-| `chunk_bytes` | int | `1048576` | 流式分片大小（1 MiB）。注意：前端上传页固定 4 MiB，此项影响服务端缓冲 |
-| `chunk_session_ttl_seconds` | int | `300` | 被放弃的分片会话存活秒数，超时后后台 reaper 清理（短 TTL，与下方缓存清理不同） |
-| `cache_retention_days` | int | `7` | 任务产物（字幕 / 中间音频 / 保留的原始视频）保留天数；超期任务连同 DB 记录一并删除。`0` = 禁用清理 |
-| `cache_cleanup_interval_hours` | int | `24` | 定时清理间隔（小时）。容器启动时跑一次，之后按此间隔循环 |
-
-#### `processing` — 处理流程
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `delete_original_after_extract` | bool | `true` | 提取音频成功后删除原始视频，省空间。`false` 则保留视频 |
-| `keep_audio` | bool | `false` | 任务完成后是否保留中间 wav。`false` 则只留字幕、删 wav |
-
-#### `asr` — 语音识别（faster-whisper）
-
-| 字段 | 类型 | 默认（CPU） | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `model` | str | `tiny.en` | Whisper 模型名。CPU dev 用 `tiny.en`（39M，英文专用，同系列最小）；GPU prod 用 `large-v3-turbo`（8x 速度，质量接近 large-v3） |
-| `device` | str | `cpu` | `cpu` 或 `cuda` |
-| `compute_type` | str | `int8` | CPU 用 `int8`；GPU 用 `float16` |
-| `language` | str | `en` | 识别语言，仅英语 |
-| `word_timestamps` | bool | `true` | 词级时间戳：让断句精确（取首末词时间戳）而非纯匀速估算。建议开 |
-| `vad_filter` | bool | `true` | 过滤静音段，提升识别质量与速度 |
-
-#### `translation` — 翻译（NLLB-200）
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `model` | str | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` | HuggingFace 模型名。GPU 生产用 1.3B（质量最好）；CPU dev 用 `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`（~300MB，2GB 机可跑）。NLLB 同系列最小为 `distilled-600M`（~1.2GB，需 ≥4GB 内存） |
-| `device` | str | `cpu` | `cpu` 或 `cuda` |
-| `src_lang` | str | `eng_Latn` | NLLB 语言码：英语 |
-| `tgt_lang` | str | `zho_Hans` | NLLB 语言码：简体中文 |
-| `batch_size` | int | `16` | 翻译批量大小。不与 ASR 共驻时显存独占，可用大 batch |
-| `max_length` | int | `256` | 单条翻译最大 token 数 |
-
-#### `segmentation` — 断句与字幕规范化
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `max_words_per_line` | int | `14` | 单行最多词数，超出按逗号拆分 |
-| `max_duration_seconds` | float | `7.0` | 单条字幕最长 7 秒 |
-| `min_duration_seconds` | float | `1.0` | 单条字幕最短 1 秒（太短则与下条合并） |
-| `max_chars_per_line` | int | `42` | SRT 规范：每行 ≤42 字符，超出按词折行（≤2 行） |
-
-#### `logging` — 日志
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `level` | str | `info` | 控制台输出的最低级别：`debug` / `info` / `warning` / `error`。不影响 `/logs` 页面（页面可自由切换级别查看） |
-| `buffer_size` | int | `2000` | `/logs` 页面内存缓冲条数（有界 deque，旧记录自动淘汰） |
-
-日志分层语义：
-
-| 级别 | 内容 | 示例 |
-|---|---|---|
-| **debug**（详细） | 子步骤：ffmpeg 命令、模型加载/卸载、转写逐段、翻译逐批进度 | `加载 ASR 模型 model=tiny.en device=cpu` / `ffmpeg 命令：ffmpeg -y ...` |
-| **info**（简略） | 仅任务阶段转换，看当前进行到哪一步 | `任务 1 [transcribing 55%] 识别出 3 段` |
-| **error**（详细） | 完整 traceback（文件名+行号+调用链），可点击展开 | `任务 1 失败：ffmpeg 失败 (code=183)...` + traceback |
-
-> **注意**：`logging.level` 只控制控制台输出级别。`/logs` 页面始终全量缓冲（DEBUG 起），
-> 页面上的级别按钮是查询过滤，不受此配置限制——所以控制台设 `info` 保持简略，而 `/logs`
-> 页面切到 DEBUG 仍能看到所有详细子步骤。
-
-#### `docs` — API 文档保护
-
-| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| `enabled` | bool | `true` | 是否开启 `/docs` `/redoc` `/openapi.json` |
-| `username` | str | `admin` | Basic Auth 用户名 |
-| `password` | str | `CHANGE_ME` | Basic Auth 明文密码（常量时间比较）。**部署前务必修改** |
-| `realm` | str | `audio2text docs` | WWW-Authenticate realm |
-
-### 配置示例
-
-```yaml
-server:
-  host: 0.0.0.0
-  port: 8000
-  workers: 1
-
-storage:
-  upload_dir: /data/uploads
-  work_dir: /data/.work
-  output_dir: /data/outputs
-  chunk_bytes: 1048576
-  chunk_session_ttl_seconds: 300
-  cache_retention_days: 7          # 任务产物保留天数，超期清理（0=禁用）
-  cache_cleanup_interval_hours: 24 # 定时清理间隔（启动时跑一次，之后循环）
-
-processing:
-  delete_original_after_extract: true
-  keep_audio: false
-
-asr:
-  model: tiny.en            # GPU: large-v3-turbo
-  device: cpu                 # GPU: cuda
-  compute_type: int8          # GPU: float16
-  language: en
-  word_timestamps: true
-  vad_filter: true
-
-translation:
-  model: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
-  device: cpu                 # GPU: cuda
-  src_lang: eng_Latn
-  tgt_lang: zho_Hans
-  batch_size: 16
-  max_length: 256
-
-segmentation:
-  max_words_per_line: 14
-  max_duration_seconds: 7.0
-  min_duration_seconds: 1.0
-  max_chars_per_line: 42
-
-logging:
-  level: info              # debug | info | warning | error（控制台输出最低级别）
-  buffer_size: 2000
-
-docs:
-  enabled: true
-  username: admin
-  password: "CHANGE_ME"
-  realm: "audio2text docs"
-```
-
----
-
-## 缓存清理与定时任务
-
-每个任务落盘的产物（字幕、中间音频、保留的原始视频）会持续占用磁盘。容器内置定时
-清理（`app/services/cache_cleaner.py`），无需外部 cron：
-
-### 清理什么
-
-| 产物 | 路径 | 何时产生 |
-|---|---|---|
-| 字幕输出 | `<output_dir>/task_<id>/` | 任务完成 |
-| 中间音频 | `<work_dir>/task_<id>.wav` | `keep_audio=true` 且管线未删时残留 |
-| 保留的原始视频 | `<upload_dir>/yyyy/mm/<uuid>.<ext>` | `delete_original_after_extract=false` 时 |
-| 孤儿目录 | 上述目录中无对应 Task 的残留 | 进程崩溃 / 异常退出留下 |
-
-### 清理策略
-
-1. **超期任务**：`Task.created_at` 早于 `now - cache_retention_days`（默认 7 天）的任务，
-   删除其全部产物，并删除对应的 `Task` 与 `UploadSession` 行——避免历史页出现指向已删
-   文件的死链接。
-2. **孤儿扫描**：`output_dir` / `work_dir` 下名为 `task_<id>` 但 DB 中已无该 Task 的目录
-   （崩溃残留），按目录 `mtime` 判超期后删除。
-3. **DB 一致性**：删任务时先删关联的 `UploadSession`（FK），再删 `Task`，保持引用完整。
-
-### 触发时机
-
-- **启动时跑一次**：容器启动 lifespan 中立即执行（`purge_expired_cache`），清掉停机期间
-  超期的产物。
-- **后台定时循环**：守护线程 `cache-cleaner` 按 `cache_cleanup_interval_hours`（默认 24h）
-  循环执行，随进程退出而终止。
-- **手动触发**（调试用）：进容器跑 `python -m app.services.cache_cleaner`，打印清理统计 JSON。
-
-### 相关配置（`storage` 段）
-
-| 字段 | 默认 | 说明 |
-|---|---|---|
-| `cache_retention_days` | `7` | 保留天数。`0` = 禁用清理（产物永久保留） |
-| `cache_cleanup_interval_hours` | `24` | 定时循环间隔（小时） |
-
-### 与上传会话 reaper 的区别
-
-| 机制 | 清理对象 | 判定 | 触发 |
-|---|---|---|---|
-| **reaper**（`reaper.py`） | 被放弃的**分片上传会话**（未 complete 的） | `status=pending` 且 `updated_at` 超 `chunk_session_ttl_seconds`（300s） | 仅启动时一次 |
-| **cache_cleaner**（本节） | 已完成/失败**任务的产物** + 崩溃孤儿 | `created_at` 超 `cache_retention_days`（7d）/ 孤儿 mtime 超期 | 启动一次 + 定时循环 |
-
-> 后台清理线程与请求线程并发写同一 SQLite 库，`database.py` 已设 `busy_timeout=30s`，
-> 拿锁时阻塞等待而非立即报 `database is locked`。单 worker 部署下无并发写入压力。
-
----
-
-## HTTP 接口
-
-| 方法 | 路径 | 认证 | 说明 |
-|---|---|---|---|
-| GET  | `/` | 无 | 主页（上传入口 + 最近 10 任务进度卡片） |
-| GET  | `/health` | 无 | 存活探针 |
-| GET  | `/history` | 无 | 历史任务页（分页表格，可按文件名搜索、下载字幕） |
-| GET  | `/logs` | 无 | 实时日志页（按级别过滤、自动刷新、可展开 traceback） |
-| GET  | `/docs` `/redoc` | Basic Auth | API 文档 |
-| POST | `/api/tasks/chunk-uploads` | 无 | 创建分片上传会话 |
-| GET  | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/status` | 无 | 查已传分片（断点续传） |
-| POST | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/chunks/{index}` | 无 | 上传单个分片（原始二进制 body） |
-| POST | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/complete` | 无 | 拼接 + 创建转写任务 |
-| GET  | `/api/tasks` | 无 | 任务列表（`limit` / `offset` 分页，`q` 按文件名模糊搜索） |
-| GET  | `/api/tasks/{id}` | 无 | 任务状态（status / progress / error） |
-| GET  | `/api/tasks/{id}/subtitle?type=bilingual\|en\|zh` | 无 | 下载字幕 |
-| GET  | `/api/logs?level=debug\|info\|warning\|error&tail=N` | 无 | 查询日志（按级别过滤，最近 N 条） |
-| DELETE | `/api/logs` | 无 | 清空日志缓冲 |
-
-### 分片上传协议（与 server 一致）
-
-1. **建会话** `POST /api/tasks/chunk-uploads`，body 含 `filename` / `size_bytes` /
-   `chunk_size` / `total_chunks`，返回 `upload_id`。
-2. **查状态** `GET .../status`，返回 `uploaded_chunks`（已传分片下标列表）。
-   断点续传时先查此接口，只补传缺失分片。
-3. **传分片** `POST .../chunks/{index}`，body 为原始二进制。分片可乱序、可重传覆盖。
-4. **完成** `POST .../complete`，服务端按 index 顺序拼接为正式视频文件，创建转写 Task
-   并入队。complete 幂等：重复调用返回同一 `task_id`。
-
-### 请求/响应示例
-
-创建会话：
-
-```bash
-curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/tasks/chunk-uploads \
-  -H 'Content-Type: application/json' \
-  -d '{"filename":"demo.mp4","size_bytes":10485760,"chunk_size":4194304,"total_chunks":3}'
-# → {"upload_id":"a1b2...","filename":"demo.mp4","size_bytes":10485760,"chunk_size":4194304,"total_chunks":3}
-```
-
-查任务状态：
-
-```bash
-curl http://127.0.0.1:8000/api/tasks/1
-# → {"id":1,"filename":"demo.mp4","status":"done","progress":100.0,"error":null,"has_subtitle":true,...}
-```
-
-下载字幕：
-
-```bash
-curl -OJ http://127.0.0.1:8000/api/tasks/1/subtitle?type=bilingual
-```
-
----
-
-## 断句与时间戳重算原理
-
-Whisper 原始 segment 的断句通常很混乱：每段不是完整句子，时间戳也不对齐句界。
-`segmenter.py` 基于词级时间戳重组，两路策略：
-
-### 精确路（`word_timestamps=true`，默认）
-
-1. 汇集所有词的 `(text, start, end)`。
-2. 按**句末标点**（`. ! ? ;`）切句。
-3. 超长句（> `max_words_per_line` 或 > `max_duration_seconds`）按**逗号**（`, : —`）再拆；
-   无逗号则按词数等分。
-4. 每条字幕的时间戳：`start = 首词.start`，`end = 末词.end`，**精确无误**。
-
-### 匀速估算路（无词级时间戳时 fallback）
-
-段内按字符数比例分配时间 —— 即「短时匀速」假设，零模型开销：
-
-```
-句start = 段start + (前缀字符数 / 段总字符数) × 段时长
-```
-
-### SRT 规范化
-
-最后统一处理：单条 1–7 秒（过短合并）、≤2 行、每行 ≤42 字符（按词折行）。
-
----
-
-## 模型不共驻（显存策略）
-
-ASR 与翻译模型**不会同时驻留 GPU**。`model_manager.py` 单例跟踪当前加载的模型类型：
-
-- `get_translator()`：若 ASR 在内存 → 先 `del WhisperModel` + `gc.collect()` +
-  `torch.cuda.empty_cache()` 释放显存 → 再加载 NLLB。
-- `get_asr()`：若翻译器在内存 → 先卸载 → 再加载 Whisper。
-
-翻译阶段独占显存，因此可用大 `batch_size`。24G 3090 上：Whisper large-v3-turbo FP16
-~3GB / NLLB-1.3B FP16 ~2.5GB，互不叠加，远低于显存上限。
-
----
-
-## Docker 说明
-
-### 一份 Dockerfile，两个镜像
-
-`ARG VARIANT=cpu|gpu` 控制基础镜像与 torch 轮子：
-
-| VARIANT | 基础镜像 | torch |
-|---|---|---|
-| `cpu`（默认） | `python:3.12-slim` | CPU 版（`--index-url .../whl/cpu`） |
-| `gpu` | `nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04` | CUDA 版 |
-
-两个镜像的 Python 依赖列表（`requirements.txt`）完全一致，仅 torch 不同。镜像内 apt 装
-`ffmpeg` + `patchelf`。
-
-### Volume 挂载
-
-| 容器路径 | 宿主路径 | 用途 |
-|---|---|---|
-| `/data` | `./data` | 上传视频、中间音频、输出字幕、SQLite 数据库 |
-| `/models` | `./models` | 模型缓存（HF + ctranslate2），跨容器复用避免重下 |
-| `/app/config.yaml` | `./config.yaml` | 配置文件（只读挂载） |
-
-镜像本身无状态、无敏感数据。
-
-### docker-compose
-
-`docker-compose.yml` 提供 `audio2text-cpu` / `audio2text-gpu` 两个 profile：
-
-```bash
-docker compose --profile cpu up -d     # CPU
-docker compose --profile gpu up -d     # GPU（需 nvidia runtime）
-```
-
-### ctranslate2 可执行栈修复
-
-ctranslate2 的 `.so`（在 `ctranslate2.libs/` 隐藏目录）带 PT_GNU_STACK 可执行栈标志，
-在某些内核 + Docker 组合下会报 `cannot enable executable stack as shared object requires`。
-Dockerfile 在构建时用 `patchelf --clear-execstack` 清掉该标志，无需放宽容器安全策略。
-构建末尾有 `python -c "import ctranslate2"` 验证。
+## 文档索引
+
+详细文档按主题拆分，主页只保留核心速览：
+
+| 文档 | 内容 |
+|---|---|
+| [部署指南](./docs/DEPLOYMENT.md) | CPU / GPU 完整部署流程、前置要求、模型选型、CPU↔GPU 切换、自定义端口 |
+| [配置文件说明](./docs/CONFIG.md) | CPU/GPU 配置差异表、全部字段说明（server/storage/asr/translation/...）、配置示例 |
+| [Docker 说明](./docs/DOCKER.md) | 镜像构建、新建/重建/改配置/改依赖四种场景、**缓存分层与删除边界**、⚠️ until filter 失效根因、Volume 挂载 |
+| [HTTP 接口](./docs/API.md) | 接口一览表、分片上传协议、请求/响应示例 |
+| [架构与原理](./docs/ARCHITECTURE.md) | 断句算法、模型不共驻显存策略、GPU 利用率优化、缓存清理机制 |
+| [常见问题](./docs/FAQ.md) | CPU 跑 NLLB、模型下载、断点续传、保留原始视频、自动清理等 |
 
 ---
 
 ## 依赖
 
-### Python（`requirements.txt`）
+- **Python**：FastAPI + uvicorn + SQLAlchemy + faster-whisper + transformers（torch 按 VARIANT 分叉，CPU/GPU 装不同 wheel）。完整列表见 `requirements.txt`
+- **系统**：ffmpeg（镜像内 apt 装）、patchelf（修复 ctranslate2 可执行栈）。GPU 需宿主 NVIDIA 驱动 + nvidia container runtime
 
-| 包 | 用途 |
-|---|---|
-| `fastapi` + `uvicorn[standard]` + `python-multipart` | Web 服务 |
-| `pydantic` + `pydantic-settings` | 配置类型校验 |
-| `PyYAML` | 读 config.yaml |
-| `SQLAlchemy` | SQLite ORM |
-| `faster-whisper` + `ctranslate2` | 语音识别 |
-| `transformers` + `sentencepiece` + `accelerate` | NLLB 翻译 |
-| `psutil` | 进程信息 |
-
-torch 单独安装（CPU / CUDA 轮子不同），不在 requirements.txt 中。
-
-### 系统
-
-- `ffmpeg`（镜像内 apt 装）—— 提取音频
-- `patchelf`（镜像内 apt 装）—— 修复 ctranslate2 可执行栈
-- GPU 镜像额外需要宿主 NVIDIA 驱动 + nvidia container runtime
-
----
-
-## 常见问题
-
-### Q: CPU 开发机能跑 NLLB 吗？
-
-`config.cpu.yaml` 默认用 opus-mt-en-zh（~300MB），2GB 内存开发机即可跑通完整流程。
-若想在 CPU 上验证 NLLB 翻译质量，可手动改 `translation.model`：
-- `facebook/nllb-200-distilled-600M`（~1.2GB，同系列最小）——需 ≥4GB 内存，2GB 机会 OOM。
-- `facebook/nllb-200-distilled-1.3B`（~2.5GB，GPU 生产同款）——需 ~5GB 内存。
-
-生产环境（3090 24G）用 NLLB-1.3B 质量最好。
-
-### Q: 模型下载到哪里？每次启动都重下吗？
-
-模型缓存到 `/models` volume（`HF_HOME=/models/huggingface`、`CT2_CACHE=/models/ctranslate2`）。
-首次启动下载，之后跨容器复用秒起。删除 `./models` 目录会强制重下。
-
-### Q: 上传大视频中断了怎么办？
-
-分片上传支持断点续传。重新上传同一文件时，前端先调 `status` 接口查已传分片，只补传缺失的。
-分片可乱序、可重传覆盖。
-
-### Q: 怎么保留原始视频不删？
-
-把 `config.yaml` 的 `processing.delete_original_after_extract` 改为 `false`。
-注意：保留的视频仍受缓存清理策略约束——任务超期（默认 7 天）后会被 `cache_cleaner`
-连同字幕一起删除。想永久保留请把 `storage.cache_retention_days` 设为 `0`（禁用清理）。
-
-### Q: 字幕 / 任务记录多久会被自动清理？能禁用吗？
-
-默认保留 7 天（`storage.cache_retention_days`）。超期任务的字幕、中间音频、保留的原始
-视频连同 DB 记录一并删除，启动时跑一次 + 每 `cache_cleanup_interval_hours`（默认 24h）
-循环一次。设 `cache_retention_days: 0` 可禁用自动清理（产物永久保留，需自行管理磁盘）。
-手动触发：`docker exec audio2text python -m app.services.cache_cleaner`。
-
-### Q: GPU 镜像构建好了但 start.sh 还是用 CPU？
-
-`start.sh` 检测到 `audio2text:gpu` 镜像**且**本机有 `nvidia-smi` 才用 GPU。确认宿主装了
-NVIDIA 驱动 + nvidia container runtime。也可用 `docker compose --profile gpu up -d` 显式启动。
+镜像构建与依赖安装细节见 [Docker 说明](./docs/DOCKER.md)。

app/config.py

@@ -1,6 +1,7 @@
-"""运行时配置：所有参数从 config.yaml 读取，对齐 server/config.py 的风格。
+"""运行时配置：所有参数从 config.yaml 读取。
 
 CPU dev / GPU prod 仅靠 device / model / compute_type 三项切换，代码完全不变。
+默认值与 config.example.yaml 对齐，确保无 yaml 时也能用最小配置启动。
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -40,21 +41,24 @@ class ProcessingConfig(BaseModel):
 
 
 class AsrConfig(BaseModel):
-    model: str = "small"
-    device: str = "cpu"            # cpu | cuda
-    compute_type: str = "int8"     # cpu: int8；gpu: float16
+    model: str = "tiny.en"       # CPU: tiny.en；GPU: large-v3-turbo
+    device: str = "cpu"          # cpu | cuda
+    compute_type: str = "int8"   # cpu: int8；gpu: float16
     language: str = "en"
     word_timestamps: bool = True
     vad_filter: bool = True
+    batch_size: int = 8          # BatchedInferencePipeline 的音频块批大小；GPU 建议 16
+    beam_size: int = 5           # beam search 宽度；GPU turbo 可降到 2 加速（候选数↓ 解码步数↓），质量损失小
 
 
 class TranslationConfig(BaseModel):
-    model: str = "facebook/nllb-200-distilled-1.3B"
-    device: str = "cpu"            # cpu | cuda
-    src_lang: str = "eng_Latn"
-    tgt_lang: str = "zho_Hans"
-    batch_size: int = 16
-    max_length: int = 256
+    model: str = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"  # CPU: opus-mt（轻量）；GPU: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
+    device: str = "cpu"          # cpu | cuda
+    src_lang: str = "eng_Latn"   # NLLB 语言码：英语
+    tgt_lang: str = "zho_Hans"   # NLLB 语言码：简体中文
+    batch_size: int = 8          # 排序后单批最大条数；CPU: 8，GPU: 32（显存独占可用大 batch）
+    max_length: int = 256        # 单条最大生成 token 数
+    sort_by_length: bool = True  # 按句子长度排序后分批，减少批内 padding 浪费（GPU 收益大）
 
 
 class SegmentationConfig(BaseModel):
@@ -68,8 +72,8 @@ class LoggingConfig(BaseModel):
     """日志配置：控制台 + 内存缓冲的最低级别，以及缓冲条数。
 
     分层语义：
-    - debug：详细（ffmpeg 命令、模型加载/卸载、转写逐段、翻译逐批进度）
-    - info：简略（仅任务阶段转换，如 "任务 N [transcribing 55%]"）
+    - debug：进度详情（任务 [status pct%]、转写/翻译逐批统计、ffmpeg 命令）
+    - info：任务流转里程碑（音频提取/ASR/翻译 的开始与完成、模型加载与卸载）
     - error：详细错误（完整 traceback，由 logger.exception 自带）
     """
 
@@ -124,13 +128,111 @@ def _load_yaml(path: Path) -> dict:
     return yaml.safe_load(path.read_text(encoding="utf-8")) or {}
 
 
+# ---------------- 运行时覆盖 ----------------
+# 允许通过设置页修改的配置项（点分路径 -> 类型）。config.yaml 是只读挂载，
+# 改它需重启容器；运行时覆盖存 DB，进程重启后自动加载，无需重建镜像。
+# 设置页保存时调 save_setting() 写 DB + 清 lru_cache，下次 get_settings() 生效。
+_applying_overrides = False  # 防递归标志：_apply_overrides 内部 DB 初始化会回调 get_settings()
+_OVERIDEABLE_FIELDS: dict[str, type] = {
+    "asr.batch_size": int,
+    "asr.beam_size": int,
+    "translation.batch_size": int,
+    "translation.sort_by_length": bool,
+}
+
+
+def _apply_overrides(settings: Settings) -> Settings:
+    """从 DB 读取覆盖值并应用到 Settings 对象。
+
+    在 lru_cache 的 get_settings() 内部调用，保证缓存的对象已含覆盖。
+    DB 还没初始化时（首次 import）静默跳过，用 YAML 原值。
+
+    注意：get_session_local() -> get_engine() -> _db_path() -> get_settings()
+    会形成递归。用 _applying_overrides 标志阻断：递归调用直接返回当前 settings
+    （此时 DB 路径只需 work_dir，无覆盖也无妨）。
+    """
+    global _applying_overrides
+    if _applying_overrides:
+        return settings  # 递归调用（_db_path 触发），直接返回 YAML 原值
+    _applying_overrides = True
+    try:
+        from .database import get_session_local
+        from .models.setting import Setting
+        import json
+        db = get_session_local()()
+        try:
+            rows = db.query(Setting).all()
+            overrides = {r.key: r.value for r in rows}
+        finally:
+            db.close()
+        for key, type_ in _OVERIDEABLE_FIELDS.items():
+            if key not in overrides:
+                continue
+            try:
+                val = json.loads(overrides[key])
+                val = type_(val)
+            except (json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError):
+                continue
+            _set_nested(settings, key, val)
+    except Exception:
+        # DB 未就绪（首次 import 时 database.py 可能还在初始化）-> 跳过，用 YAML 原值
+        pass
+    finally:
+        _applying_overrides = False
+    return settings
+
+
+def _set_nested(settings: Settings, key: str, val) -> None:
+    """按点分路径设置嵌套属性，如 'asr.batch_size' -> settings.asr.batch_size"""
+    parts = key.split(".")
+    obj = settings
+    for p in parts[:-1]:
+        obj = getattr(obj, p)
+    setattr(obj, parts[-1], val)
+
+
 @lru_cache(maxsize=1)
 def get_settings() -> Settings:
+    """读取 config.yaml + 应用 DB 覆盖，返回完整 Settings。
+
+    结果被 lru_cache 缓存。修改设置后调 reload_settings() 清缓存，
+    下次调用返回含新值的 Settings。
+    """
     path = Path(os.getenv("CONFIG_PATH", str(DEFAULT_CONFIG_PATH)))
-    return Settings.model_validate(_load_yaml(path))
+    settings = Settings.model_validate(_load_yaml(path))
+    return _apply_overrides(settings)
 
 
 def reload_settings() -> Settings:
-    """清缓存并重新读取，供脚本与测试使用。"""
+    """清缓存并重新读取（含 DB 覆盖），供设置页保存后调用。"""
     get_settings.cache_clear()
     return get_settings()
+
+
+def save_setting(key: str, value) -> None:
+    """保存单个配置项覆盖到 DB + 清 lru_cache。
+
+    Args:
+        key: 点分路径，必须在 _OVERIDEABLE_FIELDS 中
+        value: 要保存的值（自动 JSON 编码）
+    """
+    import json
+    if key not in _OVERIDEABLE_FIELDS:
+        raise ValueError(f"不允许修改的配置项：{key}")
+    from .database import get_session_local
+    from .models.setting import Setting
+    type_ = _OVERIDEABLE_FIELDS[key]
+    encoded = json.dumps(type_(value))
+    db = get_session_local()()
+    try:
+        row = db.get(Setting, key)
+        if row is None:
+            row = Setting(key=key, value=encoded)
+            db.add(row)
+        else:
+            row.value = encoded
+        db.commit()
+    finally:
+        db.close()
+    # 清缓存，让后续 get_settings() 读到新值
+    get_settings.cache_clear()

app/controllers/__init__.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 """路由聚合：导出各 controller 的 router，供 main.py include。"""
 
 from .log_router import router as log_router
+from .settings_router import router as settings_router
 from .task_router import router as task_router
 from .upload_router import router as upload_router
 
-__all__ = ["log_router", "task_router", "upload_router"]
+__all__ = ["log_router", "settings_router", "task_router", "upload_router"]

app/controllers/log_router.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 """日志路由：查询内存日志缓冲，供 /logs 页面消费。
 
 分层语义：
-- debug：详细（ffmpeg 命令、模型加载/卸载、转写逐段、翻译逐批进度）
-- info：简略（仅任务阶段转换，如 "任务 N [transcribing 55%]"）
-- warning / error：更详细，error 含完整 traceback
+- debug：进度详情（任务 [status pct%]、转写逐段统计、翻译逐批进度、ffmpeg 命令）
+- info：任务流转里程碑（音频提取/ASR/翻译 的开始与完成、模型加载与卸载、批次汇总）
+- warning / error：异常与失败，error 含完整 traceback
 """
 
 from __future__ import annotations

app/controllers/settings_router.py

@@ -0,0 +1,92 @@
+"""设置路由：查询/修改运行时可调参数。
+
+config.yaml 是只读挂载，改它需重启容器。本路由把部分参数（batch_size 等）
+存到 DB 的 setting 表，通过 config.save_setting() + reload_settings() 实现
+运行时热更新：保存后清 lru_cache，后续任务读到新值。
+
+当前可调项与 config._OVERIDEABLE_FIELDS 对齐。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+
+from fastapi import APIRouter
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+from ..config import _OVERIDEABLE_FIELDS, get_settings, save_setting
+
+logger = logging.getLogger("audio2text.settings")
+router = APIRouter(prefix="/api/settings", tags=["settings"])
+
+
+# ---------------- 响应 / 请求 DTO ----------------
+
+class SettingsResponse(BaseModel):
+    """当前生效的设置值（YAML 基础 + DB 覆盖后的合并值）。"""
+    asr_batch_size: int
+    asr_beam_size: int
+    translation_batch_size: int
+    translation_sort_by_length: bool
+    # 不可改但展示的只读信息
+    asr_model: str
+    asr_device: str
+    asr_compute_type: str
+    translation_model: str
+    translation_device: str
+
+
+class SettingsUpdate(BaseModel):
+    """设置更新请求：只传要改的字段，未传的保持不变。"""
+    asr_batch_size: int | None = Field(default=None, ge=1, le=128)
+    asr_beam_size: int | None = Field(default=None, ge=1, le=10)
+    translation_batch_size: int | None = Field(default=None, ge=1, le=256)
+    translation_sort_by_length: bool | None = None
+
+
+# ---------------- 字段映射：DTO 字段名 -> config 点分路径 ----------------
+
+_FIELD_MAP: dict[str, str] = {
+    "asr_batch_size": "asr.batch_size",
+    "asr_beam_size": "asr.beam_size",
+    "translation_batch_size": "translation.batch_size",
+    "translation_sort_by_length": "translation.sort_by_length",
+}
+
+
+# ---------------- 接口 ----------------
+
+@router.get("", summary="查询当前生效的设置")
+def get_current_settings() -> SettingsResponse:
+    """返回当前生效的设置（YAML 基础 + DB 覆盖合并后的值）。"""
+    s = get_settings()
+    return SettingsResponse(
+        asr_batch_size=s.asr.batch_size,
+        asr_beam_size=s.asr.beam_size,
+        translation_batch_size=s.translation.batch_size,
+        translation_sort_by_length=s.translation.sort_by_length,
+        asr_model=s.asr.model,
+        asr_device=s.asr.device,
+        asr_compute_type=s.asr.compute_type,
+        translation_model=s.translation.model,
+        translation_device=s.translation.device,
+    )
+
+
+@router.put("", summary="更新设置（保存后对后续任务生效）")
+def update_settings(req: SettingsUpdate) -> dict:
+    """保存修改的设置项到 DB，清配置缓存。
+
+    只处理请求中非 None 的字段。保存后立即生效（后续任务读到新值），
+    已在跑的任务不受影响（任务在各阶段开始时读配置）。
+    """
+    changed: dict = {}
+    for field, path in _FIELD_MAP.items():
+        val = getattr(req, field)
+        if val is not None:
+            save_setting(path, val)
+            changed[field] = val
+            logger.info("设置已更新：%s = %s（对后续任务生效）", path, val)
+    if not changed:
+        return {"status": "no_change", "changed": {}}
+    return {"status": "saved", "changed": changed}

app/controllers/task_router.py

@@ -1,7 +1,10 @@
-"""任务路由：列表 / 状态 / 下载字幕。"""
+"""任务路由：列表 / 状态 / 下载字幕 / 删除。"""
 
 from __future__ import annotations
 
+import logging
+import shutil
+from datetime import datetime, timezone
 from pathlib import Path
 
 from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
@@ -10,9 +13,11 @@ from sqlalchemy.orm import Session
 
 from ..config import get_settings
 from ..database import get_db
-from ..models.task import Task
+from ..models.task import Task, STATUS_UPLOADING, STATUS_DONE, STATUS_FAILED
+from ..models.upload_session import UploadSession
 from ..schemas.task import TaskListResponse, TaskResponse
 
+logger = logging.getLogger("audio2text.tasks")
 router = APIRouter(prefix="/api/tasks", tags=["task"])
 
 
@@ -28,6 +33,31 @@ def _to_resp(task: Task) -> TaskResponse:
     )
 
 
+def _upload_to_resp(session: UploadSession) -> TaskResponse:
+    """把上传中的 UploadSession 映射为虚拟 TaskResponse。
+
+    is_upload=true 让前端走上传状态轮询而非任务轮询。
+    progress = 已传分片数 / 总分片数 × 100（映射到 0-5 区间，与 extract 阶段衔接）。
+    """
+    uploaded = len(session.uploaded_chunks or [])
+    total = session.total_chunks or 1
+    # 上传进度映射到 0-4%（extract 从 5% 开始，留 1% 给 complete 拼接）
+    progress = min(4.0, uploaded / total * 4.0)
+    now = datetime.now(timezone.utc)
+    return TaskResponse(
+        id=0,  # 虚拟 id，前端用 upload_id 轮询
+        filename=session.filename,
+        status=STATUS_UPLOADING,
+        progress=progress,
+        error=None,
+        created_at=session.created_at,
+        updated_at=session.updated_at or now,
+        size_bytes=session.size_bytes,
+        is_upload=True,
+        upload_id=session.upload_id,
+    )
+
+
 @router.get("", response_model=TaskListResponse, summary="任务列表")
 def list_tasks(
     limit: int = Query(100, ge=1, le=500),
@@ -35,14 +65,30 @@ def list_tasks(
     q: str = Query("", description="按文件名模糊搜索（大小写不敏感，匹配子串）"),
     db: Session = Depends(get_db),
 ) -> TaskListResponse:
-    q_base = db.query(Task).order_by(Task.id.desc())
+    # 上传中的会话（pending 状态）也作为虚拟任务返回，让前端能看到上传进度
+    upload_q = db.query(UploadSession).filter(UploadSession.status == "pending")
     if q.strip():
-        # SQLite 的 LIKE 默认大小写不敏感（ASCII），ilike 等价于 LIKE
         like = f"%{q.strip()}%"
-        q_base = q_base.filter(Task.filename.ilike(like))
-    total = q_base.count()
-    tasks = q_base.offset(offset).limit(limit).all()
-    return TaskListResponse(tasks=[_to_resp(t) for t in tasks], total=total)
+        upload_q = upload_q.filter(UploadSession.filename.ilike(like))
+    uploads = upload_q.order_by(UploadSession.created_at.desc()).all()
+
+    # 已创建的 Task（含 extracting/transcribing/.../done/failed）
+    task_q = db.query(Task).order_by(Task.created_at.desc(), Task.id.desc())
+    if q.strip():
+        like = f"%{q.strip()}%"
+        task_q = task_q.filter(Task.filename.ilike(like))
+    total_tasks = task_q.count()
+    tasks = task_q.offset(offset).limit(limit).all()
+
+    # 合并：上传会话 + Task，按 created_at 倒序
+    upload_resps = [_upload_to_resp(s) for s in uploads]
+    task_resps = [_to_resp(t) for t in tasks]
+    all_resps = upload_resps + task_resps
+    all_resps.sort(key=lambda r: r.created_at, reverse=True)
+
+    # 分页：offset/limit 作用于合并后列表（上传会话通常很少，主要影响首页前几条）
+    paged = all_resps[offset:offset + limit]
+    return TaskListResponse(tasks=paged, total=len(all_resps))
 
 
 @router.get("/{task_id}", response_model=TaskResponse, summary="任务状态")
@@ -86,3 +132,47 @@ def download_subtitle(
         media_type="application/x-subrip",
         filename=download_name,
     )
+
+
+@router.delete("/{task_id}", summary="删除任务（仅允许已完成/失败）")
+def delete_task(task_id: int, db: Session = Depends(get_db)) -> dict:
+    """删除任务及其产物（字幕 / 中间音频 / 保留的原始视频）+ DB 记录。
+
+    仅允许删除已完成（done）或失败（failed）的任务，进行中的任务不可删。
+    """
+    task = db.get(Task, task_id)
+    if task is None:
+        raise HTTPException(404, f"任务不存在：{task_id}")
+    if task.status not in (STATUS_DONE, STATUS_FAILED):
+        raise HTTPException(409, f"任务进行中，无法删除（当前状态：{task.status}）")
+
+    s = get_settings()
+    deleted: list[str] = []
+
+    # 删字幕输出目录
+    out_dir = s.output_dir() / f"task_{task.id}"
+    if out_dir.is_dir():
+        shutil.rmtree(out_dir, ignore_errors=True)
+        deleted.append("outputs")
+
+    # 删中间音频
+    if task.wav_path:
+        wav = Path(task.wav_path)
+        if wav.is_file():
+            wav.unlink(missing_ok=True)
+            deleted.append("audio")
+
+    # 删保留的原始视频
+    if task.source_path:
+        src = s.upload_dir() / task.source_path
+        if src.is_file():
+            src.unlink(missing_ok=True)
+            deleted.append("video")
+
+    # 删 DB 记录（先删关联的 UploadSession，再删 Task）
+    db.query(UploadSession).filter(UploadSession.task_id == task.id).delete()
+    db.delete(task)
+    db.commit()
+
+    logger.info("删除任务 %d（%s）：%s", task_id, task.filename, ", ".join(deleted) or "无产物")
+    return {"status": "deleted", "task_id": task_id, "cleaned": deleted}

app/controllers/upload_router.py

@@ -1,11 +1,12 @@
 """分片上传路由：建会话 / 查状态 / 传分片 / complete。
 
-协议与 server 完全一致，区别仅在 complete 后创建的是转写 Task 而非 UploadedFile。
+complete 成功后创建转写 Task 并交由 scheduler 入队。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 from fastapi import APIRouter, Depends, Request
+from starlette.concurrency import run_in_threadpool
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from ..database import get_db
@@ -48,7 +49,10 @@ async def upload_chunk(
     request: Request,
     service: UploadService = Depends(_service),
 ) -> ChunkUploadResponse:
-    uploaded = service.write_chunk(upload_id, index, await request.body())
+    # write_chunk 做文件 fsync + DB commit（阻塞 I/O），必须放到线程池跑，
+    # 否则会阻塞 uvicorn 事件循环，导致并发分片上传被串行化、web 请求卡顿。
+    body = await request.body()
+    uploaded = await run_in_threadpool(service.write_chunk, upload_id, index, body)
     return ChunkUploadResponse(upload_id=upload_id, index=index, uploaded_chunks=uploaded)
 
 
@@ -60,10 +64,11 @@ def complete_session(
     """拼接分片 + 创建转写任务 + 入队管线。
 
     controller 负责编排：service.complete 只管存储（拼接 + 建 Task），
-    管线触发由 controller 调用，service 不依赖 pipeline（避免循环依赖）。
+    管线触发由 controller 调用 scheduler（ffmpeg 异步 + GPU 串行调度），service 不依赖
+    scheduler（避免循环依赖）。
     """
     resp = service.complete(upload_id)
     # 仅新建任务时入队（幂等 complete 返回的也是同一 task_id，enqueue 幂等无副作用）
-    from ..services.pipeline import enqueue_task
+    from ..services.scheduler import enqueue_task
     enqueue_task(resp.task_id)
     return resp

app/database.py

@@ -51,12 +51,37 @@ class Base(DeclarativeBase):
 
 
 def init_db_schema() -> None:
-    """建表（幂等）。"""
+    """建表（幂等）+ 旧库迁移（给 task 表补新字段）。
+
+    SQLAlchemy 的 create_all 只建新表不改旧表。对已存在的 task 表，
+    需手动 ALTER TABLE ADD COLUMN 补 wav_path / segments_json（nullable）。
+    """
     from .models.task import Task  # noqa: F401
     from .models.upload_session import UploadSession  # noqa: F401
+    from .models.setting import Setting  # noqa: F401
 
-    get_engine()
-    Base.metadata.create_all(get_engine())
+    engine = get_engine()
+    Base.metadata.create_all(engine)
+    _migrate_task_columns(engine)
+
+
+def _migrate_task_columns(engine) -> None:
+    """检测 task 表缺失的列并 ALTER TABLE 补上（nullable，向后兼容）。"""
+    from sqlalchemy import inspect, text
+
+    insp = inspect(engine)
+    if "task" not in insp.get_table_names():
+        return  # 新库，create_all 已建好完整表
+    existing = {c["name"] for c in insp.get_columns("task")}
+    # 新增字段：(列名, 列定义)
+    additions = [
+        ("wav_path", "VARCHAR(1024)"),
+        ("segments_json", "TEXT"),
+    ]
+    with engine.begin() as conn:
+        for col, coltype in additions:
+            if col not in existing:
+                conn.execute(text(f"ALTER TABLE task ADD COLUMN {col} {coltype}"))
 
 
 def get_db() -> Generator[Session, None, None]:

app/main.py

@@ -19,21 +19,21 @@ import logging
 import threading
 from contextlib import asynccontextmanager
 
-from fastapi import Depends, FastAPI
+from fastapi import FastAPI
 from fastapi.openapi.docs import get_redoc_html, get_swagger_ui_html
 from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from .config import get_settings
-from .controllers import log_router, task_router, upload_router
+from .controllers import log_router, settings_router, task_router, upload_router
 from .database import get_db, init_db_schema
-from .security import require_docs_auth
 from .services.cache_cleaner import purge_expired_cache, run_forever as run_cache_cleaner
 from .services.log_buffer import init_log_buffer
 from .services.reaper import reap_stale_sessions
 from .views.history_html import render as render_history_html
 from .views.home_html import render as render_home_html
 from .views.logs_html import render as render_logs_html
+from .views.settings_html import render as render_settings_html
 
 # 日志分层：
 # - audio2text logger 始终设 DEBUG，确保所有记录（含子步骤）都能产生。
@@ -76,6 +76,12 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         await asyncio.to_thread(reap_stale_sessions)
     except Exception as exc:  # pragma: no cover
         logger.warning("启动 reaper 失败：%s", exc)
+    # 启动 GPU 调度线程（常驻，串行处理 ASR+翻译，模型复用）
+    try:
+        from .services.scheduler import start_scheduler
+        start_scheduler()
+    except Exception as exc:  # pragma: no cover
+        logger.warning("启动 GPU 调度线程失败：%s", exc)
     # 缓存清理：启动时跑一次 + 后台定时循环（守护线程，随进程退出）
     s = get_settings()
     try:
@@ -120,20 +126,21 @@ def create_app() -> FastAPI:
     app.include_router(upload_router)
     app.include_router(task_router)
     app.include_router(log_router)
+    app.include_router(settings_router)
 
-    # 受 Basic Auth 保护的文档接口
+    # 文档接口（无认证，直接公开）
     @app.get("/openapi.json")
-    def protected_openapi(_: str = Depends(require_docs_auth)) -> JSONResponse:
+    def openapi_endpoint() -> JSONResponse:
         return JSONResponse(app.openapi())
 
     @app.get("/docs")
-    def protected_docs(_: str = Depends(require_docs_auth)):
+    def docs_endpoint():
         return get_swagger_ui_html(
             openapi_url="/openapi.json", title="audio2text docs", swagger_favicon_url=""
         )
 
     @app.get("/redoc")
-    def protected_redoc(_: str = Depends(require_docs_auth)):
+    def redoc_endpoint():
         return get_redoc_html(
             openapi_url="/openapi.json", title="audio2text docs", redoc_favicon_url=""
         )
@@ -144,7 +151,34 @@ def create_app() -> FastAPI:
 
     @app.get("/health")
     def health() -> dict:
-        return {"status": "ok"}
+        """存活探针 + 设备信息。
+
+        返回 torch 版本、cuda 可用性、GPU 名称、配置的 device，
+        便于一眼区分 CPU/GPU 容器是否正确调度到对应硬件。
+        torch 导入失败时（理论上不会，因为镜像已装 torch）降级为仅 status。
+        """
+        info: dict = {"status": "ok"}
+        try:
+            import torch
+            info["torch"] = torch.__version__
+            info["cuda_available"] = torch.cuda.is_available()
+            if torch.cuda.is_available():
+                info["gpu"] = torch.cuda.get_device_name(0)
+                info["gpu_count"] = torch.cuda.device_count()
+        except Exception as e:  # pragma: no cover
+            info["torch_error"] = str(e)
+        s = get_settings()
+        info["asr_device"] = s.asr.device
+        info["asr_model"] = s.asr.model
+        info["asr_compute_type"] = s.asr.compute_type
+        info["asr_batch_size"] = s.asr.batch_size
+        info["asr_beam_size"] = s.asr.beam_size
+        info["asr_language"] = s.asr.language
+        info["translation_device"] = s.translation.device
+        info["translation_model"] = s.translation.model
+        info["translation_batch_size"] = s.translation.batch_size
+        info["translation_sort_by_length"] = s.translation.sort_by_length
+        return info
 
     @app.get("/history", response_class=HTMLResponse)
     def history_page() -> HTMLResponse:
@@ -154,6 +188,10 @@ def create_app() -> FastAPI:
     def logs_page() -> HTMLResponse:
         return HTMLResponse(render_logs_html())
 
+    @app.get("/settings", response_class=HTMLResponse)
+    def settings_page() -> HTMLResponse:
+        return HTMLResponse(render_settings_html())
+
     return app
 
 

app/models/setting.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+"""运行时设置覆盖（键值存储）。
+
+config.yaml 是只读挂载（镜像内不含配置），改完需重启容器才生效。
+本表持久化用户在「设置页」修改的参数，进程重启后自动加载，
+无需改 config.yaml 或重建镜像。
+
+当前支持的键见 _ALLOWED_KEYS（settings_router 维护），值为 JSON 字符串。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime, timezone
+
+from sqlalchemy import String, DateTime, Text
+from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
+
+from ..database import Base
+
+
+def _now() -> datetime:
+    return datetime.now(timezone.utc)
+
+
+class Setting(Base):
+    """单个配置项的覆盖值（key = 'asr.batch_size' 之类的点分路径）。"""
+
+    __tablename__ = "setting"
+
+    key: Mapped[str] = mapped_column(String(128), primary_key=True)
+    value: Mapped[str] = mapped_column(Text)  # JSON 编码的值
+    updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime, default=_now, onupdate=_now,
+    )
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return f"Setting(key={self.key!r}, value={self.value!r})"

app/models/task.py

@@ -14,6 +14,17 @@ def _now() -> datetime:
     return datetime.now(timezone.utc)
 
 
+# 任务状态枚举（单一真源，供 scheduler / cache_cleaner / views 引用）
+STATUS_UPLOADING = "uploading"   # 虚拟状态：分片上传中（不在 Task 表，由 UploadSession 映射）
+STATUS_QUEUED = "queued"
+STATUS_EXTRACTING = "extracting"
+STATUS_TRANSCRIBING = "transcribing"
+STATUS_SEGMENTING = "segmenting"
+STATUS_TRANSLATING = "translating"
+STATUS_DONE = "done"
+STATUS_FAILED = "failed"
+
+
 class Task(Base):
     __tablename__ = "task"
 
@@ -23,7 +34,7 @@ class Task(Base):
     # 视频在 upload_dir 下的相对路径（提取音频前后可能被删）
     source_path: Mapped[str] = mapped_column(String(1024), nullable=False)
     # 状态机：queued → extracting → transcribing → segmenting → translating → done | failed
-    status: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False, default="queued")
+    status: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False, default=STATUS_QUEUED, index=True)
     # 0-100 进度
     progress: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False, default=0.0)
     # 失败原因
@@ -33,7 +44,13 @@ class Task(Base):
     en_srt_path: Mapped[str | None] = mapped_column(String(1024), nullable=True)
     zh_srt_path: Mapped[str | None] = mapped_column(String(1024), nullable=True)
 
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now)
+    # ---- 流水线阶段间传递的中间数据（scheduler 调度用）----
+    # ffmpeg 提取出的 wav 绝对路径（extract 阶段写，asr 阶段读）
+    wav_path: Mapped[str | None] = mapped_column(String(1024), nullable=True)
+    # ASR + 断句结果（asr 阶段写 JSON，translate 阶段读）。JSON 序列化的 list[Subtitle]
+    segments_json: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
+
+    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now, index=True)
     updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now, onupdate=_now)
 
     def __repr__(self) -> str:

app/models/upload_session.py

@@ -1,8 +1,9 @@
-"""分片上传会话 ORM：支撑断点续传。对齐 server 的 UploadSession 形态（SQLite 版）。"""
+"""分片上传会话 ORM：支撑断点续传。"""
 
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import logging
 from datetime import datetime, timezone
 from typing import Any
 
@@ -11,6 +12,8 @@ from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
 
 from ..database import Base
 
+logger = logging.getLogger("audio2text.models")
+
 
 def _now() -> datetime:
     return datetime.now(timezone.utc)
@@ -26,7 +29,14 @@ class _IntList(TypeDecorator):
         return json.dumps(value) if value is not None else None
 
     def process_result_value(self, value: Any, dialect) -> list[int]:
-        return json.loads(value) if value else []
+        if not value:
+            return []
+        try:
+            return json.loads(value)
+        except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+            # DB 脏数据（手工修改/并发写截断）不应让整行读取失败
+            logger.warning("uploaded_chunks JSON 解析失败，回退空列表：%r", value[:80])
+            return []
 
 
 class UploadSession(Base):
@@ -39,11 +49,13 @@ class UploadSession(Base):
     total_chunks: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
     uploaded_chunks: Mapped[list[int]] = mapped_column(_IntList, default=list)
     # pending → completed（complete 成功）| abandoned（reaper 清理）
-    status: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False, default="pending")
+    status: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False, default="pending", index=True)
     # 拼接完成后的视频相对 upload_dir 路径
     final_path: Mapped[str | None] = mapped_column(String(1024), nullable=True)
-    # complete 后关联的 Task.id（直接引用，避免反向查找 source_path）
-    task_id: Mapped[int | None] = mapped_column(ForeignKey("task.id"), nullable=True)
+    # complete 后关联的 Task.id。ondelete=SET NULL：Task 被删时 session 保留（task_id 置空）
+    task_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
+        ForeignKey("task.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
+    )
 
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now)
+    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now, index=True)
     updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, default=_now, onupdate=_now)

app/schemas/task.py

@@ -62,6 +62,11 @@ class TaskResponse(BaseModel):
     error: str | None
     created_at: datetime
     updated_at: datetime
+    # 上传会话虚拟任务用：is_upload=true 时 id 无意义（固定 0），
+    # 前端用 upload_id 轮询 /api/tasks/chunk-uploads/{upload_id}/status
+    size_bytes: int | None = None
+    is_upload: bool = False
+    upload_id: str | None = None
 
 
 class TaskListResponse(BaseModel):

app/security.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""/docs Basic Auth：对齐 server/security.py。明文密码，常量时间比较。"""
+"""/docs Basic Auth：明文密码，常量时间比较。"""
 
 from __future__ import annotations
 

app/services/asr_service.py

@@ -6,7 +6,9 @@ CPU dev: tiny.en + int8；GPU prod: large-v3-turbo + float16。同一份代码
 from __future__ import annotations
 
 import logging
+import math
 from pathlib import Path
+from typing import Callable
 
 from ..config import get_settings
 from .model_manager import get_model_manager
@@ -14,12 +16,20 @@ from .types import Segment, Word
 
 logger = logging.getLogger("audio2text.asr")
 
+# Whisper 默认 chunk_length（秒）：BatchedInferencePipeline 按 30s 窗口切音频
+_CHUNK_SECONDS = 30.0
 
-def transcribe(wav_path: Path) -> list[Segment]:
+
+def transcribe(
+    wav_path: Path,
+    on_progress: Callable[[int, int], None] | None = None,
+) -> list[Segment]:
     """转写 wav，返回 segments（含词级时间戳）。
 
     Args:
         wav_path: 16kHz mono PCM wav
+        on_progress: 可选进度回调 (current_chunk, total_chunks)。
+                     每 transcribe 完一个 30s chunk 调一次，用于细分进度条。
 
     Returns:
         list[Segment]，每个 Segment 带词级 words（若 word_timestamps 启用）。
@@ -29,21 +39,31 @@ def transcribe(wav_path: Path) -> list[Segment]:
         raise FileNotFoundError(f"音频不存在：{wav_path}")
 
     model = get_model_manager().get_asr()
-    logger.debug("开始转写 %s（model=%s language=%s）", wav_path.name, s.model, s.language)
+    logger.debug("开始转写 %s（model=%s language=%s batch_size=%d beam_size=%d）",
+                 wav_path.name, s.model, s.language, s.batch_size, s.beam_size)
 
     segments_gen, info = model.transcribe(
         str(wav_path),
         language=s.language,
         word_timestamps=s.word_timestamps,
         vad_filter=s.vad_filter,
-        beam_size=5,
-    )
-    logger.debug(
-        "音频时长 %.1fs，检测语言=%s（置信度 %.2f）",
-        info.duration, info.language, info.language_probability,
+        beam_size=s.beam_size,        # beam search 宽度（config 可调）；GPU turbo 建议降到 2 加速
+        batch_size=s.batch_size,       # 批量解码：多音频块一次性送 GPU
+        without_timestamps=False,      # BatchedInferencePipeline 默认 True，需显式关闭以生成段级时间戳
     )
 
+    # VAD 过滤后的实际语音时长 → 算总 chunk 数（进度颗粒度细分用）
+    duration = info.duration_after_vad or info.duration
+    total_chunks = max(1, math.ceil(duration / _CHUNK_SECONDS))
+    logger.debug(
+        "音频时长 %.1fs（VAD 后 %.1fs），检测语言=%s（置信度 %.2f），约 %d 个 chunk",
+        info.duration, duration, info.language, info.language_probability, total_chunks,
+    )
+    if on_progress is not None:
+        on_progress(0, total_chunks)
+
     segments: list[Segment] = []
+    last_chunk = 0  # 已报进度的 chunk 序号（避免同 chunk 内多个 segment 重复回调）
     for seg in segments_gen:
         words: list[Word] = []
         if s.word_timestamps and getattr(seg, "words", None):
@@ -60,6 +80,15 @@ def transcribe(wav_path: Path) -> list[Segment]:
             end=float(seg.end),
             words=words,
         ))
+
+        # 按 30s chunk 边界报进度：seg.end 跨过 chunk 边界时回调
+        if on_progress is not None:
+            cur_chunk = min(total_chunks, int(seg.end / _CHUNK_SECONDS) + 1)
+            if cur_chunk > last_chunk:
+                last_chunk = cur_chunk
+                on_progress(cur_chunk, total_chunks)
+
     logger.debug("转写完成：%d 段，%d 词。",
-                 len(segments), sum(len(s.words) for s in segments))
+                 len(segments), sum(len(seg.words) for seg in segments))
     return segments
+

app/services/model_manager.py

@@ -54,15 +54,19 @@ class ModelManager:
             if self._translator is not None:
                 self._unload_translator_locked()
             s = get_settings().asr
-            logger.debug("加载 ASR 模型 model=%s device=%s compute_type=%s",
+            logger.info("加载 ASR 模型 model=%s device=%s compute_type=%s",
                         s.model, s.device, s.compute_type)
-            from faster_whisper import WhisperModel
+            from faster_whisper import WhisperModel, BatchedInferencePipeline
             # device/compute_type 组合：cpu+int8 / cuda+float16
-            self._asr = WhisperModel(
+            # BatchedInferencePipeline 包装 WhisperModel，使 transcribe() 支持 batch_size，
+            # 多个音频块（chunk_length=30s）一次性送 GPU 解码，配合内部 prefill 提高利用率。
+            whisper = WhisperModel(
                 s.model, device=s.device, compute_type=s.compute_type,
             )
+            self._asr = BatchedInferencePipeline(model=whisper)
             self._current = "asr"
-            logger.debug("ASR 模型已就绪。")
+            logger.info("ASR 模型已就绪（batched, batch_size=%d, beam_size=%d）。",
+                        s.batch_size, s.beam_size)
             return self._asr
 
     def unload_asr(self) -> None:
@@ -72,7 +76,7 @@ class ModelManager:
     def _unload_asr_locked(self) -> None:
         if self._asr is None:
             return
-        logger.debug("卸载 ASR 模型（释放显存供翻译器独占）。")
+        logger.info("卸载 ASR 模型（释放显存供翻译器独占）。")
         # faster-whisper 模型无显式 close，del 即可
         del self._asr
         self._asr = None
@@ -89,7 +93,7 @@ class ModelManager:
             if self._asr is not None:
                 self._unload_asr_locked()
             s = get_settings().translation
-            logger.debug("加载翻译模型 model=%s device=%s", s.model, s.device)
+            logger.info("加载翻译模型 model=%s device=%s", s.model, s.device)
             from transformers import pipeline
             self._translator = pipeline(
                 "translation",
@@ -97,9 +101,11 @@ class ModelManager:
                 device=s.device,
                 src_lang=s.src_lang,
                 tgt_lang=s.tgt_lang,
+                batch_size=s.batch_size,  # pipeline 内部批大小，与 translate_service 分块对齐
             )
             self._current = "translator"
-            logger.debug("翻译模型已就绪（独占显存，可用大 batch）。")
+            logger.info("翻译模型已就绪（显存独占，batch_size=%d，sort_by_length=%s）。",
+                        s.batch_size, s.sort_by_length)
             return self._translator
 
     def unload_translator(self) -> None:
@@ -109,7 +115,7 @@ class ModelManager:
     def _unload_translator_locked(self) -> None:
         if self._translator is None:
             return
-        logger.debug("卸载翻译模型。")
+        logger.info("卸载翻译模型。")
         # 释放 pipeline 持有的 model + tokenizer
         mdl = getattr(self._translator, "model", None)
         tok = getattr(self._translator, "tokenizer", None)

app/services/pipeline.py

@@ -1,25 +1,31 @@
-"""转写管线编排：提取音频 → ASR → 断句 → 翻译 → 写 SRT。
+"""转写管线各阶段：提取音频 → ASR → 断句 → 翻译 → 写 SRT。
 
-任务状态机：
-    queued → extracting → transcribing → segmenting → translating → done
-    任一步失败 → failed
+阶段拆分供 scheduler 调度：ffmpeg 阶段独立线程（CPU），GPU 阶段（ASR+翻译）
+由 scheduler 串行化并在切换模型前查队列复用已加载模型。
 
-模型不共驻：ASR 与翻译分阶段加载，翻译时先卸载 Whisper 释放显存跑大 batch。
-管线在后台线程跑（每个任务一个线程），通过 DB 更新状态与进度。
+每个阶段函数接收 db Session + Task，更新状态/进度，写入中间产物：
+    extract_phase:  queued → extracting → (写 wav_path, status 置 transcribing)
+    asr_phase:      transcribing → segmenting → (写 segments_json, status 置 translating)
+    translate_phase: translating → done (写 SRT)
+
+阶段间传递的中间数据存在 Task.wav_path / Task.segments_json，避免跨线程传对象。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+import json
 import logging
-import threading
 import traceback
+from dataclasses import asdict
 from datetime import datetime, timezone
 from pathlib import Path
 
 from ..config import get_settings
-from ..database import get_session_local
-from ..models.task import Task
-from . import ffmpeg_service, asr_service, segmenter, translate_service, srt_writer
+from ..models.task import (
+    STATUS_EXTRACTING, STATUS_TRANSCRIBING, STATUS_SEGMENTING,
+    STATUS_TRANSLATING, STATUS_DONE, STATUS_FAILED,
+)
+from . import asr_service, ffmpeg_service, segmenter, srt_writer, translate_service
 from .types import Subtitle
 
 logger = logging.getLogger("audio2text.pipeline")
@@ -35,35 +41,17 @@ P_TRANSLATE_END = 98.0
 P_DONE = 100.0
 
 
-def enqueue_task(task_id: int) -> None:
-    """把任务交给后台线程处理（非阻塞，供 upload_service.complete 调用）。"""
-    t = threading.Thread(target=_run_task, args=(task_id,), daemon=True)
-    t.start()
-    logger.info("任务 %d 已入队（后台线程 %s）。", task_id, t.name)
+# ---------------- 阶段 1：提取音频（CPU，可并行）----------------
 
+def extract_phase(db, task) -> None:
+    """ffmpeg 提取 16k mono wav，写 task.wav_path，状态置 transcribing。
 
-def _run_task(task_id: int) -> None:
-    """后台执行完整管线。所有异常都被捕获并写入 task.error。"""
-    db = get_session_local()()
-    try:
-        task = db.get(Task, task_id)
-        if task is None:
-            logger.error("任务 %d 不存在。", task_id)
-            return
-        _pipeline(db, task)
-    except Exception as exc:
-        logger.exception("任务 %d 失败：%s", task_id, exc)
-        _mark_failed(db, task_id, str(exc))
-    finally:
-        db.close()
-
-
-def _pipeline(db, task: Task) -> None:
+    由 scheduler 在独立线程调用（与 GPU 阶段并行）。提取完即可让 GPU 调度线程接管。
+    """
     s = get_settings()
     src = s.upload_dir() / task.source_path
-
-    # ---------- 1. 提取音频 ----------
-    _set_status(db, task, "extracting", P_EXTRACT)
+    logger.info("任务 %d [音频提取开始] %s", task.id, src.name)
+    _set_status(db, task, STATUS_EXTRACTING, P_EXTRACT)
     wav = s.work_dir() / f"task_{task.id}.wav"
     ffmpeg_service.extract_audio(src, wav)
 
@@ -75,61 +63,125 @@ def _pipeline(db, task: Task) -> None:
         except OSError as exc:
             logger.warning("删除原始视频失败 %s: %s", src, exc)
 
-    # ---------- 2. 语音识别 ----------
-    _set_status(db, task, "transcribing", P_TRANSCRIBE_START)
-    segments = asr_service.transcribe(wav)
-    _set_status(db, task, "transcribing", P_TRANSCRIBE_END,
+    # 记录 wav 路径，状态置 transcribing（待 GPU 调度线程接管 ASR）
+    task.wav_path = str(wav)
+    task.status = STATUS_TRANSCRIBING
+    task.progress = P_TRANSCRIBE_START
+    task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
+    db.commit()
+    logger.info("任务 %d [音频提取完成] → 待 ASR：%s", task.id, wav.name)
+
+
+# ---------------- 阶段 2：ASR + 断句（GPU）----------------
+
+def asr_phase(db, task) -> None:
+    """加载 Whisper 转写 + 断句，写 task.segments_json，状态置 translating。
+
+    由 GPU 调度线程调用。model_manager 保证 ASR 与翻译器不共驻。
+    """
+    wav_path = Path(task.wav_path) if task.wav_path else None
+    if wav_path is None or not wav_path.is_file():
+        raise FileNotFoundError(f"音频不存在：{wav_path}（task {task.id}）")
+
+    logger.info("任务 %d [ASR 开始] %s", task.id, wav_path.name)
+    _set_status(db, task, STATUS_TRANSCRIBING, P_TRANSCRIBE_START)
+
+    # 进度回调：按 30s chunk 细分 ASR 进度（5%→55% 区间）
+    # current=已处理 chunk 数, total=总 chunk 数
+    def on_asr_progress(current: int, total: int) -> None:
+        frac = current / total if total else 0.0
+        progress = P_TRANSCRIBE_START + (P_TRANSCRIBE_END - P_TRANSCRIBE_START) * frac
+        _set_status(db, task, STATUS_TRANSCRIBING, progress)
+
+    segments = asr_service.transcribe(wav_path, on_progress=on_asr_progress)
+    _set_status(db, task, STATUS_TRANSCRIBING, P_TRANSCRIBE_END,
                 note=f"识别出 {len(segments)} 段")
 
-    # ---------- 3. 断句 + 时间戳重算 ----------
-    _set_status(db, task, "segmenting", P_SEGMENT_START)
+    _set_status(db, task, STATUS_SEGMENTING, P_SEGMENT_START)
     subs = segmenter.resegment(segments)
-    _set_status(db, task, "segmenting", P_SEGMENT_END,
+    _set_status(db, task, STATUS_SEGMENTING, P_SEGMENT_END,
                 note=f"重组为 {len(subs)} 条字幕")
 
-    # ---------- 4. 翻译 ----------
-    _set_status(db, task, "translating", P_TRANSLATE_START)
-    # 翻译阶段：model_manager 会自动卸载 ASR、加载翻译器（独占显存）
-    zh_texts = translate_service.translate(subs)
-    _set_status(db, task, "translating", P_TRANSLATE_END,
+    # 序列化断句结果供翻译阶段用（dataclass → JSON）
+    task.segments_json = json.dumps([asdict(s) for s in subs], ensure_ascii=False)
+    task.status = STATUS_TRANSLATING
+    task.progress = P_TRANSLATE_START
+    task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
+    db.commit()
+    logger.info("任务 %d [ASR 完成] → 待翻译：%d 条字幕", task.id, len(subs))
+
+
+# ---------------- 阶段 3：翻译 + 写 SRT（GPU）----------------
+
+def translate_phase(db, task) -> None:
+    """加载 NLLB 翻译 + 写 SRT，状态置 done。由 GPU 调度线程调用。"""
+    if not task.segments_json:
+        raise ValueError(f"任务 {task.id} 无 segments_json，无法翻译")
+
+    logger.info("任务 %d [翻译开始] %d 条字幕", task.id, len(json.loads(task.segments_json)))
+    _set_status(db, task, STATUS_TRANSLATING, P_TRANSLATE_START)
+    subs = [_dict_to_subtitle(d) for d in json.loads(task.segments_json)]
+
+    # 进度回调：按批次细分翻译进度（60%→98% 区间）
+    # done=已翻译条数, total=总条数
+    def on_translate_progress(done: int, total: int) -> None:
+        frac = done / total if total else 0.0
+        progress = P_TRANSLATE_START + (P_TRANSLATE_END - P_TRANSLATE_START) * frac
+        _set_status(db, task, STATUS_TRANSLATING, progress)
+
+    zh_texts = translate_service.translate(subs, on_progress=on_translate_progress)
+    _set_status(db, task, STATUS_TRANSLATING, P_TRANSLATE_END,
                 note=f"翻译 {len(zh_texts)} 条")
 
-    # ---------- 5. 写 SRT ----------
-    out_dir = s.output_dir()
+    # 写 SRT
+    out_dir = s_output_dir()
     stem = Path(task.filename).stem
     en_path = out_dir / f"task_{task.id}/{stem}.en.srt"
     zh_path = out_dir / f"task_{task.id}/{stem}.zh.srt"
     bi_path = out_dir / f"task_{task.id}/{stem}.srt"
 
     srt_writer.write_srt(subs, en_path)
-    # 中文 SRT（用译文 + 同时间戳）
     zh_subs = [Subtitle(text=zh, start=sub.start, end=sub.end)
                for zh, sub in zip(zh_texts, subs)]
     srt_writer.write_srt(zh_subs, zh_path)
     srt_writer.write_bilingual_srt(subs, zh_texts, bi_path)
 
-    # 记录相对路径
     task.en_srt_path = str(en_path.relative_to(out_dir))
     task.zh_srt_path = str(zh_path.relative_to(out_dir))
     task.bilingual_srt_path = str(bi_path.relative_to(out_dir))
-    task.status = "done"
+    task.status = STATUS_DONE
     task.progress = P_DONE
     task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
     db.commit()
 
     # 清理中间音频
-    if not s.processing.keep_audio and wav.is_file():
+    s = get_settings()
+    if not s.processing.keep_audio and task.wav_path:
         try:
-            wav.unlink()
+            Path(task.wav_path).unlink()
         except OSError:
             pass
 
-    logger.info("任务 %d 完成：%s", task.id, bi_path.name)
+    logger.info("任务 %d [完成] %s", task.id, bi_path.name)
 
 
-# ---------------- DB 状态更新 ----------------
+# ---------------- 工具函数 ----------------
 
-def _set_status(db, task: Task, status: str, progress: float, note: str = "") -> None:
+def s_output_dir() -> Path:
+    return get_settings().output_dir()
+
+
+def _dict_to_subtitle(d: dict) -> Subtitle:
+    return Subtitle(text=d["text"], start=d["start"], end=d["end"])
+
+
+def _set_status(db, task, status: str, progress: float, note: str = "") -> None:
+    """更新任务状态/进度并落库。
+
+    日志级别策略：
+    - 带 note 的（如“识别出 N 段”）是阶段内里程碑 → INFO
+    - 仅进度百分比更新（同状态同阶段）→ DEBUG，避免 INFO 被进度刷屏
+    """
     task.status = status
     task.progress = progress
     task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
@@ -137,15 +189,17 @@ def _set_status(db, task: Task, status: str, progress: float, note: str = "") ->
     if note:
         logger.info("任务 %d [%s %.0f%%] %s", task.id, status, progress, note)
     else:
-        logger.info("任务 %d [%s %.0f%%]", task.id, status, progress)
+        logger.debug("任务 %d [%s %.0f%%]", task.id, status, progress)
 
 
-def _mark_failed(db, task_id: int, error: str) -> None:
+def mark_failed(db, task_id: int, error: str) -> None:
+    """标记任务失败（对外公开，供 scheduler 调用）。"""
+    from ..models.task import Task
     try:
         task = db.get(Task, task_id)
         if task is None:
             return
-        task.status = "failed"
+        task.status = STATUS_FAILED
         task.error = error[:2000]
         task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
         db.commit()

app/services/scheduler.py

@@ -0,0 +1,254 @@
+"""任务调度器：ffmpeg 串行提取 + GPU 阶段串行 + 模型复用。
+
+设计动机：多任务时不应串行等一个任务全跑完才下一个。ffmpeg 是纯 CPU，可与 GPU 阶段
+并行；GPU 阶段（ASR + 翻译）串行化（共享显存），但卸载模型前查队列，有同类待处理
+任务就继续用当前模型，减少重复加载/卸载。
+
+数据流：
+    enqueue_task ──► ffmpeg 队列（串行，最多 1 个同时跑）
+                       │ 提取音频 → task.wav_path → status=transcribing
+                       ▼（唤醒 GPU 线程）
+                   GPU 调度线程（单线程，常驻）
+                       ① 取 status=transcribing 的任务，get_asr()
+                          while 还有 transcribing 任务: asr_phase → status=translating
+                          （ASR 队列空，切翻译）
+                       ② 取 status=translating 的任务，get_translator()
+                          while 还有 translating 任务: translate_phase → status=done
+                          （翻译队列空，回到 ① 等待）
+
+并发约束：
+- 文件上传：无限制（web 请求 + 线程池接收，不阻塞 ffmpeg/GPU）
+- ffmpeg 提取：最多 1 个同时运行（串行队列），避免 CPU/磁盘 IO 争抢
+- GPU 阶段：串行（单 GPU 调度线程），模型不共驻
+
+模型复用：N 个任务的模型切换次数从 2N 降到最优 2 次（一批 ASR 全做完 → 切翻译 → 一批翻译全做完）。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import queue
+import threading
+from datetime import datetime, timezone
+
+from ..database import get_session_local
+from ..models.task import (
+    Task, STATUS_EXTRACTING, STATUS_TRANSCRIBING, STATUS_SEGMENTING,
+    STATUS_TRANSLATING, STATUS_QUEUED, STATUS_FAILED,
+)
+from . import pipeline
+from .model_manager import get_model_manager
+
+logger = logging.getLogger("audio2text.scheduler")
+
+# 唤醒 GPU 调度线程的事件（新任务入队或 ffmpeg 完成时 set）
+_wake_event = threading.Event()
+# ffmpeg 任务队列（串行执行，最多 1 个同时跑）
+_ffmpeg_queue: queue.Queue[int | None] = queue.Queue()
+# GPU 调度线程单例
+_scheduler_thread: threading.Thread | None = None
+_ffmpeg_thread: threading.Thread | None = None
+_scheduler_started = False
+
+
+def enqueue_task(task_id: int) -> None:
+    """任务入队：放入 ffmpeg 队列（串行提取） + 唤醒 GPU 调度线程。
+
+    ffmpeg 最多 1 个同时运行（CPU/磁盘 IO 限制），其余排队。
+    上传接收不受限——complete 创建 Task 后立即返回，不等待 ffmpeg。
+    """
+    _ensure_scheduler_running()
+    _ffmpeg_queue.put(task_id)
+    logger.info("任务 %d 已入队，等待音频提取。", task_id)
+
+
+def start_scheduler() -> None:
+    """启动 ffmpeg + GPU 调度线程（应用启动时调一次，幂等）。"""
+    global _scheduler_thread, _ffmpeg_thread, _scheduler_started
+    if _scheduler_started:
+        return
+    _scheduler_started = True
+    _reset_stuck_tasks()
+    _ffmpeg_thread = threading.Thread(
+        target=_ffmpeg_worker, name="ffmpeg-worker", daemon=True,
+    )
+    _ffmpeg_thread.start()
+    _scheduler_thread = threading.Thread(
+        target=_gpu_scheduler, name="gpu-scheduler", daemon=True,
+    )
+    _scheduler_thread.start()
+    logger.info("ffmpeg + GPU 调度线程已启动。")
+
+
+def _reset_stuck_tasks() -> None:
+    """启动时清理卡在中间状态的任务（进程上次崩溃残留）。
+
+    transcribing 但无 wav_path、translating 但无 segments_json 的任务，
+    是上次进程异常退出留下的孤儿。标记为 failed 避免调度线程反复尝试。
+    """
+    db = get_session_local()()
+    try:
+        stuck = (
+            db.query(Task)
+            .filter(Task.status.in_([
+                STATUS_EXTRACTING, STATUS_TRANSCRIBING, STATUS_SEGMENTING, STATUS_TRANSLATING,
+            ]))
+            .all()
+        )
+        n = 0
+        for task in stuck:
+            reason = ""
+            if task.status in (STATUS_TRANSCRIBING, STATUS_SEGMENTING) and not task.wav_path:
+                reason = f"重启时发现 {task.status} 状态但无 wav_path"
+            elif task.status == STATUS_TRANSLATING and not task.segments_json:
+                reason = f"重启时发现 translating 状态但无 segments_json"
+            elif task.status == STATUS_EXTRACTING:
+                reason = "重启时发现 extracting 状态（ffmpeg 未完成）"
+            if reason:
+                task.status = STATUS_FAILED
+                task.error = reason[:2000]
+                task.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
+                n += 1
+                logger.warning("清理卡住的任务 %d：%s", task.id, reason)
+        if n:
+            db.commit()
+            logger.info("共清理 %d 个卡住的任务。", n)
+    except Exception as exc:  # pragma: no cover
+        logger.error("清理卡住任务时出错：%s", exc)
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def _ensure_scheduler_running() -> None:
+    """确保 GPU 调度线程在跑（enqueue 时调，防止 lifespan 未启动的边界情况）。"""
+    if not _scheduler_started:
+        start_scheduler()
+
+
+# ---------------- ffmpeg 串行提取 ----------------
+
+def _ffmpeg_worker() -> None:
+    """常驻 ffmpeg 工作线程：从队列取任务，串行提取音频（最多 1 个同时跑）。
+
+    队列收到 None 为停机信号（当前不使用，保留用于优雅关闭）。
+    """
+    logger.info("ffmpeg 工作线程开始运行。")
+    while True:
+        task_id = _ffmpeg_queue.get()
+        if task_id is None:
+            break  # 停机信号
+        db = get_session_local()()
+        try:
+            task = db.get(Task, task_id)
+            if task is None:
+                logger.error("任务 %d 不存在，ffmpeg 跳过。", task_id)
+                continue
+            pipeline.extract_phase(db, task)
+            _wake_event.set()  # 通知 GPU 线程有新任务
+        except Exception as exc:
+            logger.exception("任务 %d ffmpeg 提取失败：%s", task_id, exc)
+            pipeline.mark_failed(db, task_id, str(exc))
+        finally:
+            db.close()
+            _ffmpeg_queue.task_done()
+
+
+# ---------------- GPU 调度线程 ----------------
+
+def _gpu_scheduler() -> None:
+    """常驻 GPU 调度线程：串行处理 ASR + 翻译，切换模型前查队列复用。
+
+    循环逻辑：
+      1. 处理所有待 ASR 任务（Whisper 只加载一次）
+      2. 处理所有待翻译任务（NLLB 只加载一次）
+      3. 都空了 → 等待唤醒
+    每个阶段失败的任务标记 failed，不影响其他任务。
+    """
+    logger.info("GPU 调度线程开始运行。")
+    while True:
+        try:
+            # 优先处理 ASR 队列：把所有待 ASR 的任务一次性做完（模型复用）
+            asr_count = _drain_asr_queue()
+            # 再处理翻译队列：把所有待翻译的任务一次性做完（模型复用）
+            trans_count = _drain_translate_queue()
+
+            if asr_count == 0 and trans_count == 0:
+                # 两队列都空，等待新任务唤醒
+                _wake_event.wait(timeout=60)
+                _wake_event.clear()
+        except Exception as exc:  # pragma: no cover
+            # 调度线程不能死，任何异常都捕获后继续
+            logger.exception("GPU 调度线程异常（已恢复）：%s", exc)
+
+
+def _drain_asr_queue() -> int:
+    """连续处理所有 status=transcribing 的任务，Whisper 只加载一次。
+
+    Returns: 本轮处理的任务数
+    """
+    n = 0
+    mm = get_model_manager()
+    while True:
+        db = get_session_local()()
+        task = None  # 预定义，防 query 抛异常时 except 引用未定义变量
+        try:
+            # 取最早一个待 ASR 的任务（按 id 升序，FIFO）
+            task = (
+                db.query(Task)
+                .filter(Task.status == STATUS_TRANSCRIBING)
+                .order_by(Task.id.asc())
+                .first()
+            )
+            if task is None:
+                break  # ASR 队列空
+            # 加载 ASR 模型（若翻译器在内存，model_manager 自动卸载它，并记 INFO）
+            mm.get_asr()
+            # 执行 ASR + 断句
+            pipeline.asr_phase(db, task)
+            n += 1
+        except Exception as exc:
+            tid = task.id if task is not None else -1
+            logger.exception("任务 %d ASR 阶段失败：%s", tid, exc)
+            if task is not None:
+                pipeline.mark_failed(db, task.id, str(exc))
+        finally:
+            db.close()
+    if n > 0:
+        logger.info("ASR 批次完成：处理 %d 个任务。", n)
+    return n
+
+
+def _drain_translate_queue() -> int:
+    """连续处理所有 status=translating 的任务，NLLB 只加载一次。
+
+    Returns: 本轮处理的任务数
+    """
+    n = 0
+    mm = get_model_manager()
+    while True:
+        db = get_session_local()()
+        task = None  # 预定义，防 query 抛异常时 except 引用未定义变量
+        try:
+            task = (
+                db.query(Task)
+                .filter(Task.status == STATUS_TRANSLATING)
+                .order_by(Task.id.asc())
+                .first()
+            )
+            if task is None:
+                break  # 翻译队列空
+            # 加载翻译模型（若 ASR 在内存，model_manager 自动卸载它，并记 INFO）
+            mm.get_translator()
+            # 执行翻译 + 写 SRT
+            pipeline.translate_phase(db, task)
+            n += 1
+        except Exception as exc:
+            tid = task.id if task is not None else -1
+            logger.exception("任务 %d 翻译阶段失败：%s", tid, exc)
+            if task is not None:
+                pipeline.mark_failed(db, task.id, str(exc))
+        finally:
+            db.close()
+    if n > 0:
+        logger.info("翻译批次完成：处理 %d 个任务。", n)
+    return n

app/services/translate_service.py

@@ -1,12 +1,20 @@
 """翻译服务：NLLB-200，英译中。
 
 通过 model_manager 加载，确保 ASR 已卸载、翻译器独占显存，从而可用大 batch_size。
-按字幕条目批量翻译，保留索引对应。
+
+GPU 优化：按长度排序后分批翻译。
+- 同一批内句子长度相近 → padding 浪费最小化 → GPU 有效计算占比提升
+- 翻译完按原始下标散回，保证 zh_texts[i] 对应 subs[i]（时间戳对齐不变）
+- 批切分用 token 预算 + 条数上限双重约束：短句自动攒大批，长句自动拆小批
+
+单条翻译失败时该位置回退为原英文。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 import logging
+import os
+from typing import Callable
 
 from ..config import get_settings
 from .model_manager import get_model_manager
@@ -14,12 +22,19 @@ from .types import Subtitle
 
 logger = logging.getLogger("audio2text.translate")
 
+# 估算每条字幕的 token 数：英文约 1 token/词，留 20% 余量覆盖标点/子词拆分
+_TOKENS_PER_WORD = 1.2
 
-def translate(subtitles: list[Subtitle]) -> list[str]:
+
+def translate(
+    subtitles: list[Subtitle],
+    on_progress: Callable[[int, int], None] | None = None,
+) -> list[str]:
     """批量翻译英文字幕为中文。
 
     Args:
-        subtitles: 断句后的英文字幕条目
+        subtitles: 断句后的英文字幕条目（按时间顺序）
+        on_progress: 可选进度回调 (done_count, total_count)，每批完成时调一次。
 
     Returns:
         list[str]，与 subtitles 等长、顺序对应的中文译文。
@@ -30,31 +45,148 @@ def translate(subtitles: list[Subtitle]) -> list[str]:
 
     s = get_settings().translation
     pipe = get_model_manager().get_translator()
-    batch = s.batch_size
+    batch_size = s.batch_size
     max_len = s.max_length
 
     # 取纯文本（去掉折行），避免翻译把换行符当语义
     texts = [sub.text.replace("\n", " ").strip() for sub in subtitles]
-    logger.debug("开始翻译 %d 条字幕（batch_size=%d）...", len(texts), batch)
+    sort_by_length = s.sort_by_length
 
-    results: list[str] = []
-    for i in range(0, len(texts), batch):
-        chunk = texts[i:i + batch]
-        try:
-            out = pipe(chunk, max_length=max_len)
-            for item in out:
-                # pipeline 返回 [{"translation_text": "..."}]
-                results.append(item.get("translation_text", "").strip())
-        except Exception as exc:  # pragma: no cover
-            logger.warning("第 %d-%d 批翻译失败，逐条重试：%s", i, i + len(chunk), exc)
-            for t in chunk:
-                try:
-                    out = pipe([t], max_length=max_len)
-                    results.append(out[0].get("translation_text", "").strip())
-                except Exception:
-                    results.append(t)  # 回退原文
-        if (i // batch + 1) % 5 == 0:
-            logger.debug("已翻译 %d/%d 条。", min(i + len(chunk), len(texts)), len(texts))
+    # 环境变量覆盖：便于 A/B 基准对比（test/bench_translate.py 用）
+    if os.environ.get("TRANSLATE_NO_SORT") == "1":
+        sort_by_length = False
+
+    if sort_by_length:
+        results = _translate_sorted(pipe, texts, batch_size, max_len, on_progress)
+    else:
+        results = _translate_sequential(pipe, texts, batch_size, max_len, on_progress)
 
     logger.debug("翻译完成：%d 条。", len(results))
     return results
+
+
+# ---------------- 长度排序批处理（默认）----------------
+
+def _translate_sorted(
+    pipe, texts: list[str], batch_size: int, max_len: int,
+    on_progress: Callable[[int, int], None] | None = None,
+) -> list[str]:
+    """按长度排序后分批翻译，翻译完按原序散回。
+
+    1. 记录 (orig_idx, text, est_tokens)
+    2. 按 est_tokens 升序排序 → 相近长度的聚到同一批
+    3. token 预算 + 条数上限双重约束切批：短句攒大批，长句拆小批
+    4. 逐批翻译，按 orig_idx 把译文放回 results[orig_idx]
+    """
+    n = len(texts)
+    # 估算每条 token 数（用词数 × 1.2，至少 1 避免除零）
+    items = [
+        (i, texts[i], max(1, int(len(texts[i].split()) * _TOKENS_PER_WORD)))
+        for i in range(n)
+    ]
+    # 按 token 长度升序：短句在前，长句在后
+    items.sort(key=lambda x: x[2])
+
+    # token 预算上限：一批的总 token 不超过 batch_size * max_len
+    # 短句（每条 ~10 token）可攒到 batch_size 条；长句（~200 token）自动拆成更小批
+    token_budget = batch_size * max_len
+
+    batches: list[list[tuple[int, str, int]]] = []  # [(orig_idx, text, tok), ...]
+    cur_batch: list[tuple[int, str, int]] = []
+    cur_max = 0  # 当前批内最长句的 token 数
+
+    for orig_idx, text, tok in items:
+        new_max = max(cur_max, tok)
+        new_tokens = (len(cur_batch) + 1) * new_max  # 批内所有句都 pad 到 new_max
+        if cur_batch and (len(cur_batch) >= batch_size or new_tokens > token_budget):
+            batches.append(cur_batch)
+            cur_batch = []
+            cur_max = 0
+            new_max = tok
+        cur_batch.append((orig_idx, text, tok))
+        cur_max = new_max
+    if cur_batch:
+        batches.append(cur_batch)
+
+    # padding 浪费对比（DEBUG 日志量化收益）
+    pad_sorted = sum(len(b) * max(t for _, _, t in b) - sum(t for _, _, t in b) for b in batches)
+    pad_seq = _estimate_sequential_padding(texts, batch_size)
+    saving = (1 - pad_sorted / pad_seq) * 100 if pad_seq else 0
+    logger.debug(
+        "翻译分批：%d 条 → %d 批（长度排序）。padding 浪费：顺序 %d → 排序 %d token（节省 %.0f%%）",
+        n, len(batches), pad_seq, pad_sorted, saving,
+    )
+
+    results: list[str | None] = [None] * n
+    done = 0
+    for batch in batches:
+        orig_indices = [b[0] for b in batch]
+        batch_texts = [b[1] for b in batch]
+        translated = _translate_batch(pipe, batch_texts, max_len)
+        for idx, zh in zip(orig_indices, translated):
+            results[idx] = zh
+        done += len(batch)
+        if on_progress is not None:
+            on_progress(done, n)
+        elif (done // batch_size + 1) % 5 == 0:
+            logger.debug("已翻译 %d/%d 条。", done, n)
+
+    # None（理论不会发生，_translate_batch 保证返回等长）→ 回退原文
+    return [results[i] or texts[i] for i in range(n)]
+
+
+def _estimate_sequential_padding(texts: list[str], batch_size: int) -> int:
+    """估算按原序分批的 padding 浪费（token 数）。"""
+    total = 0
+    for i in range(0, len(texts), batch_size):
+        chunk = texts[i:i + batch_size]
+        toks = [max(1, int(len(t.split()) * _TOKENS_PER_WORD)) for t in chunk]
+        batch_max = max(toks)
+        total += batch_max * len(chunk) - sum(toks)
+    return total
+
+
+# ---------------- 顺序批处理（A/B 对比用 / sort_by_length=false）----------------
+
+def _translate_sequential(
+    pipe, texts: list[str], batch_size: int, max_len: int,
+    on_progress: Callable[[int, int], None] | None = None,
+) -> list[str]:
+    """按原序分批翻译（旧行为，便于 A/B 对比）。"""
+    results: list[str] = []
+    n = len(texts)
+    for i in range(0, n, batch_size):
+        chunk = texts[i:i + batch_size]
+        translated = _translate_batch(pipe, chunk, max_len)
+        results.extend(translated)
+        done = min(i + len(chunk), n)
+        if on_progress is not None:
+            on_progress(done, n)
+        elif (i // batch_size + 1) % 5 == 0:
+            logger.debug("已翻译 %d/%d 条。", done, n)
+    return results
+
+
+# ---------------- 单批翻译 + 逐条重试回退 ----------------
+
+def _translate_batch(pipe, chunk: list[str], max_len: int) -> list[str]:
+    """翻译一个批次，失败时降级到逐条重试。
+
+    Args:
+        chunk: 本批的文本列表
+        max_len: 单条最大生成长度
+    """
+    try:
+        out = pipe(chunk, max_length=max_len, truncation=True)
+        return [item.get("translation_text", "").strip() for item in out]
+    except Exception as exc:  # pragma: no cover
+        logger.warning("批次翻译失败（%d 条），逐条重试：%s", len(chunk), exc)
+        results: list[str] = []
+        for t in chunk:
+            try:
+                out = pipe([t], max_length=max_len, truncation=True)
+                results.append(out[0].get("translation_text", "").strip())
+            except Exception as exc2:
+                logger.warning("单条翻译失败，回退原文：%s", exc2)
+                results.append(t)  # 回退原文
+        return results

app/services/upload_service.py

@@ -7,8 +7,8 @@
     ...
     <upload_dir>/<yyyy>/<mm>/<uuid>.<ext>   complete 后的正式视频
 
-与 server 的区别：视频无需 sha256 去重（每个视频都转写），complete 直接创建 Task。
-管线触发由 controller 调用 pipeline.enqueue_task，本服务不依赖 pipeline。
+complete 创建转写 Task，管线触发由 controller 调用 scheduler.enqueue_task，
+本服务不依赖 scheduler（避免循环依赖）。
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -16,6 +16,7 @@ from __future__ import annotations
 import logging
 import os
 import shutil
+import threading
 import uuid
 from datetime import datetime, timedelta, timezone
 from pathlib import Path
@@ -36,6 +37,20 @@ from ..schemas.task import (
 
 logger = logging.getLogger("audio2text.upload")
 
+# 按 upload_id 串行化 uploaded_chunks 的读-改-写，避免并发分片写入丢失更新。
+# SQLite 无行锁，JSON 列的 append 操作不是原子的，必须进程内加锁。
+_chunk_locks: dict[str, threading.Lock] = {}
+_chunk_locks_guard = threading.Lock()
+
+
+def _get_chunk_lock(upload_id: str) -> threading.Lock:
+    with _chunk_locks_guard:
+        lock = _chunk_locks.get(upload_id)
+        if lock is None:
+            lock = threading.Lock()
+            _chunk_locks[upload_id] = lock
+        return lock
+
 
 class UploadService:
     def __init__(self, db: Session) -> None:
@@ -93,6 +108,7 @@ class UploadService:
         session_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
         chunk_path = session_dir / f"{index}.part"
 
+        # 先落盘（无锁，IO 可并行），再持锁更新 DB 计数
         try:
             with chunk_path.open("wb") as out:
                 out.write(data)
@@ -102,16 +118,28 @@ class UploadService:
             chunk_path.unlink(missing_ok=True)
             raise
 
-        uploaded = list(session.uploaded_chunks or [])
-        if index not in uploaded:
-            uploaded.append(index)
-        session.uploaded_chunks = uploaded
-        session.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
-        self.db.commit()
+        # 持锁重读+更新：避免并发分片各自 read old list → append → write，后者覆盖前者
+        lock = _get_chunk_lock(upload_id)
+        with lock:
+            self.db.refresh(session)  # 拿最新 uploaded_chunks，不被其他并发请求的旧值覆盖
+            uploaded = list(session.uploaded_chunks or [])
+            if index not in uploaded:
+                uploaded.append(index)
+            session.uploaded_chunks = uploaded
+            session.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
+            self.db.commit()
         return sorted(uploaded)
 
     # ---------------- 拼接 + 创建任务 ----------------
 
+    # 允许的音视频扩展名白名单（防可执行文件落盘到上传目录）
+    _ALLOWED_EXTS = frozenset({
+        ".mp4", ".mkv", ".avi", ".mov", ".webm", ".flv",
+        ".mp3", ".wav", ".flac", ".aac", ".m4a", ".ogg", ".wma",
+    })
+
+    # ---------------- 拼接 + 创建任务 ----------------
+
     def complete(self, upload_id: str) -> CompleteResponse:
         session = self._require_session(upload_id)
 
@@ -135,6 +163,8 @@ class UploadService:
         final_path = self._assemble(session)
         rel = str(final_path.relative_to(self.upload_root))
 
+        # 单事务：建 Task + 更新 session 状态 + 关联 task_id 一次 commit
+        # 避免双 commit 之间崩溃产生孤儿 Task（Task 已建但 session.task_id 为空）
         task = Task(
             filename=session.filename,
             source_path=rel,
@@ -144,15 +174,18 @@ class UploadService:
         self.db.add(task)
         session.status = "completed"
         session.final_path = rel
+        session.task_id = None  # 占位，flush 后用 task.id 赋值
         session.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
-        self.db.commit()
-        self.db.refresh(task)
-        # 正向关联：session → task（替代旧的 source_path 反向查找）
+        self.db.flush()  # 拿到 task.id（不 commit，仍在事务内）
         session.task_id = task.id
         self.db.commit()
+        self.db.refresh(task)
 
-        # 清理分片暂存
+        # 清理分片暂存（commit 后，即使清理失败也不影响已建任务）
         self._cleanup_session_dir(upload_id)
+        # 清理进程内锁，避免长期运行后 _chunk_locks 无限增长
+        with _chunk_locks_guard:
+            _chunk_locks.pop(upload_id, None)
 
         logger.info("上传完成 task_id=%s file=%s size=%d", task.id, session.filename, session.size_bytes)
         return CompleteResponse(
@@ -215,7 +248,10 @@ class UploadService:
 
     def _assemble(self, session: UploadSession) -> Path:
         """按 index 顺序拼接全部分片为正式视频文件。"""
-        ext = Path(session.filename).suffix or ".mp4"
+        # 扩展名取自客户端 filename，但做白名单净化：不在允许列表内则回退 .bin
+        ext = Path(session.filename).suffix.lower()
+        if ext not in self._ALLOWED_EXTS:
+            ext = ".bin"
         now = datetime.now(timezone.utc)
         sub = self.upload_root / f"{now:%Y}" / f"{now:%m}"
         sub.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

app/views/_shared.py

@@ -10,7 +10,8 @@ from __future__ import annotations
 
 # 分片上传参数（home / upload 共用）
 DEFAULT_CHUNK_SIZE = 4 * 1024 * 1024
-DEFAULT_CONCURRENCY = 3
+DEFAULT_CONCURRENCY = 3       # 单文件内分片并发数
+DEFAULT_FILE_CONCURRENCY = 5  # 同时上传的文件数（不阻塞 web 请求/ffmpeg/gpu）
 MAX_RETRY = 2
 POLL_INTERVAL = 2000
 
@@ -18,6 +19,7 @@ _NAV_ITEMS = [
     ("/", "主页", "home"),
     ("/history", "历史", "history"),
     ("/logs", "日志", "logs"),
+    ("/settings", "设置", "settings"),
 ]
 
 
@@ -202,10 +204,11 @@ a { color: var(--accent); text-decoration: none; }
 SHARED_JS = """
 // 任务状态中文标签
 const STATUS_LABEL = {
-  queued: "排队中", extracting: "提取音频", transcribing: "语音识别",
-  segmenting: "断句重算", translating: "翻译中", done: "完成", failed: "失败"
+  uploading: "上传中", queued: "排队中", extracting: "提取音频",
+  transcribing: "语音识别", segmenting: "断句重算", translating: "翻译中",
+  done: "完成", failed: "失败"
 };
-const ACTIVE_STATES = ["queued","extracting","transcribing","segmenting","translating"];
+const ACTIVE_STATES = ["uploading","queued","extracting","transcribing","segmenting","translating"];
 
 // HTML 转义（防 XSS）
 function escapeHtml(s) {
@@ -222,6 +225,16 @@ function fmtBytes(n) {
   return u === 0 ? x + " B" : x.toFixed(1) + " " + units[u];
 }
 
+// 24 小时制时间格式化（不受浏览器 locale 影响，避免 am/pm 混淆）
+function _pad2(n) { return n < 10 ? "0" + n : "" + n; }
+function fmtTime24(d) {
+  return _pad2(d.getHours()) + ":" + _pad2(d.getMinutes()) + ":" + _pad2(d.getSeconds());
+}
+function fmtDateTime24(d) {
+  return d.getFullYear() + "-" + _pad2(d.getMonth()+1) + "-" + _pad2(d.getDate())
+    + " " + fmtTime24(d);
+}
+
 // 并发池：indices 中的每个元素交给 worker，最多 concurrency 个并发
 async function runPool(indices, concurrency, worker) {
   let cursor = 0;
@@ -248,7 +261,8 @@ def render_upload_js(on_complete: str) -> str:
     """
     return f"""
 const CHUNK_SIZE = {DEFAULT_CHUNK_SIZE};
-const CONCURRENCY = {DEFAULT_CONCURRENCY};
+const CHUNK_CONCURRENCY = {DEFAULT_CONCURRENCY};   // 单文件内分片并发
+const FILE_CONCURRENCY = {DEFAULT_FILE_CONCURRENCY}; // 同时上传的文件数
 const MAX_RETRY = {MAX_RETRY};
 const UPLOAD_API = "/api/tasks/chunk-uploads";
 
@@ -304,13 +318,13 @@ function setUploadProgress(t, pct) {{
 }}
 
 function pump() {{
+  // 统计正在上传的文件数，启动等待中的文件直到达到 FILE_CONCURRENCY
   const active = pending.filter(t => t.state === "running").length;
   for (const t of pending) {{
-    if (active >= CONCURRENCY) break;
+    if (active >= FILE_CONCURRENCY) break;
     if (t.state === "pending") {{
-      t.state = "running";
+      setUploadState(t, "running");
       startUpload(t);
-      active++;
     }}
   }}
 }}
@@ -331,7 +345,7 @@ async function startUpload(t) {{
 
     const need = [];
     for (let i = 0; i < t.totalChunks; i++) if (!t.uploaded.has(i)) need.push(i);
-    await runPool(need, CONCURRENCY, i => uploadChunk(t, i));
+    await runPool(need, CHUNK_CONCURRENCY, i => uploadChunk(t, i));
     if (t.uploaded.size < t.totalChunks) throw new Error("部分分片未能上传");
 
     setUploadState(t, "hashing");
@@ -348,6 +362,9 @@ async function startUpload(t) {{
     meta.className = "task-meta fail-msg";
     meta.textContent = String(e.message || e);
     t.el.appendChild(meta);
+  }} finally {{
+    // 无论成功还是失败，都触发 pump 让队列中下一个文件开始上传
+    pump();
   }}
 }}
 

app/views/history_html.py

@@ -68,7 +68,11 @@ function renderTable(tasks) {{
     const tr = document.createElement("tr");
     const label = STATUS_LABEL[task.status] || task.status;
     const stateClass = "st-" + (task.status === "done" ? "done" : task.status === "failed" ? "fail" : "running");
-    const created = new Date(task.created_at).toLocaleString();
+    let created;
+    try {{ created = fmtDateTime24(new Date(task.created_at + "Z")); }}
+    catch (e) {{ created = task.created_at; }}
+
+    let idDisplay = task.is_upload ? "—" : "#" + task.id;
 
     let action;
     if (task.status === "done") {{
@@ -78,16 +82,24 @@ function renderTable(tasks) {{
     }} else if (task.status === "failed") {{
       action = `<span class="err-tip" title="${{escapeHtml(task.error || "")}}">查看错误</span>`;
     }} else {{
-      action = `<span class="muted">—</span>`;
+      action = `<span class="muted">-</span>`;
+    }}
+    // done/failed 且非上传中：加删除按钮
+    const canDelete = (task.status === "done" || task.status === "failed") && !task.is_upload;
+    if (canDelete) {{
+      action += ` <button class="btn-sm" onclick="deleteTask(${{task.id}})">删除</button>`;
     }}
 
     let progress;
     if (task.status === "done") progress = "100%";
     else if (task.status === "failed") progress = "—";
-    else progress = `<div class="mini-bar"><div class="mini-fill" style="width:${{task.progress}}%"></div></div>${{task.progress.toFixed(0)}}%`;
+    else {{
+      const pct = (task.progress == null) ? 0 : task.progress;
+      progress = `<div class="mini-bar"><div class="mini-fill" style="width:${{pct}}%"></div></div>${{pct.toFixed(0)}}%`;
+    }}
 
     tr.innerHTML = `
-      <td class="muted">#${{task.id}}</td>
+      <td class="muted">${{idDisplay}}</td>
       <td>${{escapeHtml(task.filename)}}</td>
       <td><span class="status-tag ${{stateClass}}">${{label}}</span></td>
       <td>${{progress}}</td>
@@ -110,6 +122,17 @@ function renderPagination() {{
   paginationEl.innerHTML = html;
 }}
 
+async function deleteTask(taskId) {{
+  if (!confirm("确认删除任务 #" + taskId + "？字幕和中间文件将被清除。")) return;
+  try {{
+    const r = await fetch("/api/tasks/" + taskId, {{ method: "DELETE" }});
+    if (!r.ok) {{ alert("删除失败：" + await r.text()); return; }}
+    load(currentOffset);
+  }} catch (e) {{
+    alert("删除失败：" + e);
+  }}
+}}
+
 load(0);
 """
 

app/views/home_html.py

@@ -42,12 +42,13 @@ function renderTasks(tasks) {{
   for (const task of tasks) {{
     tasksEl.appendChild(makeTaskCard(task));
   }}
-  // 对进行中的任务启动轮询
+  // 对进行中的任务启动轮询（上传会话用 upload_id 去重，Task 用 id 去重）
   for (const task of tasks) {{
-    if (ACTIVE_STATES.includes(task.status) && !pollingIds.has(task.id)) {{
-      pollingIds.add(task.id);
-      pollTask(task.id);
-    }}
+    if (!ACTIVE_STATES.includes(task.status)) continue;
+    const pollKey = task.is_upload ? task.upload_id : String(task.id);
+    if (pollingIds.has(pollKey)) continue;
+    pollingIds.add(pollKey);
+    pollTask(task);
   }}
 }}
 
@@ -61,6 +62,7 @@ function makeTaskCard(task) {{
   const el = document.createElement("div");
   el.className = "card task server-task";
   el.dataset.taskId = task.id;
+  if (task.is_upload) el.dataset.uploadId = task.upload_id;
   el.innerHTML = renderTaskInner(task);
   return el;
 }}
@@ -69,7 +71,17 @@ function renderTaskInner(task) {{
   const label = STATUS_LABEL[task.status] || task.status;
   const stateClass = task.status === "done" ? "state-done"
     : task.status === "failed" ? "state-fail" : "state-running";
-  const created = new Date(task.created_at).toLocaleString();
+
+  // 上传中：created_at 可能是 naive UTC，前端按 UTC 解析
+  let created;
+  try {{ created = fmtDateTime24(new Date(task.created_at + "Z")); }}
+  catch (e) {{ created = task.created_at; }}
+
+  // 删除按钮：仅 done/failed 且非上传中任务显示
+  const canDelete = (task.status === "done" || task.status === "failed") && !task.is_upload;
+  const delBtn = canDelete
+    ? `<button class="btn-sm del-btn" onclick="deleteTask(${{task.id}}, this)">删除</button>`
+    : "";
 
   let body;
   if (task.status === "done") {{
@@ -77,35 +89,91 @@ function renderTaskInner(task) {{
   }} else if (task.status === "failed") {{
     body = `<div class="task-meta fail-msg">${{escapeHtml(task.error || "未知错误")}}</div>`;
   }} else {{
-    body = `<div class="bar"><div class="fill" style="width:${{task.progress}}%"></div><span class="pct">${{task.progress.toFixed(0)}}%</span></div>`;
+    const pct = (task.progress == null) ? 0 : task.progress;
+    const sizeInfo = task.size_bytes ? ` · ${{fmtBytes(task.size_bytes)}}` : "";
+    body = `<div class="bar"><div class="fill" style="width:${{pct}}%"></div><span class="pct">${{pct.toFixed(0)}}%${{sizeInfo}}</span></div>`;
   }}
   return `
     <div class="task-head">
-      <span class="fname">#${{task.id}} ${{escapeHtml(task.filename)}}</span>
+      <span class="fname">${{task.is_upload ? "" : "#" + task.id + " "}}${{escapeHtml(task.filename)}}</span>
       <span class="fstate ${{stateClass}}">${{label}}</span>
+      ${{delBtn}}
     </div>
     ${{body}}
     <div class="task-time">${{created}}</div>`;
 }}
 
-async function pollTask(taskId) {{
+async function deleteTask(taskId, btn) {{
+  if (!confirm("确认删除任务 #" + taskId + "？字幕和中间文件将被清除。")) return;
+  btn.disabled = true;
+  try {{
+    const r = await fetch("/api/tasks/" + taskId, {{ method: "DELETE" }});
+    if (!r.ok) {{
+      const err = await r.text();
+      alert("删除失败：" + err);
+      btn.disabled = false;
+      return;
+    }}
+    refreshList();
+  }} catch (e) {{
+    alert("删除失败：" + e);
+    btn.disabled = false;
+  }}
+}}
+
+async function pollTask(task) {{
+  // 上传会话：轮询 upload status 接口；Task：轮询 task 接口
+  const isUpload = task.is_upload === true && task.upload_id;
+  const url = isUpload
+    ? "/api/tasks/chunk-uploads/" + task.upload_id + "/status"
+    : "/api/tasks/" + task.id;
+  let backoff = POLL_INTERVAL;
   const tick = async () => {{
     try {{
-      const r = await fetch("/api/tasks/" + taskId);
-      if (!r.ok) {{ pollingIds.delete(taskId); return; }}
-      const task = await r.json();
-      const card = tasksEl.querySelector('.server-task[data-task-id="' + taskId + '"]');
-      if (!card) {{ pollingIds.delete(taskId); return; }}
+      const r = await fetch(url);
+      if (!r.ok) {{ pollingIds.delete(task.id); pollingIds.delete(task.upload_id); return; }}
+      const data = await r.json();
 
-      card.innerHTML = renderTaskInner(task);
-
-      if (task.status === "done" || task.status === "failed") {{
-        pollingIds.delete(taskId);
-        return;
+      if (isUpload) {{
+        // 上传会话：complete 后 task_id 出现，切换为 Task 轮询
+        if (data.completed && data.task_id) {{
+          pollingIds.delete(task.upload_id);
+          pollingIds.add(data.task_id);
+          pollTask({{ id: data.task_id, is_upload: false }});
+          // 刷新列表让新 Task 卡片出现
+          refreshList();
+          return;
+        }}
+        // 更新上传进度
+        const card = tasksEl.querySelector('.server-task[data-upload-id="' + task.upload_id + '"]');
+        if (!card) {{ pollingIds.delete(task.upload_id); return; }}
+        const uploaded = (data.uploaded_chunks || []).length;
+        const total = data.total_chunks || 1;
+        const pct = Math.min(4, uploaded / total * 4);
+        const fakeTask = {{
+          status: "uploading", progress: pct, is_upload: true,
+          upload_id: task.upload_id, filename: data.filename,
+          size_bytes: data.size_bytes, created_at: task.created_at,
+        }};
+        card.innerHTML = renderTaskInner(fakeTask);
+        backoff = POLL_INTERVAL;
+        setTimeout(tick, backoff);
+      }} else {{
+        // Task 轮询
+        const card = tasksEl.querySelector('.server-task[data-task-id="' + task.id + '"]');
+        if (!card) {{ pollingIds.delete(task.id); return; }}
+        card.innerHTML = renderTaskInner(data);
+        if (data.status === "done" || data.status === "failed") {{
+          pollingIds.delete(task.id);
+          return;
+        }}
+        backoff = POLL_INTERVAL;
+        setTimeout(tick, backoff);
       }}
-      setTimeout(tick, POLL_INTERVAL);
     }} catch (e) {{
-      setTimeout(tick, POLL_INTERVAL);
+      // 网络错误：指数退避，上限 30s
+      backoff = Math.min(backoff * 1.6, 30000);
+      setTimeout(tick, backoff);
     }}
   }};
   tick();

app/views/logs_html.py

@@ -2,25 +2,34 @@
 
 共享 _shared.py 的 BASE_CSS / SHARED_JS。
 页面专属：级别过滤按钮、自动刷新开关、清空、traceback 折叠。
+
+显示策略：
+- 默认 INFO（仅阶段转换/模型加载卸载/任务流转开始结束），可切 DEBUG 看进度详情。
+- 最新日志在顶部；用户向上滚动浏览历史时不会被自动刷新拉走（仅当停在顶部时跟随）。
+- 轮询带指数退避，连续失败时拉长间隔，避免服务不可达时打爆。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 from ._shared import render_page
 
-POLL_INTERVAL_LOGS = 2000
+POLL_INTERVAL_LOGS = 2000      # 正常轮询间隔（ms）
+POLL_MAX_INTERVAL = 30000      # 退避上限（ms）
 DEFAULT_TAIL = 200
 
 _PAGE_JS = f"""
-const POLL_INTERVAL = {POLL_INTERVAL_LOGS};
+const POLL_MIN_INTERVAL = {POLL_INTERVAL_LOGS};
+const POLL_MAX_INTERVAL = {POLL_MAX_INTERVAL};
 const DEFAULT_TAIL = {DEFAULT_TAIL};
 const API = "/api/logs";
 
-let currentLevel = "debug";
+let currentLevel = "info";        // 默认 INFO
 let autoRefresh = true;
 let timer = null;
+let pollInterval = POLL_MIN_INTERVAL;  // 动态退避
+let userScrolled = false;          // 用户是否主动向下浏览历史
 
-const logsEl = document.getElementById("logs");
+const containerEl = document.getElementById("logs");
 const emptyEl = document.getElementById("empty");
 const statusEl = document.getElementById("status");
 
@@ -29,26 +38,34 @@ const LEVEL_CLASS = {{
   CRITICAL: "st-fail"
 }};
 
+// 监听滚动：用户向下（往历史方向）浏览时暂停自动跟随，回到顶部则恢复
+containerEl.addEventListener("scroll", () => {{
+  // scrollTop 越小越靠近顶部（最新）。接近顶部 = 用户在看最新
+  userScrolled = containerEl.scrollTop > 4;
+}});
+
 document.querySelectorAll(".filter").forEach(btn => {{
   btn.addEventListener("click", () => {{
     document.querySelectorAll(".filter").forEach(b => b.classList.remove("active"));
     btn.classList.add("active");
     currentLevel = btn.dataset.level;
-    logsEl.innerHTML = "";
+    containerEl.innerHTML = "";
+    pollInterval = POLL_MIN_INTERVAL;
     fetchLogs();
   }});
 }});
 
 document.getElementById("autorefresh").addEventListener("change", e => {{
   autoRefresh = e.target.checked;
-  if (autoRefresh) fetchLogs(); else if (timer) {{ clearTimeout(timer); timer = null; }}
+  if (autoRefresh) {{ pollInterval = POLL_MIN_INTERVAL; fetchLogs(); }}
+  else if (timer) {{ clearTimeout(timer); timer = null; }}
 }});
 
 document.getElementById("clear-btn").addEventListener("click", async () => {{
   if (!confirm("确定清空所有日志缓冲？")) return;
   try {{
     await fetch(API, {{ method: "DELETE" }});
-    logsEl.innerHTML = "";
+    containerEl.innerHTML = "";
     statusEl.textContent = "已清空";
   }} catch (e) {{ statusEl.textContent = "清空失败"; }}
 }});
@@ -56,57 +73,87 @@ document.getElementById("clear-btn").addEventListener("click", async () => {{
 async function fetchLogs() {{
   try {{
     const r = await fetch(`${{API}}?level=${{currentLevel}}&tail=${{DEFAULT_TAIL}}`);
-    if (!r.ok) {{ statusEl.textContent = "HTTP " + r.status; scheduleNext(); return; }}
+    if (!r.ok) {{ statusEl.textContent = "HTTP " + r.status; scheduleNext(true); return; }}
     const data = await r.json();
     renderLogs(data.logs);
-    statusEl.textContent = `${{data.count}} 条 · 更新 ${{new Date().toLocaleTimeString()}}`;
-    scheduleNext();
+    statusEl.textContent = `${{data.count}} 条 · 更新 ${{fmtTime24(new Date())}}`;
+    pollInterval = POLL_MIN_INTERVAL;  // 成功，重置间隔
+    scheduleNext(false);
   }} catch (e) {{
     statusEl.textContent = "获取失败";
-    scheduleNext();
+    scheduleNext(true);  // 失败，退避
   }}
 }}
 
 function renderLogs(logs) {{
   if (!logs || logs.length === 0) {{
-    if (logsEl.children.length === 0) emptyEl.style.display = "block";
+    if (containerEl.children.length === 0) emptyEl.style.display = "block";
     return;
   }}
   emptyEl.style.display = "none";
-  const existing = new Set(Array.from(logsEl.children).map(el => el.dataset.key));
+
+  // 服务端已按时间升序返回（旧→新）。倒序渲染：最新在最上面。
+  // 用 key=ts|level|logger|msg 去重（含 logger 名，避免不同模块同消息被误判重复）
+  const existing = new Set(Array.from(containerEl.children).map(el => el.dataset.key));
+  const wasAtTop = containerEl.scrollTop <= 4;
   const frag = document.createDocumentFragment();
-  for (const log of logs) {{
-    const key = `${{log.ts}}|${{log.level}}|${{log.msg}}`;
+
+  // 服务端按时间升序返回（旧→新）。倒序遍历 + appendChild → frag 内最新在前：
+  //   logs[N-1]（最新）先 append → frag 第一个；logs[0]（最旧）最后 → frag 最后
+  for (let i = logs.length - 1; i >= 0; i--) {{
+    const log = logs[i];
+    const key = `${{log.ts}}|${{log.level}}|${{log.logger}}|${{log.msg}}`;
     if (existing.has(key)) continue;
-    const row = document.createElement("div");
-    row.className = "log-row " + (LEVEL_CLASS[log.level] || "st-running");
-    row.dataset.key = key;
-    const hasTrace = !!log.traceback;
-    row.innerHTML = `
-      <span class="log-ts">${{escapeHtml(log.ts)}}</span>
-      <span class="status-tag ${{LEVEL_CLASS[log.level] || 'st-running'}}">${{escapeHtml(log.level)}}</span>
-      <span class="log-logger">${{escapeHtml(log.logger)}}</span>
-      <span class="log-msg">${{escapeHtml(log.msg)}}${{hasTrace ? ' <span class="trace-toggle">[traceback]</span>' : ''}}</span>`;
-    if (hasTrace) {{
-      const pre = document.createElement("pre");
-      pre.className = "trace";
-      pre.textContent = log.traceback;
-      pre.style.display = "none";
-      row.appendChild(pre);
-      row.querySelector(".trace-toggle").addEventListener("click", e => {{
-        e.stopPropagation();
-        pre.style.display = pre.style.display === "none" ? "block" : "none";
-      }});
-    }}
-    frag.appendChild(row);
+    frag.appendChild(buildRow(log, key));
+  }}
+
+  if (frag.children.length > 0) {{
+    // 整块插入到容器顶部：最新日志在最上面
+    containerEl.insertBefore(frag, containerEl.firstChild);
+  }}
+
+  // 裁剪：超出上限删最旧（底部）
+  while (containerEl.children.length > DEFAULT_TAIL) {{
+    containerEl.removeChild(containerEl.lastChild);
+  }}
+
+  // 仅当用户停在顶部（看最新）时保持滚定在顶，否则不打扰浏览历史
+  if (wasAtTop && !userScrolled) {{
+    containerEl.scrollTop = 0;
   }}
-  logsEl.appendChild(frag);
-  while (logsEl.children.length > DEFAULT_TAIL) logsEl.removeChild(logsEl.firstChild);
-  logsEl.scrollTop = logsEl.scrollHeight;
 }}
 
-function scheduleNext() {{
-  if (autoRefresh) timer = setTimeout(fetchLogs, POLL_INTERVAL);
+function buildRow(log, key) {{
+  const row = document.createElement("div");
+  row.className = "log-row " + (LEVEL_CLASS[log.level] || "st-running");
+  row.dataset.key = key;
+  const hasTrace = !!log.traceback;
+  row.innerHTML = `
+    <span class="log-ts">${{escapeHtml(log.ts)}}</span>
+    <span class="status-tag ${{LEVEL_CLASS[log.level] || 'st-running'}}">${{escapeHtml(log.level)}}</span>
+    <span class="log-logger">${{escapeHtml(log.logger)}}</span>
+    <span class="log-msg">${{escapeHtml(log.msg)}}${{hasTrace ? ' <span class="trace-toggle">[traceback]</span>' : ''}}</span>`;
+  if (hasTrace) {{
+    const pre = document.createElement("pre");
+    pre.className = "trace";
+    pre.textContent = log.traceback;
+    pre.style.display = "none";
+    row.appendChild(pre);
+    row.querySelector(".trace-toggle").addEventListener("click", e => {{
+      e.stopPropagation();
+      pre.style.display = pre.style.display === "none" ? "block" : "none";
+    }});
+  }}
+  return row;
+}}
+
+function scheduleNext(failed) {{
+  if (!autoRefresh) return;
+  if (failed) {{
+    // 指数退避：每次失败 ×1.6，上限 30s
+    pollInterval = Math.min(pollInterval * 1.6, POLL_MAX_INTERVAL);
+  }}
+  timer = setTimeout(fetchLogs, pollInterval);
 }}
 
 fetchLogs();
@@ -136,12 +183,12 @@ _PAGE_CSS = """
 
 _BODY = """
 <h1>日志</h1>
-<p class="sub">实时查看服务日志。debug=详细子步骤，info=仅阶段转换，error=完整错误。自动刷新每 2 秒。</p>
+<p class="sub">默认显示 INFO（任务流转/模型加载卸载）。切 DEBUG 看进度详情，切 警告+/仅错误 过滤问题。自动刷新每 2 秒，失败自动退避。最新日志在顶部，向下浏览历史时不会被拉走。</p>
 
 <div class="toolbar">
   <div class="filters">
-    <button class="filter active" data-level="debug">全部 (DEBUG)</button>
-    <button class="filter" data-level="info">简略 (INFO)</button>
+    <button class="filter" data-level="debug">全部 (DEBUG)</button>
+    <button class="filter active" data-level="info">简略 (INFO)</button>
     <button class="filter" data-level="warning">警告+</button>
     <button class="filter" data-level="error">仅错误</button>
   </div>

app/views/settings_html.py

@@ -0,0 +1,182 @@
+"""设置页：调整批处理大小等运行时参数，保存后对后续任务生效。
+
+页面结构：表单展示当前生效值（GET /api/settings），用户修改后点保存（PUT /api/settings），
+保存到 DB 并清配置缓存，后续任务读到新值。已在跑的任务不受影响。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from ._shared import render_page
+
+
+# 页面专属 CSS
+_PAGE_CSS = """
+.field-group { margin: 1em 0; }
+.field-group h2 { margin-bottom: 0.3em; }
+.field-row {
+  display: flex; align-items: center; gap: 0.8em;
+  padding: 0.6em 0; border-bottom: 1px solid var(--border);
+}
+.field-row:last-child { border-bottom: none; }
+.field-label { font-weight: 600; min-width: 200px; }
+.field-desc { color: var(--muted); font-size: 0.82em; flex: 1; }
+.field-input { width: 80px; }
+.field-input[type="number"] {
+  padding: 0.3em 0.5em; border: 1px solid var(--border); border-radius: 4px;
+  background: var(--card-bg); color: var(--fg); font-size: 0.92em; text-align: center;
+}
+.field-input[type="checkbox"] { width: auto; transform: scale(1.3); }
+.readonly-info {
+  display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 0.5em 1.5em;
+  margin: 1em 0; padding: 0.8em 1em; background: var(--card-bg);
+  border: 1px solid var(--border); border-radius: 8px; font-size: 0.88em;
+}
+.readonly-info .kv { display: flex; gap: 0.5em; }
+.readonly-info .k { color: var(--muted); min-width: 90px; }
+.save-bar { display: flex; align-items: center; gap: 1em; margin-top: 1.2em; }
+.save-msg { font-size: 0.88em; }
+.save-msg.ok { color: var(--success); }
+.save-msg.err { color: var(--error); }
+"""
+
+# 页面专属 JS（f-string，花括号需 {{ }}）
+_PAGE_JS = """
+let originalValues = {};
+
+async function loadSettings() {
+  try {
+    const r = await fetch("/api/settings");
+    if (!r.ok) throw new Error("HTTP " + r.status);
+    const s = await r.json();
+    document.getElementById("asr_batch_size").value = s.asr_batch_size;
+    document.getElementById("asr_beam_size").value = s.asr_beam_size;
+    document.getElementById("translation_batch_size").value = s.translation_batch_size;
+    document.getElementById("translation_sort_by_length").checked = s.translation_sort_by_length;
+    // 只读信息
+    document.getElementById("ro_asr_model").textContent = s.asr_model;
+    document.getElementById("ro_asr_device").textContent = s.asr_device;
+    document.getElementById("ro_asr_compute_type").textContent = s.asr_compute_type;
+    document.getElementById("ro_translation_model").textContent = s.translation_model;
+    document.getElementById("ro_translation_device").textContent = s.translation_device;
+    // 记录原始值用于检测是否有变更
+    originalValues = {
+      asr_batch_size: s.asr_batch_size,
+      asr_beam_size: s.asr_beam_size,
+      translation_batch_size: s.translation_batch_size,
+      translation_sort_by_length: s.translation_sort_by_length,
+    };
+    setMsg("", "");
+  } catch (e) {
+    setMsg("加载失败：" + escapeHtml(String(e.message || e)), "err");
+  }
+}
+
+function collectChanges() {
+  const body = {};
+  const cur = {
+    asr_batch_size: parseInt(document.getElementById("asr_batch_size").value, 10),
+    asr_beam_size: parseInt(document.getElementById("asr_beam_size").value, 10),
+    translation_batch_size: parseInt(document.getElementById("translation_batch_size").value, 10),
+    translation_sort_by_length: document.getElementById("translation_sort_by_length").checked,
+  };
+  for (const [k, v] of Object.entries(cur)) {
+    if (v !== originalValues[k]) body[k] = v;
+  }
+  return body;
+}
+
+async function saveSettings() {
+  const changes = collectChanges();
+  if (Object.keys(changes).length === 0) {
+    setMsg("没有变更", "");
+    return;
+  }
+  const btn = document.getElementById("save-btn");
+  btn.disabled = true;
+  btn.textContent = "保存中...";
+  setMsg("正在保存...", "");
+  try {
+    const r = await fetch("/api/settings", {
+      method: "PUT",
+      headers: {"Content-Type": "application/json"},
+      body: JSON.stringify(changes),
+    });
+    if (!r.ok) throw new Error("HTTP " + r.status + " " + await r.text());
+    const resp = await r.json();
+    setMsg("已保存：" + Object.keys(resp.changed).join(", ") + "（对后续任务生效）", "ok");
+    await loadSettings();  // 重新加载确认
+  } catch (e) {
+    setMsg("保存失败：" + escapeHtml(String(e.message || e)), "err");
+  } finally {
+    btn.disabled = false;
+    btn.textContent = "保存设置";
+  }
+}
+
+function setMsg(text, cls) {
+  const el = document.getElementById("save-msg");
+  el.textContent = text;
+  el.className = "save-msg" + (cls ? " " + cls : "");
+}
+
+loadSettings();
+"""
+
+_BODY = """
+<h1>设置</h1>
+<p class="sub">调整批处理大小等运行时参数。保存后对<strong>后续任务</strong>生效，已在运行的任务不受影响。</p>
+
+<div class="field-group">
+  <h2>语音识别（ASR）</h2>
+  <div class="field-row">
+    <span class="field-label">batch_size</span>
+    <input type="number" id="asr_batch_size" class="field-input" min="1" max="128" value="16">
+    <span class="field-desc">批量解码的音频块数。增大可拉长单次 GPU 解码、提升利用率，但显存占用增加</span>
+  </div>
+  <div class="field-row">
+    <span class="field-label">beam_size</span>
+    <input type="number" id="asr_beam_size" class="field-input" min="1" max="10" value="5">
+    <span class="field-desc">beam search 宽度。GPU turbo 建议 2（加速、质量损失小），CPU 建议 5</span>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="field-group">
+  <h2>翻译（NLLB）</h2>
+  <div class="field-row">
+    <span class="field-label">batch_size</span>
+    <input type="number" id="translation_batch_size" class="field-input" min="1" max="256" value="32">
+    <span class="field-desc">翻译批量大小。显存独占时可用大 batch 填充 GPU</span>
+  </div>
+  <div class="field-row">
+    <span class="field-label">sort_by_length</span>
+    <input type="checkbox" id="translation_sort_by_length" class="field-input">
+    <span class="field-desc">按句子长度排序后分批，减少批内 padding 浪费（GPU 收益大）</span>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="save-bar">
+  <button class="btn" id="save-btn" onclick="saveSettings()">保存设置</button>
+  <span id="save-msg" class="save-msg"></span>
+</div>
+
+<div class="field-group">
+  <h2>设备信息（只读）</h2>
+  <div class="readonly-info">
+    <div class="kv"><span class="k">ASR 模型</span><span id="ro_asr_model"></span></div>
+    <div class="kv"><span class="k">ASR 设备</span><span id="ro_asr_device"></span></div>
+    <div class="kv"><span class="k">计算精度</span><span id="ro_asr_compute_type"></span></div>
+    <div class="kv"><span class="k">翻译模型</span><span id="ro_translation_model"></span></div>
+    <div class="kv"><span class="k">翻译设备</span><span id="ro_translation_device"></span></div>
+  </div>
+</div>
+"""
+
+
+def render() -> str:
+    return render_page(
+        title="audio2text - 设置",
+        nav_active="settings",
+        body=_BODY,
+        page_js=_PAGE_JS,
+        page_css=_PAGE_CSS,
+    )

config.cpu.yaml

@@ -30,6 +30,8 @@ asr:
   language: en
   word_timestamps: true
   vad_filter: true
+  batch_size: 8             # CPU 无 GPU 并行收益，保持小批
+  beam_size: 5              # tiny.en CPU 质量优先，保持默认 beam（无加速诉求）
 
 translation:
   model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh   # 最轻量英译中（~300MB；NLLB-600M 需 ~2.4GB，2GB 机 OOM）
@@ -38,6 +40,7 @@ translation:
   tgt_lang: zho_Hans
   batch_size: 8              # opus-mt 轻量，batch 适中
   max_length: 256
+  sort_by_length: true       # 排序分批（CPU 收益小，但无害）
 
 segmentation:
   max_words_per_line: 14
@@ -47,7 +50,7 @@ segmentation:
 
 
 logging:
-  level: info              # debug=详细子步骤, info=仅阶段转换, error=完整 traceback
+  level: info              # debug | info | warning | error（控制台最低级别）
   buffer_size: 2000
 
 docs:

config.example.yaml

@@ -1,5 +1,9 @@
-# audio2text 运行时配置。复制为 config.yaml 后填值。所有路径相对容器内 /app。
-# CPU dev / GPU prod 仅靠 device + model + compute_type 三项切换，代码不变。
+# audio2text 运行时配置模板。
+# 复制为 config.yaml 后填值。所有路径相对容器内 /app。
+#
+# CPU dev / GPU prod 仅靠 asr + translation 两段的 device/model/compute_type/batch_size 切换。
+# 下方注释标注了 CPU（开发）与 GPU（生产）的推荐值对照。
+# 完整对照：CPU 用 ./setup.sh（默认），GPU 用 AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh。
 
 server:
   host: 0.0.0.0      # 容器内对外监听（由 docker -p 映射到宿主）
@@ -10,9 +14,9 @@ storage:
   upload_dir: /data/uploads            # 上传视频落盘根目录
   work_dir: /data/.work                # 分片会话暂存 + 中间音频
   output_dir: /data/outputs            # 生成的 SRT 字幕输出
-  chunk_bytes: 1048576                 # 1 MiB 流式分片
+  chunk_bytes: 1048576                 # 1 MiB 服务端流式读缓冲（前端分片大小由前端定）
   chunk_session_ttl_seconds: 300       # 被放弃会话的存活秒数（后台 reaper 据此清理）
-  cache_retention_days: 7              # 任务产物保留天数，超期清理（字幕/中间音频/保留的原始视频+DB记录）
+  cache_retention_days: 7              # 任务产物保留天数，超期清理（0=禁用）
   cache_cleanup_interval_hours: 24     # 定时清理间隔（启动时跑一次，之后循环）
 
 processing:
@@ -20,36 +24,41 @@ processing:
   keep_audio: false                   # 完成后是否保留中间 wav（默认删，只留字幕）
 
 asr:
-  # CPU dev：tiny.en + int8（Whisper 同系列最小，英文专用）
-  # GPU prod：large-v3-turbo + float16，3090 上几 GB 视频几分钟出字幕
-  model: tiny.en
-  device: cpu              # cpu | cuda
-  compute_type: int8       # cpu: int8；gpu: float16
-  language: en             # 仅英语
-  word_timestamps: true    # 词级时间戳：让断句精确而非纯匀速估算
-  vad_filter: true         # 过滤静音段，提升质量与速度
+  # CPU dev：tiny.en + int8（Whisper 同系列最小，英文专用，~39M）
+  # GPU prod：large-v3-turbo + float16（8x 速度，质量接近 large-v3，~3GB 显存）
+  model: tiny.en                       # CPU: tiny.en | GPU: large-v3-turbo
+  device: cpu                          # cpu | cuda
+  compute_type: int8                   # CPU: int8 | GPU: float16
+  language: en                         # 仅英语
+  word_timestamps: true                # 词级时间戳：让断句精确而非纯匀速估算
+  vad_filter: true                     # 过滤静音段，提升质量与速度
+  batch_size: 8                        # CPU: 8 | GPU: 32（BatchedInferencePipeline 批量解码音频块，拉长单次 GPU 解码掩盖 CPU 特征提取间隙）
+  beam_size: 5                         # CPU: 5（默认）| GPU: 2（turbo 鲁棒可降，候选数↓解码步数↓，加速明显质量损失小）
 
 translation:
-  model: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
-  device: cpu              # cpu | cuda
-  src_lang: eng_Latn       # NLLB 语言码：英语
-  tgt_lang: zho_Hans       # NLLB 语言码：简体中文
-  batch_size: 16           # 不与 ASR 共驻：翻译时显存独占，可用大 batch
-  max_length: 256          # 单条翻译最大 token
+  # CPU dev：Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh（~300MB，2GB 内存可跑）
+  # GPU prod：facebook/nllb-200-distilled-1.3B（质量最好，~2.5GB 显存）
+  # 注意：model 与 device 必须配套——GPU 模型配 CPU device 会 OOM，反之浪费硬件。
+  model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh    # CPU: opus-mt-en-zh | GPU: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
+  device: cpu                          # cpu | cuda
+  src_lang: eng_Latn                   # NLLB 语言码：英语
+  tgt_lang: zho_Hans                   # NLLB 语言码：简体中文
+  batch_size: 8                        # CPU: 8 | GPU: 32（不共驻时显存独占可用大 batch）
+  max_length: 256                      # 单条翻译最大 token
+  sort_by_length: true                 # 按长度排序后分批，减少 padding 浪费（GPU 收益大）
 
 segmentation:
-  max_words_per_line: 14   # 单行最多词数，超出按逗号拆
-  max_duration_seconds: 7.0   # 单条字幕最长 7 秒
-  min_duration_seconds: 1.0   # 单条字幕最短 1 秒（太短则合并）
-  max_chars_per_line: 42      # SRT 规范：每行 ≤42 字符
-
+  max_words_per_line: 14               # 单行最多词数，超出按逗号拆
+  max_duration_seconds: 7.0            # 单条字幕最长 7 秒
+  min_duration_seconds: 1.0            # 单条字幕最短 1 秒（太短则合并）
+  max_chars_per_line: 42               # SRT 规范：每行 ≤42 字符
 
 logging:
-  level: info              # debug | info | warning | error（控制台 + 内存缓冲最低级别）
-  buffer_size: 2000        # /logs 页面内存缓冲条数
+  level: info                          # debug | info | warning | error（控制台最低级别）
+  buffer_size: 2000                    # /logs 页面内存缓冲条数
 
 docs:
   enabled: true
   username: admin
-  password: "CHANGE_ME"   # /docs Basic Auth，明文（root 持有，常量时间比较）
+  password: "CHANGE_ME"                # 部署前务必修改；留空则禁用 /docs
   realm: "audio2text docs"

config.gpu.yaml

@@ -29,14 +29,17 @@ asr:
   language: en
   word_timestamps: true
   vad_filter: true
+  batch_size: 32             # BatchedInferencePipeline：每批解码 32 个 30s 音频块，拉长单次 GPU 解码掩盖 CPU 特征提取间隙
+  beam_size: 2               # turbo 鲁棒，beam=2 留一个候选做保险（vs beam=5 候选数↓ 解码步数↓，加速明显质量损失小）
 
 translation:
   model: facebook/nllb-200-distilled-1.3B   # 质量最好
   device: cuda
   src_lang: eng_Latn
   tgt_lang: zho_Hans
-  batch_size: 16             # 不共驻时显存独占，大 batch
+  batch_size: 32             # 不共驻时显存独占，大 batch 填充 GPU
   max_length: 256
+  sort_by_length: true       # 按句子长度排序后分批，减少批内 padding 浪费
 
 segmentation:
   max_words_per_line: 14
@@ -46,7 +49,7 @@ segmentation:
 
 
 logging:
-  level: info              # debug=详细子步骤, info=仅阶段转换, error=完整 traceback
+  level: info              # debug | info | warning | error（控制台最低级别）
   buffer_size: 2000
 
 docs:

docker-compose.yml

@@ -1,19 +1,46 @@
 # audio2text — 双语字幕生成服务
 # CPU dev / GPU prod 两套配置，按需切换 service。
 #
-# CPU 开发：
-#   docker compose up -d            # 默认 cpu
-# GPU 生产：
-#   docker compose -f docker-compose.yml up -d   # 本机有 nvidia runtime 时自动用 gpu
+# 开发（CPU，热重载，改代码零重建）：
+#   docker compose --profile dev up -d --build
+# CPU 生产：
+#   docker compose --profile cpu up -d --build
+# GPU 生产（本机有 nvidia runtime 时）：
+#   docker compose --profile gpu up -d --build
 #
 # 模型缓存（/models）跨容器复用，首次启动下载、之后秒起。
+# pip wheel 缓存由 BuildKit --mount=type=cache 管理，跨构建复用。
 
 services:
+  # ---------------- 开发：CPU + 源码挂载 + uvicorn reload ----------------
+  # 改 app/ 下代码无需重建镜像，保存即热重载。
+  audio2text-cpu-dev:
+    build:
+      context: .
+      args:
+        VARIANT: cpu
+      target: dev
+    image: audio2text:cpu-dev
+    container_name: audio2text-dev
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    volumes:
+      - ./app:/app/app
+      - ./data:/data
+      - ./models:/models
+      - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
+    environment:
+      CONFIG_PATH: /app/config.yaml
+    restart: unless-stopped
+    profiles: ["dev"]
+
+  # ---------------- CPU 生产 ----------------
   audio2text-cpu:
     build:
       context: .
       args:
         VARIANT: cpu
+      target: final
     image: audio2text:cpu
     container_name: audio2text
     ports:
@@ -27,19 +54,21 @@ services:
     restart: unless-stopped
     profiles: ["cpu", ""]
 
+  # ---------------- GPU 生产 ----------------
   audio2text-gpu:
     build:
       context: .
       args:
         VARIANT: gpu
+      target: final
     image: audio2text:gpu
-    container_name: audio2text
+    container_name: audio2text-gpu
     ports:
-      - "8000:8000"
+      - "8001:8000"
     volumes:
       - ./data:/data
       - ./models:/models
-      - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
+      - ./config.gpu.yaml:/app/config.yaml:ro
     environment:
       CONFIG_PATH: /app/config.yaml
     deploy:

docs/API.md

@@ -0,0 +1,70 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# HTTP 接口
+
+---
+
+## 接口一览
+
+| 方法 | 路径 | 认证 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| GET  | `/` | 无 | 主页（上传入口 + 最近 10 任务进度卡片） |
+| GET  | `/health` | 无 | 存活探针 + 设备/模型配置信息 |
+| GET  | `/history` | 无 | 历史任务页（分页表格，可按文件名搜索、下载字幕） |
+| GET  | `/logs` | 无 | 实时日志页（按级别过滤、自动刷新、可展开 traceback） |
+| GET  | `/docs` `/redoc` | Basic Auth | API 文档 |
+| POST | `/api/tasks/chunk-uploads` | 无 | 创建分片上传会话 |
+| GET  | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/status` | 无 | 查已传分片（断点续传） |
+| POST | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/chunks/{index}` | 无 | 上传单个分片（原始二进制 body） |
+| POST | `/api/tasks/chunk-uploads/{id}/complete` | 无 | 拼接 + 创建转写任务 |
+| GET  | `/api/tasks` | 无 | 任务列表（`limit` / `offset` 分页，`q` 按文件名模糊搜索） |
+| GET  | `/api/tasks/{id}` | 无 | 任务状态（status / progress / error） |
+| GET  | `/api/tasks/{id}/subtitle?type=bilingual\|en\|zh` | 无 | 下载字幕 |
+| GET  | `/api/logs?level=debug\|info\|warning\|error&tail=N` | 无 | 查询日志（按级别过滤，最近 N 条） |
+| DELETE | `/api/logs` | 无 | 清空日志缓冲 |
+
+---
+
+## 分片上传协议
+
+1. **建会话** `POST /api/tasks/chunk-uploads`，body 含 `filename` / `size_bytes` /
+   `chunk_size` / `total_chunks`，返回 `upload_id`。
+2. **查状态** `GET .../status`，返回 `uploaded_chunks`（已传分片下标列表）。
+   断点续传时先查此接口，只补传缺失分片。
+3. **传分片** `POST .../chunks/{index}`，body 为原始二进制。分片可乱序、可重传覆盖。
+4. **完成** `POST .../complete`，服务端按 index 顺序拼接为正式视频文件，创建转写 Task
+   并入队。complete 幂等：重复调用返回同一 `task_id`。
+
+---
+
+## 请求/响应示例
+
+创建会话：
+
+```bash
+curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/tasks/chunk-uploads \
+  -H 'Content-Type: application/json' \
+  -d '{"filename":"demo.mp4","size_bytes":10485760,"chunk_size":4194304,"total_chunks":3}'
+# → {"upload_id":"a1b2...","filename":"demo.mp4","size_bytes":10485760,"chunk_size":4194304,"total_chunks":3}
+```
+
+查任务状态：
+
+```bash
+curl http://127.0.0.1:8000/api/tasks/1
+# → {"id":1,"filename":"demo.mp4","status":"done","progress":100.0,"error":null,"has_subtitle":true,...}
+```
+
+下载字幕：
+
+```bash
+curl -OJ http://127.0.0.1:8000/api/tasks/1/subtitle?type=bilingual
+```
+
+健康检查（含设备与模型配置）：
+
+```bash
+curl -s http://127.0.0.1:8001/health | python -m json.tool
+# → {"status":"ok","cuda_available":true,"gpu":"NVIDIA GeForce RTX 3090",
+#    "asr_model":"large-v3-turbo","asr_batch_size":32,"asr_beam_size":2,...}
+```

docs/ARCHITECTURE.md

@@ -0,0 +1,140 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# 架构与原理
+
+本文档覆盖核心设计原理：断句算法、模型不共驻显存策略、GPU 利用率优化、缓存清理机制。
+
+---
+
+## 断句与时间戳重算原理
+
+Whisper 原始 segment 的断句通常很混乱：每段不是完整句子，时间戳也不对齐句界。
+`segmenter.py` 基于词级时间戳重组，两路策略：
+
+### 精确路（`word_timestamps=true`，默认）
+
+1. 汇集所有词的 `(text, start, end)`。
+2. 按**句末标点**（`. ! ? ;`）切句。
+3. 超长句（> `max_words_per_line` 或 > `max_duration_seconds`）按**逗号**（`, : —`）再拆；
+   无逗号则按词数等分。
+4. 每条字幕的时间戳：`start = 首词.start`，`end = 末词.end`，**精确无误**。
+
+### 匀速估算路（无词级时间戳时 fallback）
+
+段内按字符数比例分配时间 —— 即「短时匀速」假设，零模型开销：
+
+```
+句start = 段start + (前缀字符数 / 段总字符数) × 段时长
+```
+
+### SRT 规范化
+
+最后统一处理：单条 1–7 秒（过短合并）、≤2 行、每行 ≤42 字符（按词折行）。
+
+---
+
+## 模型不共驻（显存策略）
+
+ASR 与翻译模型**不会同时驻留 GPU**。`model_manager.py` 单例跟踪当前加载的模型类型：
+
+- `get_translator()`：若 ASR 在内存 → 先 `del WhisperModel` + `gc.collect()` +
+  `torch.cuda.empty_cache()` 释放显存 → 再加载 NLLB。
+- `get_asr()`：若翻译器在内存 → 先卸载 → 再加载 Whisper。
+
+翻译阶段独占显存，因此可用大 `batch_size`。24G 3090 上：Whisper large-v3-turbo FP16
+~3GB / NLLB-1.3B FP16 ~2.5GB，互不叠加，远低于显存上限。
+
+---
+
+## GPU 利用率优化
+
+faster-whisper 的 GPU 利用率曲线常呈**尖刺波**（峰=批量解码满载，谷=CPU 提取 Mel 特征
++ 处理结果时 GPU 空闲），平均利用率偏低。瓶颈不在 GPU 算力，而在 CPU 特征提取与 GPU
+解码未重叠：
+
+```
+CPU: [VAD+切片+Mel特征 N个chunk] ──► [处理结果] ──► [VAD+切片+Mel特征] ──► ...
+GPU:        (空闲)                [批量解码]          (空闲)                [批量解码]
+```
+
+`BatchedInferencePipeline` 内部把音频按 30s chunk 切分，凑够 `batch_size` 个 chunk 一次性
+送 GPU 解码。每批解码完后回到 CPU 处理结果 + 提取下一批 Mel 特征，这期间 GPU 空闲。
+
+### 已做的优化（GPU 配置）
+
+| 参数 | 旧值 | 新值 | 作用 |
+|---|---|---|---|
+| `asr.batch_size` | 16 | **32** | 单次 GPU 解码时长翻倍，CPU 特征提取间隙占比减半 → 尖刺变宽、谷底变浅，平均利用率上升。turbo FP16 仅 ~1.6GB，3090 24G 充裕 |
+| `asr.beam_size` | 5 | **2** | 解码候选数 5→2，每步计算量与解码步数下降 → 峰更密、间隙更短。turbo 鲁棒，保留 1 个候选做歧义发音保险，质量损失小 |
+
+### 为什么不关 `word_timestamps`
+
+`segmenter.py` 强依赖词级时间戳做精确断句——只要任一 segment 没词级时间戳，就整体退化
+到匀速估算路（时间戳按字符数比例估算），字幕精度下降明显。所以 `word_timestamps=true`
+必须保留，即使它是 CPU↔GPU 同步开销的来源之一。
+
+### 验证方法
+
+```bash
+# 1. 确认配置生效
+curl -s http://127.0.0.1:8001/health | python -m json.tool
+# 应见 asr_batch_size=32, asr_beam_size=2
+
+# 2. 跑长视频（如 test/1-5.mp4），观察 GPU 利用率曲线
+nvidia-smi dmon -s u          # 实时 GPU 利用率（d=dec u=util）
+
+# 3. 对比字幕质量（可选）：同一视频改前改后 SRT diff
+```
+
+优化后尖刺应比之前密且谷底变浅，平均利用率上升。`beam_size=2` 对 turbo 模型质量损失
+极小，但仍建议用同一视频 A/B 对比字幕确认无歧义发音处的降级。
+
+---
+
+## 缓存清理与定时任务
+
+每个任务落盘的产物（字幕、中间音频、保留的原始视频）会持续占用磁盘。容器内置定时
+清理（`app/services/cache_cleaner.py`），无需外部 cron：
+
+### 清理什么
+
+| 产物 | 路径 | 何时产生 |
+|---|---|---|
+| 字幕输出 | `<output_dir>/task_<id>/` | 任务完成 |
+| 中间音频 | `<work_dir>/task_<id>.wav` | `keep_audio=true` 且管线未删时残留 |
+| 保留的原始视频 | `<upload_dir>/yyyy/mm/<uuid>.<ext>` | `delete_original_after_extract=false` 时 |
+| 孤儿目录 | 上述目录中无对应 Task 的残留 | 进程崩溃 / 异常退出留下 |
+
+### 清理策略
+
+1. **超期任务**：`Task.created_at` 早于 `now - cache_retention_days`（默认 7 天）的任务，
+   删除其全部产物，并删除对应的 `Task` 与 `UploadSession` 行——避免历史页出现指向已删
+   文件的死链接。
+2. **孤儿扫描**：`output_dir` / `work_dir` 下名为 `task_<id>` 但 DB 中已无该 Task 的目录
+   （崩溃残留），按目录 `mtime` 判超期后删除。
+3. **DB 一致性**：删任务时先删关联的 `UploadSession`（FK），再删 `Task`，保持引用完整。
+
+### 触发时机
+
+- **启动时跑一次**：容器启动 lifespan 中立即执行（`purge_expired_cache`），清掉停机期间
+  超期的产物。
+- **后台定时循环**：守护线程 `cache-cleaner` 按 `cache_cleanup_interval_hours`（默认 24h）
+  循环执行，随进程退出而终止。
+- **手动触发**（调试用）：进容器跑 `python -m app.services.cache_cleaner`，打印清理统计 JSON。
+
+### 相关配置（`storage` 段）
+
+| 字段 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|
+| `cache_retention_days` | `7` | 保留天数。`0` = 禁用清理（产物永久保留） |
+| `cache_cleanup_interval_hours` | `24` | 定时循环间隔（小时） |
+
+### 与上传会话 reaper 的区别
+
+| 机制 | 清理对象 | 判定 | 触发 |
+|---|---|---|---|
+| **reaper**（`reaper.py`） | 被放弃的**分片上传会话**（未 complete 的） | `status=pending` 且 `updated_at` 超 `chunk_session_ttl_seconds`（300s） | 仅启动时一次 |
+| **cache_cleaner**（本节） | 已完成/失败**任务的产物** + 崩溃孤儿 | `created_at` 超 `cache_retention_days`（7d）/ 孤儿 mtime 超期 | 启动一次 + 定时循环 |
+
+> 后台清理线程与请求线程并发写同一 SQLite 库，`database.py` 已设 `busy_timeout=30s`，
+> 拿锁时阻塞等待而非立即报 `database is locked`。单 worker 部署下无并发写入压力。

docs/CONFIG.md

@@ -0,0 +1,187 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# 配置文件说明
+
+项目预置两份配置文件，`setup.sh` 按 `AUDIO2TEXT_VARIANT` 自动复制对应文件为
+`config.yaml`（运行时实际读取的文件，不入库）：
+
+| 文件 | 激活方式 | 说明 |
+|---|---|---|
+| `config.cpu.yaml` | `./setup.sh`（默认） | CPU 开发，最小模型 |
+| `config.gpu.yaml` | `AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh` | GPU 生产，质量优先 |
+| `config.example.yaml` | — | 带完整注释的字段参考模板 |
+
+也可手动切换：`cp config.gpu.yaml config.yaml` 后重启容器即可，无需重建镜像（镜像不含配置）。
+运行时通过环境变量 `CONFIG_PATH` 指定路径（容器内默认 `/app/config.yaml`）。所有路径相对
+容器内文件系统。`config.py` 用 pydantic 做类型校验，缺字段时回退默认值。
+
+部署流程见 [部署指南](./DEPLOYMENT.md)。
+
+---
+
+## CPU / GPU 两份配置的差异
+
+其余字段（存储、断句、日志、docs）两份配置完全一致，仅以下 8 项不同：
+
+| 字段 | `config.cpu.yaml` | `config.gpu.yaml` |
+|---|---|---|
+| `asr.model` | `tiny.en` | `large-v3-turbo` |
+| `asr.device` | `cpu` | `cuda` |
+| `asr.compute_type` | `int8` | `float16` |
+| `asr.batch_size` | `8` | `32` |
+| `asr.beam_size` | `5` | `2` |
+| `translation.model` | `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh` | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` |
+| `translation.device` | `cpu` | `cuda` |
+| `translation.batch_size` | `8` | `32` |
+
+---
+
+## 完整字段
+
+### `server` — 服务监听
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `host` | str | `0.0.0.0` | 容器内监听地址（由 `docker -p` 映射到宿主） |
+| `port` | int | `8000` | 容器内监听端口 |
+| `workers` | int | `1` | uvicorn worker 数。ML 推理为重，固定单 worker 避免显存重复占用 |
+
+### `storage` — 文件存储
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `upload_dir` | str | `/data/uploads` | 上传视频落盘根目录（按 `yyyy/mm` 分子目录） |
+| `work_dir` | str | `/data/.work` | 分片会话暂存 + 中间音频 + SQLite 数据库 |
+| `output_dir` | str | `/data/outputs` | 生成的 SRT 字幕输出目录 |
+| `chunk_bytes` | int | `1048576` | 流式分片大小（1 MiB）。注意：前端上传页固定 4 MiB，此项影响服务端缓冲 |
+| `chunk_session_ttl_seconds` | int | `300` | 被放弃的分片会话存活秒数，超时后后台 reaper 清理（短 TTL，与下方缓存清理不同） |
+| `cache_retention_days` | int | `7` | 任务产物（字幕 / 中间音频 / 保留的原始视频）保留天数；超期任务连同 DB 记录一并删除。`0` = 禁用清理 |
+| `cache_cleanup_interval_hours` | int | `24` | 定时清理间隔（小时）。容器启动时跑一次，之后按此间隔循环 |
+
+### `processing` — 处理流程
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `delete_original_after_extract` | bool | `true` | 提取音频成功后删除原始视频，省空间。`false` 则保留视频 |
+| `keep_audio` | bool | `false` | 任务完成后是否保留中间 wav。`false` 则只留字幕、删 wav |
+
+### `asr` — 语音识别（faster-whisper）
+
+| 字段 | 类型 | 默认（CPU） | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `model` | str | `tiny.en` | Whisper 模型名。CPU dev 用 `tiny.en`（39M，英文专用，同系列最小）；GPU prod 用 `large-v3-turbo`（8x 速度，质量接近 large-v3） |
+| `device` | str | `cpu` | `cpu` 或 `cuda` |
+| `compute_type` | str | `int8` | CPU 用 `int8`；GPU 用 `float16` |
+| `language` | str | `en` | 识别语言，仅英语 |
+| `word_timestamps` | bool | `true` | 词级时间戳：让断句精确（取首末词时间戳）而非纯匀速估算。建议开 |
+| `vad_filter` | bool | `true` | 过滤静音段，提升识别质量与速度 |
+| `batch_size` | int | `8`（CPU）/ `32`（GPU） | `BatchedInferencePipeline` 批量解码的音频块数。GPU 拉大 batch 拉长单次 GPU 解码时间，掩盖 CPU 提取 Mel 特征的间隙，提升平均利用率 |
+| `beam_size` | int | `5`（CPU）/ `2`（GPU） | beam search 宽度。GPU turbo 模型鲁棒，降到 2 减少解码候选数与步数，加速明显、质量损失小；CPU 无加速诉求保持默认 5 |
+
+### `translation` — 翻译（NLLB-200）
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `model` | str | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` | HuggingFace 模型名。GPU 生产用 1.3B（质量最好）；CPU dev 用 `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`（~300MB，2GB 机可跑）。NLLB 同系列最小为 `distilled-600M`（~1.2GB，需 ≥4GB 内存） |
+| `device` | str | `cpu` | `cpu` 或 `cuda` |
+| `src_lang` | str | `eng_Latn` | NLLB 语言码：英语 |
+| `tgt_lang` | str | `zho_Hans` | NLLB 语言码：简体中文 |
+| `batch_size` | int | `8`（CPU）/ `32`（GPU） | 翻译批量大小。不与 ASR 共驻时显存独占，可用大 batch |
+| `max_length` | int | `256` | 单条翻译最大 token 数 |
+| `sort_by_length` | bool | `true` | 按句子长度排序后分批，减少批内 padding 浪费（GPU 收益大） |
+
+### `segmentation` — 断句与字幕规范化
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `max_words_per_line` | int | `14` | 单行最多词数，超出按逗号拆分 |
+| `max_duration_seconds` | float | `7.0` | 单条字幕最长 7 秒 |
+| `min_duration_seconds` | float | `1.0` | 单条字幕最短 1 秒（太短则与下条合并） |
+| `max_chars_per_line` | int | `42` | SRT 规范：每行 ≤42 字符，超出按词折行（≤2 行） |
+
+### `logging` — 日志
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `level` | str | `info` | 控制台输出的最低级别：`debug` / `info` / `warning` / `error`。不影响 `/logs` 页面（页面可自由切换级别查看） |
+| `buffer_size` | int | `2000` | `/logs` 页面内存缓冲条数（有界 deque，旧记录自动淘汰） |
+
+日志分层语义：
+
+| 级别 | 内容 | 示例 |
+|---|---|---|
+| **debug**（详细） | 子步骤：ffmpeg 命令、模型加载/卸载、转写逐段、翻译逐批进度 | `加载 ASR 模型 model=tiny.en device=cpu` / `ffmpeg 命令：ffmpeg -y ...` |
+| **info**（简略） | 仅任务阶段转换，看当前进行到哪一步 | `任务 1 [transcribing 55%] 识别出 3 段` |
+| **error**（详细） | 完整 traceback（文件名+行号+调用链），可点击展开 | `任务 1 失败：ffmpeg 失败 (code=183)...` + traceback |
+
+> **注意**：`logging.level` 只控制控制台输出级别。`/logs` 页面始终全量缓冲（DEBUG 起），
+> 页面上的级别按钮是查询过滤，不受此配置限制——所以控制台设 `info` 保持简略，而 `/logs`
+> 页面切到 DEBUG 仍能看到所有详细子步骤。
+
+### `docs` — API 文档保护
+
+| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| `enabled` | bool | `true` | 是否开启 `/docs` `/redoc` `/openapi.json` |
+| `username` | str | `admin` | Basic Auth 用户名 |
+| `password` | str | `CHANGE_ME` | Basic Auth 明文密码（常量时间比较）。**部署前务必修改** |
+| `realm` | str | `audio2text docs` | WWW-Authenticate realm |
+
+---
+
+## 配置示例
+
+```yaml
+server:
+  host: 0.0.0.0
+  port: 8000
+  workers: 1
+
+storage:
+  upload_dir: /data/uploads
+  work_dir: /data/.work
+  output_dir: /data/outputs
+  chunk_bytes: 1048576
+  chunk_session_ttl_seconds: 300
+  cache_retention_days: 7          # 任务产物保留天数，超期清理（0=禁用）
+  cache_cleanup_interval_hours: 24 # 定时清理间隔（启动时跑一次，之后循环）
+
+processing:
+  delete_original_after_extract: true
+  keep_audio: false
+
+asr:
+  model: tiny.en            # GPU: large-v3-turbo
+  device: cpu                 # GPU: cuda
+  compute_type: int8          # GPU: float16
+  language: en
+  word_timestamps: true
+  vad_filter: true
+  batch_size: 8               # GPU: 32（拉长单次 GPU 解码，掩盖 CPU 特征提取间隙）
+  beam_size: 5                # GPU: 2（turbo 鲁棒可降，候选数↓解码步数↓）
+
+translation:
+  model: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
+  device: cpu                 # GPU: cuda
+  src_lang: eng_Latn
+  tgt_lang: zho_Hans
+  batch_size: 8               # GPU: 32（显存独占可用大 batch）
+  max_length: 256
+  sort_by_length: true        # 按长度排序分批，减少 padding 浪费
+
+segmentation:
+  max_words_per_line: 14
+  max_duration_seconds: 7.0
+  min_duration_seconds: 1.0
+  max_chars_per_line: 42
+
+logging:
+  level: info              # debug | info | warning | error（控制台输出最低级别）
+  buffer_size: 2000
+
+docs:
+  enabled: true
+  username: admin
+  password: "CHANGE_ME"
+  realm: "audio2text docs"
+```

docs/DEPLOYMENT.md

@@ -0,0 +1,170 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# 部署指南
+
+CPU 开发 / GPU 生产同一份代码，仅靠 `AUDIO2TEXT_VARIANT` 切换镜像 + 配置。
+本文档覆盖两种环境的完整部署流程、模型选型与切换方法。
+
+构建 / 重建镜像的 Docker 操作细节见 [Docker 说明](./DOCKER.md)；
+配置字段含义见 [配置文件说明](./CONFIG.md)。
+
+---
+
+## 部署：CPU 开发环境
+
+CPU 模式用于本地开发与流程验证，模型选同系列最小尺寸，2GB 内存开发机即可跑通完整流程。
+
+### 前置要求
+
+- Docker（用于构建镜像 + 运行容器）
+- 约 500 MB 磁盘（模型缓存）+ 上传视频空间
+
+CPU 模式**不需要** NVIDIA 驱动，普通 Linux / macOS / WSL 均可。
+
+### 步骤
+
+```bash
+cd /root/zikai/audio2text
+
+# 1. 构建 CPU 镜像 + 复制 config.cpu.yaml → config.yaml
+./setup.sh                         # 默认 AUDIO2TEXT_VARIANT=cpu
+
+# 2. 启动容器（默认端口 8000）
+./start.sh
+
+# 3. 停止 / 重启
+./stop.sh
+./start.sh
+```
+
+`setup.sh` 做三件事：检查 docker → 构建 `audio2text:cpu` 镜像 → 把 `config.cpu.yaml`
+复制为 `config.yaml`（运行时实际读取的文件）。可重复执行；改完配置后重新 `cp` 并重启即可，
+无需重建镜像。
+
+首次启动会下载模型（Whisper `tiny.en` ~39M + opus-mt ~300MB）到 `./models` volume，
+之后秒起。启动后浏览器打开 `http://127.0.0.1:8000/`，拖入视频或音频文件即可。
+
+### 预拉模型（避免首次启动卡在下载）
+
+容器首次处理任务时会从 HuggingFace 下载模型，大模型（GPU 的 large-v3-turbo ~3GB +
+NLLB-1.3B ~2.5GB）下载耗时较长。可用预拉脚本提前下好到 `./models` volume，之后容器启动
+即用、无需联网：
+
+```bash
+./scripts/prefetch_models.sh                  # 读 config.yaml（当前激活配置）
+./scripts/prefetch_models.sh config.gpu.yaml  # 读指定配置（如切换到 GPU 前预拉大模型）
+```
+
+脚本用已构建的镜像跑一次性容器，读配置里的 `asr.model` / `translation.model`，下载到
+`./models/huggingface`（HF 标准缓存）。**幂等**：已下过的模型自动跳过。换 config 的模型
+名后重跑即可补下新模型，无需重建镜像。
+
+### CPU 模型选型
+
+| 组件 | 模型 | 大小 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| ASR | `tiny.en` | ~39M | Whisper 同系列最小，英文专用版（比通用 `tiny` 在英语上更准） |
+| 翻译 | `Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh` | ~300MB | 最轻量英译中。NLLB 同系列最小 `distilled-600M` 需 ~2.4GB，2GB 机 OOM，故回退 |
+
+> 翻译质量与 GPU 的 NLLB-1.3B 有差异，但**完整流程一致**（提取→识别→断句→翻译→双语 SRT），
+> 足以验证端到端逻辑。如需在 CPU 上验证 NLLB 翻译质量，可把 `translation.model` 改为
+> `nllb-200-distilled-600M`（需 ≥4GB 内存）或 `nllb-200-distilled-1.3B`（需 ~5GB 内存）。
+
+### 自定义端口
+
+```bash
+AUDIO2TEXT_PORT=9000 ./start.sh
+```
+
+---
+
+## 部署：GPU 生产环境
+
+GPU 模式用于生产，模型质量优先，NVIDIA 3090 24G 上几 GB 视频几分钟出字幕。
+
+### 前置要求
+
+- Docker
+- **NVIDIA GPU 驱动**（宿主机）
+- **nvidia container runtime**（让容器能用 GPU；安装 `nvidia-container-toolkit`）
+- 约 6 GB 磁盘（模型缓存：large-v3-turbo ~3GB + NLLB-1.3B ~2.5GB）
+
+验证 GPU 可用：
+
+```bash
+nvidia-smi                            # 宿主能看到 GPU
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi
+# 上面容器内也能列出 GPU 即说明 nvidia runtime 已就绪
+```
+
+### 步骤
+
+```bash
+cd /root/zikai/audio2text
+
+# 1. 构建 GPU 镜像 + 复制 config.gpu.yaml → config.yaml
+AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+
+# 2. 启动容器（start.sh 检测到 gpu 镜像 + nvidia-smi 自动加 --gpus all）
+./start.sh
+
+# 3. 停止 / 重启
+./stop.sh
+./start.sh
+```
+
+`start.sh` 的镜像选择逻辑：若本机存在 `audio2text:gpu` 镜像**且**有 `nvidia-smi`，自动用
+GPU 模式（`--gpus all`）；否则回退 CPU 镜像。也可用 docker compose 显式启动：
+
+```bash
+docker compose --profile gpu up -d --build   # GPU
+docker compose --profile cpu up -d --build   # CPU
+```
+
+### GPU 模型选型
+
+| 组件 | 模型 | 显存 | 说明 |
+|---|---|---|---|
+| ASR | `large-v3-turbo` | ~3GB（FP16） | 8x 速度，质量接近 large-v3 |
+| 翻译 | `facebook/nllb-200-distilled-1.3B` | ~2.5GB（FP16） | 质量最好的蒸馏版 |
+
+ASR 与翻译**不共驻**：翻译阶段先卸载 Whisper 释放显存，独占跑大 batch（`batch_size=32`），
+两者峰值显存互不叠加，远低于 24G 上限。模型缓存（`./models` volume）跨容器复用，
+CPU→GPU 切换时 NLLB/Whisper 大模型首次下载、之后秒起。
+
+GPU 利用率调优（batch_size / beam_size 选择依据）见
+[架构与原理 - GPU 利用率优化](./ARCHITECTURE.md#gpu-利用率优化)。
+
+### CPU ↔ GPU 切换
+
+同一份代码，仅靠 `AUDIO2TEXT_VARIANT` 切换镜像 + 配置：
+
+```bash
+AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh   # 切到 GPU（构建 gpu 镜像 + config.gpu.yaml）
+AUDIO2TEXT_VARIANT=cpu ./setup.sh   # 切回 CPU（构建 cpu 镜像 + config.cpu.yaml）
+./start.sh                          # 重新启动
+```
+
+两套配置的差异仅在 8 项（其余字段完全一致），完整对照见
+[配置文件说明 - CPU/GPU 差异](./CONFIG.md#cpu--gpu-两份配置的差异)。
+
+### 启动后的入口
+
+两种模式通用：
+
+| 入口 | 地址 |
+|---|---|
+| 主页 | `http://127.0.0.1:8000/`（上传入口 + 最近 10 任务进度卡片） |
+| 历史任务 | `http://127.0.0.1:8000/history`（分页查看所有任务，可按文件名搜索、下载字幕） |
+| 日志页 | `http://127.0.0.1:8000/logs`（按级别分层、自动刷新） |
+| API 文档 | `http://127.0.0.1:8000/docs`（Basic Auth，凭据见 config.yaml `docs` 段） |
+| 健康检查 | `http://127.0.0.1:8000/health` |
+| 任务列表 | `http://127.0.0.1:8000/api/tasks` |
+
+### 验证 GPU 配置生效
+
+```bash
+curl -s http://127.0.0.1:8001/health | python -m json.tool
+# 应见 cuda_available=true, gpu="NVIDIA GeForce RTX 3090",
+#      asr_batch_size=32, asr_beam_size=2, asr_model=large-v3-turbo
+```

docs/DOCKER.md

@@ -0,0 +1,273 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# Docker 说明
+
+一份 Dockerfile 出 CPU / GPU 两个镜像，依赖层缓存复用，改代码秒级重建。本文档覆盖
+构建、重建、缓存管理与 Volume 挂载。部署流程见 [部署指南](./DEPLOYMENT.md)。
+
+---
+
+## 一份 Dockerfile，两个镜像
+
+`ARG VARIANT=cpu|gpu` 控制基础镜像与 torch 轮子：
+
+| VARIANT | 基础镜像 | torch |
+|---|---|---|
+| `cpu`（默认） | `python:3.12-slim` | CPU 版（`--index-url .../whl/cpu`） |
+| `gpu` | `nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04` | CUDA 版 |
+
+两个镜像的 Python 依赖列表（`requirements.txt`）完全一致，仅 torch 不同。镜像内 apt 装
+`ffmpeg` + `patchelf`。
+
+安全约束：PyTorch CPU wheel 与 GPU(CUDA) wheel 是两个不兼容二进制包，CPU 版
+`torch.cuda.is_available()=False`，GPU 版 `=True`。torch 必须按 VARIANT 分叉装不同 wheel，
+绝不能跨 variant 共享依赖层。deps 阶段用 `FROM base-${VARIANT}`，CPU/GPU 是两条独立
+构建链，各自装对应 torch。
+
+---
+
+## 新建 / 重建容器
+
+项目提供 `setup.sh` / `start.sh` / `stop.sh` 包装脚本，也可直接用 `docker` / `docker compose`。
+
+### 首次新建（新机器 / 全新拉取代码后）
+
+```bash
+# 1. 构建镜像 + 生成 config.yaml（CPU 默认）
+./setup.sh
+# GPU：AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+
+# 2. 启动容器
+./start.sh
+# GPU：start.sh 检测到 audio2text:gpu 镜像 + nvidia-smi 自动加 --gpus all
+```
+
+`setup.sh` 做三件事：检查 docker → 构建 `audio2text:{variant}` 镜像 → 把
+`config.{variant}.yaml` 复制为 `config.yaml`（运行时实际读取的文件）。
+
+### 重建镜像（改了 app 代码或 requirements 后）
+
+依赖层（apt + pip + torch）由 BuildKit 缓存挂载复用，只有 `COPY app` 层重建，通常
+30 秒内完成。**重建不会动运行时数据**（`./data` / `./models` 是挂载的 volume）。
+
+```bash
+# CPU：直接重跑 setup.sh（幂等，会复用缓存层）
+./setup.sh
+# 或显式构建：
+docker build --build-arg VARIANT=cpu -t audio2text:cpu .
+
+# GPU：
+AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh
+# 或：
+docker build --build-arg VARIANT=gpu -t audio2text:gpu .
+
+# 重建后重启容器（替换运行中的旧镜像）：
+./stop.sh && ./start.sh
+```
+
+### 改配置（不重建镜像）
+
+`config.yaml` 是只读挂载，改完重启容器即生效，**无需重建镜像**：
+
+```bash
+cp config.gpu.yaml config.yaml   # 切换配置（或直接编辑 config.yaml）
+./stop.sh && ./start.sh
+```
+
+### 改依赖（requirements.txt / torch 版本）
+
+会触发 deps 层重建，耗时较长（重装 torch + 全部依赖，CPU ~3 分钟，GPU ~5 分钟）。
+BuildKit 的 pip 缓存挂载（`/root/.cache/pip`）跨构建复用已下载的 wheel，二次构建会快
+很多。
+
+```bash
+# 编辑 requirements.txt 后
+./setup.sh   # 或 docker build --build-arg VARIANT=gpu -t audio2text:gpu .
+./stop.sh && ./start.sh
+```
+
+### docker compose（替代脚本）
+
+```bash
+docker compose --profile dev up -d --build   # 开发：源码挂载 + uvicorn reload，改代码零重建
+docker compose --profile cpu up -d --build   # CPU 生产
+docker compose --profile gpu up -d --build   # GPU 生产（需 nvidia runtime）
+```
+
+### 导入预构建镜像（离线部署）
+
+当目标机器无法访问 Docker Hub（或构建太慢）时，可在已构建好镜像的机器上导出 tar，
+拷到新机器导入，跳过整个构建过程。
+
+#### 前置要求（新机器）
+
+- **NVIDIA GPU 驱动**（宿主机）
+- **nvidia container runtime**（`nvidia-container-toolkit`）
+- Docker
+- `config.gpu.yaml` 配置文件（从项目仓库取，或自行编写）
+- 模型缓存 `./models` 目录（约 5.5GB，从源机器拷贝或联网预拉）
+
+验证 GPU 可用：
+
+```bash
+nvidia-smi   # 宿主能看到 GPU
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+#### 步骤 1：源机器导出镜像
+
+```bash
+# 在已构建好 audio2text:gpu 镜像的机器上
+docker save -o audio2text-gpu.tar audio2text:gpu
+ls -lh audio2text-gpu.tar   # ~4.3GB
+```
+
+#### 步骤 2：拷贝到新机器
+
+需要拷贝的文件：
+
+| 文件/目录 | 大小 | 说明 |
+|---|---|---|
+| `audio2text-gpu.tar` | ~4.3GB | Docker 镜像（含 ffmpeg + torch + faster-whisper + transformers + app 代码） |
+| `config.gpu.yaml` | <1KB | GPU 配置文件 |
+| `models/` | ~5.5GB | 模型缓存（Whisper large-v3-turbo + NLLB distilled-1.3B 权重） |
+
+> `models/` 可不拷贝，新机器联网时用 `prefetch_models.sh` 预拉。但离线部署必须拷贝。
+
+```bash
+# 用 scp / rsync / U盘 等方式拷贝
+scp audio2text-gpu.tar config.gpu.yaml user@newhost:~/audio2text/
+rsync -avP models/ user@newhost:~/audio2text/models/
+```
+
+#### 步骤 3：新机器导入并启动
+
+```bash
+cd ~/audio2text
+
+# 1. 导入镜像
+docker load -i audio2text-gpu.tar
+# 输出：Loaded image: audio2text:gpu
+
+# 2. 准备数据目录
+mkdir -p data-gpu/uploads data-gpu/.work data-gpu/outputs
+
+# 3. 启动容器
+docker run -d --name audio2text-gpu \
+    --gpus all \
+    -p 8001:8000 \
+    -v "$(pwd)/data-gpu:/data" \
+    -v "$(pwd)/models:/models" \
+    -v "$(pwd)/config.gpu.yaml:/app/config.yaml:ro" \
+    --restart unless-stopped \
+    audio2text:gpu
+
+# 4. 验证
+curl -s http://127.0.0.1:8001/health | python -m json.tool
+# 应见 cuda_available=true, gpu="NVIDIA GeForce RTX 3090"
+```
+
+打开 `http://127.0.0.1:8001/` 即可使用。
+
+#### 离线运行说明
+
+镜像内置 `HF_HUB_OFFLINE=1` + `TRANSFORMERS_OFFLINE=1` 环境变量，模型缓存就位后
+**完全离线运行**，不会尝试访问 HuggingFace。这避免了离线环境下 transformers
+pipeline 因网络请求超时导致的翻译失败。
+
+#### 后续更新代码
+
+导入的镜像包含导出时的 app 代码。如需更新代码，有两个选择：
+
+1. **重新构建**：把项目代码拷到新机器，`docker build --build-arg VARIANT=gpu -t audio2text:gpu .`
+2. **挂载源码**（临时调试）：启动时加 `-v "$(pwd)/app:/app/app"` 覆盖镜像内代码
+
+---
+
+## 缓存分层与删除边界
+
+这套构建涉及三类缓存，**删除策略截然不同**，乱删会导致全量重建：
+
+| 缓存类型 | 位置 | 存什么 | 能删吗 | 删了会怎样 |
+|---|---|---|---|---|
+| **BuildKit 构建缓存** | Docker 内部（`docker builder` 管理） | Dockerfile 各层（base / deps / final）的构建产物 | ⚠️ 谨慎，见下方 | 命中失效 → 该层及下游全量重建 |
+| **pip wheel 缓存** | BuildKit cache mount `/root/.cache/pip` | 下载过的 `.whl` 文件 | ✅ 可删 | 下次构建重新下载 wheel（不重编译） |
+| **模型缓存** | `./models` volume（容器内 `/models`） | Whisper / NLLB 权重（HF + ctranslate2） | ✅ 可删 | 下次启动重新下载模型（~5.5GB GPU） |
+| **运行时数据** | `./data` volume（容器内 `/data`） | 上传视频 / 中间音频 / 输出字幕 / SQLite | ⚠️ 视情况 | 删了任务历史和产物全没 |
+
+### ⚠️ 不要用 `docker builder prune --filter until`
+
+**这是踩过的坑**。BuildKit 的 `--filter "until=30m"`（或任意时长）会清除"最近 N 分钟未
+访问"的缓存层。问题在于：**稳定的基础层**（如 `base-gpu` 的 apt 装 python3.12）只在
+首次构建时执行一次，之后每次构建都直接 CACHED 跳过——它的"最后访问时间"一直停在首次
+构建那一刻，永远不会更新。于是 `--filter "until=..."` 会把这些**仍然在用的稳定层**当成
+"很久没访问"清掉，导致下一次构建从 base 层开始全量重来（GPU 镜像 ~10 分钟 + 重新下载
+torch ~2.5GB）。
+
+正确做法：
+
+```bash
+# ✅ 想清理磁盘、释放 BuildKit 缓存：用不带 filter 的 prune（清全部未引用缓存）
+docker builder prune -f
+# 或只清 dangling（悬挂的、无引用的中间层）
+docker builder prune -f --filter "type=regular"
+
+# ✅ 清旧镜像（不影响构建缓存）
+docker image prune -a      # 删所有未被容器使用的镜像
+docker image prune          # 只删 dangling 镜像
+
+# ✅ 清 pip wheel 缓存（BuildKit cache mount，安全）
+docker builder prune -f --filter "type=exec.cachemount"
+
+# ❌ 永远不要这样用——会清掉仍在用的稳定 base 层
+docker builder prune -f --filter "until=30m"
+docker builder prune -f --filter "until=24h"
+```
+
+> 根因：BuildKit 的 `until` filter 按"最后访问时间"判定，而非"是否仍在被引用"。CACHED
+> 跳过的层不会刷新访问时间，于是被误判为可回收。这是 BuildKit 的已知行为，不是 bug，
+> 但对"稳定 base + 频繁改代码"的构建模式特别致命。详见
+> [moby/buildkit#2414](https://github.com/moby/buildkit/issues/2414)。
+
+### 什么时候需要主动清缓存
+
+- **磁盘紧张**：`docker builder prune -f` + `docker image prune` 释放空间
+- **依赖换了 torch / CUDA 大版本**：BuildKit 可能复用了不兼容的旧 wheel，清 pip 缓存
+  mount 强制重下：`docker builder prune -f --filter "type=exec.cachemount"`
+- **换 VARIANT（cpu↔gpu）**：不需要清——两条构建链独立，缓存互不干扰
+- **想从零验证构建**：`docker builder prune -af` 清全部，模拟新机器首次构建
+
+### 模型缓存（`./models`）
+
+模型权重在 `./models` volume（容器内 `HF_HOME=/models/huggingface`、
+`CT2_CACHE=/models/ctranslate2`），跨容器复用。首次启动下载，之后秒起。
+
+```bash
+# 查看模型缓存大小
+du -sh ./models
+
+# 删了强制重下（GPU 大模型 ~5.5GB，建议用 prefetch 脚本提前下好）
+rm -rf ./models
+./scripts/prefetch_models.sh config.gpu.yaml
+```
+
+---
+
+## Volume 挂载
+
+| 容器路径 | 宿主路径 | 用途 | 删除影响 |
+|---|---|---|---|
+| `/data` | `./data`（CPU）/ `./data-gpu`（GPU） | 上传视频、中间音频、输出字幕、SQLite | 任务历史和产物全没 |
+| `/models` | `./models` | 模型缓存（HF + ctranslate2），跨容器复用 | 下次启动重下模型 |
+| `/app/config.yaml` | `./config.yaml`（只读） | 配置文件 | 改配置需重启容器 |
+
+镜像本身无状态、无敏感数据。
+
+---
+
+## ctranslate2 可执行栈修复
+
+ctranslate2 的 `.so`（在 `ctranslate2.libs/` 隐藏目录）带 PT_GNU_STACK 可执行栈标志，
+在某些内核 + Docker 组合下会报 `cannot enable executable stack as shared object requires`。
+Dockerfile 在构建时用 `patchelf --clear-execstack` 清掉该标志，无需放宽容器安全策略。
+构建末尾有 `python -c "import ctranslate2"` 验证。

docs/FAQ.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+← [返回主页](../README.md)
+
+# 常见问题
+
+---
+
+### Q: CPU 开发机能跑 NLLB 吗？
+
+`config.cpu.yaml` 默认用 opus-mt-en-zh（~300MB），2GB 内存开发机即可跑通完整流程。
+若想在 CPU 上验证 NLLB 翻译质量，可手动改 `translation.model`：
+- `facebook/nllb-200-distilled-600M`（~1.2GB，同系列最小）——需 ≥4GB 内存，2GB 机会 OOM。
+- `facebook/nllb-200-distilled-1.3B`（~2.5GB，GPU 生产同款）——需 ~5GB 内存。
+
+生产环境（3090 24G）用 NLLB-1.3B 质量最好。
+
+### Q: 模型下载到哪里？每次启动都重下吗？
+
+模型缓存到 `/models` volume（`HF_HOME=/models/huggingface`、`CT2_CACHE=/models/ctranslate2`）。
+首次启动下载，之后跨容器复用秒起。删除 `./models` 目录会强制重下。
+
+### Q: 上传大视频中断了怎么办？
+
+分片上传支持断点续传。重新上传同一文件时，前端先调 `status` 接口查已传分片，只补传缺失的。
+分片可乱序、可重传覆盖。
+
+### Q: 怎么保留原始视频不删？
+
+把 `config.yaml` 的 `processing.delete_original_after_extract` 改为 `false`。
+注意：保留的视频仍受缓存清理策略约束——任务超期（默认 7 天）后会被 `cache_cleaner`
+连同字幕一起删除。想永久保留请把 `storage.cache_retention_days` 设为 `0`（禁用清理）。
+
+### Q: 字幕 / 任务记录多久会被自动清理？能禁用吗？
+
+默认保留 7 天（`storage.cache_retention_days`）。超期任务的字幕、中间音频、保留的原始
+视频连同 DB 记录一并删除，启动时跑一次 + 每 `cache_cleanup_interval_hours`（默认 24h）
+循环一次。设 `cache_retention_days: 0` 可禁用自动清理（产物永久保留，需自行管理磁盘）。
+手动触发：`docker exec audio2text python -m app.services.cache_cleaner`。
+
+### Q: GPU 镜像构建好了但 start.sh 还是用 CPU？
+
+`start.sh` 检测到 `audio2text:gpu` 镜像**且**本机有 `nvidia-smi` 才用 GPU。确认宿主装了
+NVIDIA 驱动 + nvidia container runtime。也可用 `docker compose --profile gpu up -d` 显式启动。

scripts/prefetch_models.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+"""预拉模型权重到本地缓存，避免容器启动时才下载（首次启动慢）。
+
+在容器内执行（docker run + 挂载 ./models volume），复用镜像里的 huggingface_hub。
+读 config.yaml 拿 asr.model / translation.model，下载到 HF_HOME（= /models/huggingface）。
+
+幂等：已下过的模型跳过（HF cache 命中检测）。
+
+用法（经 scripts/prefetch_models.sh 包装）：
+    ./scripts/prefetch_models.sh                  # 读 config.yaml
+    ./scripts/prefetch_models.sh config.gpu.yaml  # 读指定配置
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import sys
+import time
+from pathlib import Path
+
+
+def log(msg: str) -> None:
+    """带时间戳的日志（容器内无项目 logger，直接 print）。"""
+    ts = time.strftime("%H:%M:%S")
+    print(f"[{ts}] {msg}", flush=True)
+
+
+def load_config(config_path: str) -> dict:
+    """读 YAML 配置，返回 asr.model / translation.model。"""
+    import yaml
+    with open(config_path, encoding="utf-8") as f:
+        return yaml.safe_load(f)
+
+
+def resolve_asr_repo(model_name: str) -> str:
+    """faster-whisper 模型名 -> HF repo。
+
+    预定义名（tiny.en 等）走 _MODELS 映射；已是 repo 路径（org/name）直接用。
+    """
+    from faster_whisper.utils import _MODELS
+    if "/" in model_name:
+        return model_name  # 已是完整 repo 路径
+    repo = _MODELS.get(model_name)
+    if repo is None:
+        raise ValueError(f"未知 faster-whisper 模型名：{model_name}（不在 _MODELS 里）")
+    return repo
+
+
+def is_cached(repo_id: str, hf_home: str) -> bool:
+    """检测 HF cache 是否已有该模型（snapshot 目录存在且非空）。"""
+    # HF 缓存布局：<hf_home>/hub/models--<org>--<name>/snapshots/<hash>/
+    cache_dir = Path(hf_home) / "hub" / f"models--{repo_id.replace('/', '--')}"
+    snapshots = cache_dir / "snapshots"
+    if not snapshots.is_dir():
+        return False
+    return any(snap.is_dir() and any(snap.iterdir()) for snap in snapshots.iterdir())
+
+
+def download_model(repo_id: str, hf_home: str) -> None:
+    """用 huggingface_hub 下载模型所有文件到 HF cache。"""
+    from huggingface_hub import snapshot_download
+    log(f"  下载 {repo_id} ...")
+    snapshot_download(
+        repo_id=repo_id,
+        local_dir=None,  # 走标准 cache
+        cache_dir=Path(hf_home) / "hub",
+    )
+
+
+def prefetch_asr(model_name: str, hf_home: str) -> None:
+    """预拉 faster-whisper ASR 模型。"""
+    repo = resolve_asr_repo(model_name)
+    log(f"[ASR] model={model_name}  repo={repo}")
+    if is_cached(repo, hf_home):
+        log(f"  ✓ 已缓存，跳过")
+        return
+    download_model(repo, hf_home)
+    log(f"  ✓ 完成")
+
+
+def prefetch_translation(model_name: str, hf_home: str) -> None:
+    """预拉翻译模型（transformers pipeline 用的 HF repo）。"""
+    log(f"[翻译] model={model_name}")
+    if is_cached(model_name, hf_home):
+        log(f"  ✓ 已缓存，跳过")
+        return
+    download_model(model_name, hf_home)
+    log(f"  ✓ 完成")
+
+
+def main() -> int:
+    config_path = os.environ.get("CONFIG_PATH", "/app/config.yaml")
+    if len(sys.argv) > 1:
+        config_path = sys.argv[1]
+    hf_home = os.environ.get("HF_HOME", "/models/huggingface")
+
+    log(f"配置文件: {config_path}")
+    log(f"HF 缓存目录: {hf_home}")
+
+    if not Path(config_path).is_file():
+        log(f"✗ 配置文件不存在: {config_path}")
+        return 1
+
+    cfg = load_config(config_path)
+    asr_model = cfg.get("asr", {}).get("model", "tiny.en")
+    tr_model = cfg.get("translation", {}).get("model", "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")
+
+    log(f"ASR 模型: {asr_model}")
+    log(f"翻译模型: {tr_model}")
+    log("-" * 50)
+
+    # 预拉 ASR
+    try:
+        prefetch_asr(asr_model, hf_home)
+    except Exception as e:
+        log(f"✗ ASR 模型预拉失败: {e}")
+        return 2
+
+    # 预拉翻译
+    try:
+        prefetch_translation(tr_model, hf_home)
+    except Exception as e:
+        log(f"✗ 翻译模型预拉失败: {e}")
+        return 3
+
+    log("-" * 50)
+    log(f"全部完成。缓存位于: {hf_home}")
+    # 打印缓存大小
+    try:
+        total = sum(f.stat().st_size for f in Path(hf_home).rglob("*") if f.is_file())
+        log(f"缓存总大小: {total / 1024 / 1024 / 1024:.2f} GB")
+    except Exception:
+        pass
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

scripts/prefetch_models.sh

@@ -0,0 +1,58 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# 预拉模型权重到 ./models volume，避免容器启动时才下载。
+#
+# 用法:
+#   ./scripts/prefetch_models.sh                  # 读 config.yaml（当前激活配置）
+#   ./scripts/prefetch_models.sh config.gpu.yaml  # 读指定配置文件
+#
+# 原理：用已构建的 audio2text 镜像跑一次性容器，挂载 ./models volume，
+#       执行 scripts/prefetch_models.py 把模型下到 HF cache。
+#       容器运行时 HF_HOME=/models/huggingface 命中缓存，秒级加载。
+#
+# 幂等：已下过的模型跳过。换 config 的 model 后重跑即可补下新模型。
+set -euo pipefail
+
+cd "$(dirname "$0")/.."
+ROOT="$(pwd)"
+
+CONFIG="${1:-config.yaml}"
+VARIANT="${AUDIO2TEXT_VARIANT:-cpu}"
+
+# 选镜像：优先用 gpu 镜像（GPU 模型大，可能要 cuda 才能 correctly 下载部分文件），
+# 否则 cpu。两者都能下 HF 模型（下载是纯网络 IO，不依赖 GPU）。
+IMAGE="audio2text:cpu"
+if docker image inspect audio2text:gpu >/dev/null 2>&1 && [ "$VARIANT" = "gpu" ]; then
+    IMAGE="audio2text:gpu"
+fi
+
+if ! docker image inspect "$IMAGE" >/dev/null 2>&1; then
+    echo "✗ 镜像 $IMAGE 不存在，请先 ./setup.sh 构建。" >&2
+    exit 1
+fi
+
+if [ ! -f "$ROOT/$CONFIG" ]; then
+    echo "✗ 配置文件不存在: $ROOT/$CONFIG" >&2
+    exit 1
+fi
+
+mkdir -p "$ROOT/models"
+
+echo "==> 预拉模型"
+echo "    镜像: $IMAGE"
+echo "    配置: $CONFIG"
+echo "    缓存: $ROOT/models (volume)"
+echo
+
+# 注意：CONFIG_PATH 指向容器内路径，挂载配置文件为只读
+MSYS_NO_PATHCONV=1 docker run --rm \
+    -v "$ROOT/models:/models" \
+    -v "$ROOT/$CONFIG:/app/config.yaml:ro" \
+    -e HF_HOME=/models/huggingface \
+    -e CT2_CACHE=/models/ctranslate2 \
+    -e CONFIG_PATH=/app/config.yaml \
+    "$IMAGE" \
+    python /app/scripts/prefetch_models.py /app/config.yaml
+
+echo
+echo "==> 完成。模型已缓存到 $ROOT/models/huggingface"
+echo "    容器启动时会命中缓存，无需联网下载。"