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audio2text/docs/CONFIG.md
audio2text dev 5f6a242114 docs: README 分层重构 — 主页精简到 150 行 + 6 个子文档
原 883 行单体 README 信息密度过高且重复(配置差异表出现 2 次、缓存说明
散落多处)。按主题拆分:

主页 README.md (150行):
- 一句话简介 + 功能特性(精简) + 架构(目录树+数据流) + 快速开始
- 文档索引表(链接到 6 个子文档,每行一句话说明)
- 入口地址表 + 依赖(精简)

docs/ 子文档(原样搬运,不重写):
- DEPLOYMENT.md (170行) CPU/GPU 部署、模型选型、CPU↔GPU 切换
- CONFIG.md     (187行) 配置差异表、完整字段表、配置示例
- DOCKER.md     (185行) 构建/重建/缓存分层/until根因/Volume
- API.md        (70行)  HTTP接口表、分片上传协议、示例
- ARCHITECTURE.md(140行) 断句算法、显存策略、GPU优化、缓存清理
- FAQ.md        (42行)  6 条常见问题

每个子文档顶部加「← 返回主页」链接,相关处加交叉引用
(如 DEPLOYMENT 提到缓存时链接 DOCKER.md)。无内容丢失。
2026-07-06 22:59:05 +08:00

188 lines
8.5 KiB
Markdown
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# 配置文件说明
项目预置两份配置文件,`setup.sh``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``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`~300MB2GB 机可跑。NLLB 同系列最小为 `distilled-600M`~1.2GB,需 ≥4GB 内存) |
| `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`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: 2turbo 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"
```