lct-hack/backend/pyproject.toml

[project]
name = "lct-backend"
version = "0.1.0"
description = "Учебный симулятор занятия для системы 112 — бэкенд"
requires-python = ">=3.11,<3.12"
dependencies = [
    "fastapi>=0.115",
    "uvicorn[standard]>=0.30",
    "pydantic>=2.7",
    "pydantic-settings>=2.3",
    "sqlalchemy[asyncio]>=2.0",
    "alembic>=1.13",
    "asyncpg>=0.29",
    "httpx>=0.27",
    "pyyaml>=6.0",
    "structlog>=24.1",
    # Эмбеддинги для слот-автомата: матчинг вопроса к чек-листу. Нужны ядру,
    # а не только голосу, поэтому не в группе voice.
    "onnxruntime>=1.18",
    "tokenizers>=0.19",
    "numpy>=1.26",
    # Числа словами перед синтезом: Silero молча выбрасывает цифры, и звонящий
    # произносит «улица Ленина, дом… квартира…» без номеров.
    "num2words>=0.5.13",
    # Вход и роли (lct-23): argon2 — современная рекомендация по хешированию
    # паролей, itsdangerous нужен SessionMiddleware из starlette.
    "argon2-cffi>=23.1",
    "itsdangerous>=2.1",
]

[project.optional-dependencies]
# Тяжёлый слой моделей — ставится отдельно: uv sync --extra voice
voice = [
    "onnx-asr>=0.6",
    "torch>=2.2",
    # Нужен пакету Silero TTS: импорт зашит внутри v5_ru.pt.
    "scipy>=1.11",
]
dev = [
    "pytest>=8.2",
    "pytest-asyncio>=0.23",
]

# torch — только CPU-сборка. Из обычного PyPI он тянет CUDA-библиотеки
# на несколько гигабайт, а GPU на стенде нет (docs/arch/STACK.md).
[tool.uv.sources]
torch = { index = "pytorch-cpu" }

[[tool.uv.index]]
name = "pytorch-cpu"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cpu"
explicit = true

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["app"]

[tool.pytest.ini_options]
asyncio_mode = "auto"
# Живые запросы к LLM идут отдельно (`make test-llm`): они требуют сети,
# а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.
markers = ["llm: живой запрос к провайдеру LLM"]
addopts = "-m 'not llm'"