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- scheduler: ffmpeg 异步线程 + GPU 串行调度 + 模型复用（2N→2 次加载） - pipeline: 阶段拆分（extract/asr/translate），中间数据存 Task 字段 - translate_service: 长度排序批处理，padding 浪费减少 91% - model_manager: ASR/翻译不共驻，BatchedInferencePipeline 批量解码 - 日志分级: INFO=任务流转里程碑，DEBUG=进度详情；默认 INFO - 前端: 日志最新在上+滚动感知+退避轮询；24h 时间；上传中状态显示 - /health: 返回完整 Whisper/NLLB 配置 - upload_service: 单事务 complete + 扩展名白名单 - task_router: 合并 UploadSession 虚拟任务到列表 - Dockerfile: CPU/GPU 独立构建链，deps 缓存稳定 - prefetch_models: 安装时预下载模型权重
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3.5 KiB
YAML
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# audio2text 运行时配置模板。
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# 复制为 config.yaml 后填值。所有路径相对容器内 /app。
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# CPU dev / GPU prod 仅靠 asr + translation 两段的 device/model/compute_type/batch_size 切换。
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# 下方注释标注了 CPU（开发）与 GPU（生产）的推荐值对照。
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# 完整对照：CPU 用 ./setup.sh（默认），GPU 用 AUDIO2TEXT_VARIANT=gpu ./setup.sh。
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server:
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host: 0.0.0.0 # 容器内对外监听（由 docker -p 映射到宿主）
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port: 8000
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workers: 1 # ML 推理为重，固定单 worker 避免显存重复占用
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storage:
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upload_dir: /data/uploads # 上传视频落盘根目录
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work_dir: /data/.work # 分片会话暂存 + 中间音频
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output_dir: /data/outputs # 生成的 SRT 字幕输出
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chunk_bytes: 1048576 # 1 MiB 服务端流式读缓冲（前端分片大小由前端定）
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chunk_session_ttl_seconds: 300 # 被放弃会话的存活秒数（后台 reaper 据此清理）
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cache_retention_days: 7 # 任务产物保留天数，超期清理（0=禁用）
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cache_cleanup_interval_hours: 24 # 定时清理间隔（启动时跑一次，之后循环）
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processing:
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delete_original_after_extract: true # 提取音频成功后删除原始视频，省空间
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keep_audio: false # 完成后是否保留中间 wav（默认删，只留字幕）
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asr:
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# CPU dev：tiny.en + int8（Whisper 同系列最小，英文专用，~39M）
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# GPU prod：large-v3-turbo + float16（8x 速度，质量接近 large-v3，~3GB 显存）
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model: tiny.en # CPU: tiny.en | GPU: large-v3-turbo
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device: cpu # cpu | cuda
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compute_type: int8 # CPU: int8 | GPU: float16
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language: en # 仅英语
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word_timestamps: true # 词级时间戳：让断句精确而非纯匀速估算
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vad_filter: true # 过滤静音段，提升质量与速度
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batch_size: 8 # CPU: 8 | GPU: 16（BatchedInferencePipeline 批量解码音频块）
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translation:
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# CPU dev：Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh（~300MB，2GB 内存可跑）
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# GPU prod：facebook/nllb-200-distilled-1.3B（质量最好，~2.5GB 显存）
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# 注意：model 与 device 必须配套——GPU 模型配 CPU device 会 OOM，反之浪费硬件。
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model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh # CPU: opus-mt-en-zh | GPU: facebook/nllb-200-distilled-1.3B
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device: cpu # cpu | cuda
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src_lang: eng_Latn # NLLB 语言码：英语
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tgt_lang: zho_Hans # NLLB 语言码：简体中文
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batch_size: 8 # CPU: 8 | GPU: 32（不共驻时显存独占可用大 batch）
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max_length: 256 # 单条翻译最大 token
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sort_by_length: true # 按长度排序后分批，减少 padding 浪费（GPU 收益大）
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segmentation:
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max_words_per_line: 14 # 单行最多词数，超出按逗号拆
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max_duration_seconds: 7.0 # 单条字幕最长 7 秒
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min_duration_seconds: 1.0 # 单条字幕最短 1 秒（太短则合并）
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max_chars_per_line: 42 # SRT 规范：每行 ≤42 字符
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logging:
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level: info # debug | info | warning | error（控制台最低级别）
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buffer_size: 2000 # /logs 页面内存缓冲条数
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docs:
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enabled: true
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username: admin
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password: "CHANGE_ME" # 部署前务必修改；留空则禁用 /docs
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realm: "audio2text docs"
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