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.
63 lines
3.2 KiB
Makefile
63 lines
3.2 KiB
Makefile
# Подъём стенда и рутина. Цели, которых ещё нет, честно падают
|
||
# и называют карточку, которая их закрывает, — README не должен врать.
|
||
|
||
UV ?= uv
|
||
COMPOSE ?= docker compose
|
||
|
||
.DEFAULT_GOAL := help
|
||
|
||
help: ## Список целей
|
||
@grep -hE '^[a-z-]+:.*##' $(MAKEFILE_LIST) | sed 's/:.*##/\t/' | expand -t22
|
||
|
||
dev: ## Поднять стенд: postgres + backend --reload + frontend
|
||
$(COMPOSE) up --build
|
||
|
||
down: ## Погасить стенд
|
||
$(COMPOSE) down
|
||
|
||
back: ## Бэкенд нативно, с голосовым контуром (порт 8000: сначала docker compose stop backend)
|
||
cd backend && $(UV) run --extra voice uvicorn app.main:app --reload --port 8000 --workers 1
|
||
|
||
front: ## Только фронтенд, локально
|
||
npm --prefix frontend install && npm --prefix frontend run dev
|
||
|
||
types: ## domain/events.py → frontend/src/shared/types/generated.ts
|
||
cd backend && $(UV) run --no-project --with 'pydantic>=2.7' python scripts/export_types.py
|
||
|
||
test: ## Тесты бэкенда (голосовой контур пропускается)
|
||
cd backend && $(UV) run --extra dev pytest -q
|
||
|
||
test-voice: ## Тест голосового контура на настоящих моделях: задержка и перебивание
|
||
cd backend && $(UV) run --extra dev --extra voice pytest tests/test_voice_pipeline.py -q -s
|
||
|
||
typecheck: ## Проверить фронтенд компилятором
|
||
npm --prefix frontend run typecheck
|
||
|
||
models: ## Скачать модели в backend/models/: эмбеддинги, GigaAM, Silero VAD; Silero TTS — вручную
|
||
cd backend && $(UV) run python scripts/models.py
|
||
|
||
seed: ## Залить сценарии из /scenarios в БД
|
||
cd backend && $(UV) run python scripts/seed.py
|
||
|
||
lesson: ## Запустить занятие и напечатать ссылки: make lesson s=<сценарий> m=<режим>
|
||
cd backend && $(UV) run --no-project --with websockets python scripts/start_lesson.py "$(s)" "$(m)"
|
||
|
||
latency: ## Замер задержки голосового контура по этапам — запускать на демо-машине
|
||
cd backend && $(UV) run --extra voice python scripts/latency.py
|
||
|
||
migrate: ## Накатить миграции
|
||
cd backend && $(UV) run alembic upgrade head
|
||
|
||
revision: ## Создать миграцию: make revision m="что изменилось"
|
||
cd backend && $(UV) run alembic revision --autogenerate -m "$(m)"
|
||
|
||
repl: ## Текстовый диалог со звонящим без голоса: make repl s=<сценарий>
|
||
cd backend && $(UV) run python scripts/repl.py "$(s)"
|
||
|
||
pregen: ## Дерево диалога и WAV первых реплик для офлайна
|
||
@echo "не реализовано — карточка tasks/lct-19-reference-dialog.md"; exit 1
|
||
|
||
demo: ## Поднять всё в демо-режиме: офлайн, прогретые модели
|
||
@echo "не реализовано — карточка tasks/lct-21-demo-readiness.md"; exit 1
|
||
|
||
.PHONY: help dev down back front types test test-voice typecheck lesson latency migrate revision models seed repl pregen demo
|