feat(transcriber): добавлен module выполнения с владением моделью и исполнением

Transcriber принимает ExecutionRequest, разрешает auto и device-aware
умолчания, загружает модель один раз на запуск и держит fallback внутри.
Caller получает TranscribeResult и ExecutionInfo вместо model/backend/path.
Публичный transcribe() идёт через тот же module. Adapters отдают
runtime_info() для диагностики; legacy load_model/_transcribe_file пока
остаются для CLI.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/local_transcriber/backends/faster_whisper.py

@@ -16,6 +16,7 @@ from local_transcriber.types import (
     Word,
     WordTimestampsUnavailableError,
 )
+from local_transcriber.utils import package_version
 
 MODEL_REPOS = {
     "tiny": "Systran/faster-whisper-tiny",
@@ -157,6 +158,22 @@ class FasterWhisperBackend:
             words=words,
         )
 
+    def runtime_info(self) -> dict[str, str]:
+        """Версии CTranslate2/faster-whisper и число видимых CUDA-устройств."""
+        import ctranslate2
+
+        try:
+            cuda_devices = str(ctranslate2.get_cuda_device_count())
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 — диагностика не должна ронять запуск
+            cuda_devices = f"недоступно ({exc})"
+        return {
+            "engine": "faster-whisper",
+            "faster_whisper": package_version("faster-whisper"),
+            "ctranslate2": package_version("ctranslate2"),
+            "cuda_devices": cuda_devices,
+            "compute_type": self.actual_compute_type or "",
+        }
+
 
 def _notify(on_status: Callable[[str], None] | None, message: str) -> None:
     if on_status is not None: