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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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1.9 KiB
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1.9 KiB
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# audio2text — CPU 开发配置
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# 模型选同系列最小尺寸，验证流程 + 贴近 GPU 生产环境：
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# ASR = whisper tiny.en（39M，英文专用，Whisper 同系列最小）
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# 翻译 = opus-mt-en-zh（~300MB；NLLB-600M 需 ~2.4GB 内存，2GB 开发机 OOM，
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# 故回退到最轻量英译中模型。翻译质量与 GPU 的 NLLB 有差异，但流程一致）
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# 其余配置（存储、断句、输出格式）与 GPU 版完全一致，仅模型/device/compute_type 不同。
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server:
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host: 0.0.0.0
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port: 8000
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workers: 1
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storage:
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upload_dir: /data/uploads
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work_dir: /data/.work
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output_dir: /data/outputs
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chunk_bytes: 1048576
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chunk_session_ttl_seconds: 300
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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）
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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
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keep_audio: false
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asr:
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model: tiny.en # Whisper 同系列最小（39M，英文专用）
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device: cpu
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compute_type: int8 # CPU 量化，最省内存
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language: en
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word_timestamps: true
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vad_filter: true
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batch_size: 8 # CPU 无 GPU 并行收益，保持小批
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translation:
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model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh # 最轻量英译中（~300MB；NLLB-600M 需 ~2.4GB，2GB 机 OOM）
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device: cpu
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src_lang: eng_Latn
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tgt_lang: zho_Hans
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batch_size: 8 # opus-mt 轻量，batch 适中
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max_length: 256
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sort_by_length: true # 排序分批（CPU 收益小，但无害）
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segmentation:
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max_words_per_line: 14
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max_duration_seconds: 7.0
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min_duration_seconds: 1.0
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max_chars_per_line: 42
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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
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docs:
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enabled: true
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username: admin
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password: "CHANGE_ME"
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realm: "audio2text docs"
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