456f3cd34d
Контур замкнут без LLM: звонящий отвечает заготовками через слот-автомат. Живой диалог через WebSocket прошёл 5 раз подряд без сбоев: первая реплика после снятия трубки — 87–154 мс, ход — 1.2–1.4 с, перебивание — 88–90 мс. На LLM до цели 1.5 с остаётся 100–300 мс. Задача ответа живёт, пока у курсанта доигрывает звук: перебивание — это отмена одной задачи, и tts.end приходит, когда звонящий действительно замолчал. Что нашлось при сборке: - Silero молча выбрасывает цифры: «улица Ленина, дом… квартира…» без номеров. Числа и сокращения разворачиваются в слова до синтеза. - onnxruntime брал все 16 ядер и вытеснял синтез, первый вызов был холодным: распознавание 576 мс вместо ~210. Прогрев на старте и по 4 потока на модель. - Весь адрес одним предложением — ~455 мс синтеза до первого звука. Длинное предложение режется по запятым, номер от улицы не отрывается: ~250 мс. - Первая реплика «Алло! Помогите!» запускалась мимо задачи ответа и не перебивалась вовсе. Отдельно: сломал make dev — num2words попал в pyproject, а Dockerfile ставил зависимости ручным списком, и бэкенд в контейнере упал на импорте. Образ теперь ставит зависимости из pyproject.toml. Голоса в контейнере нет: под WSL модели работают нативно, make back.
58 lines
1.8 KiB
TOML
58 lines
1.8 KiB
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",
|
||
]
|
||
|
||
[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"
|