- Зачем:
- документация обещала large-v3-turbo на NVIDIA, где он недоступен, и умалчивала, что модель по умолчанию без CUDA понимает только русскую речь.
- Что:
- large-v3-turbo перенесён из таблицы faster-whisper в раздел OpenVINO с измеренными размерами моделей.
- языковое ограничение авто-профиля и предупреждение CLI описаны в README, gpu.md и ADR-006.
- в backlog добавлен пункт про turbo для faster-whisper, в gpu.md снято расхождение по скорости openvino-cpu.
- Проверка:
- вычитка diff, проверка якорной ссылки на docs/gpu.md.
- Зачем:
- пользователям без NVIDIA нужен самый быстрый и читаемый CPU-профиль без дополнительных параметров.
- Что:
- auto-политика изменена на CUDA при наличии nvidia-smi, иначе ONNX GigaAM RNN-T int8.
- сохранён приоритет явных значений CLI и конфигурации для OpenVINO и FasterWhisper CPU.
- обновлены тесты, README, PRD, ADR, GPU-документация и вывод benchmark.
- Проверка:
- uv run pytest -q: 232 passed, 1 skipped.
- uv lock --check и git diff --cached --check.
- Зачем:
- нужна практическая оценка нового CPU-профиля на русских встречах.
- Что:
- зафиксированы скорость, WER, пунктуация, нагрузка и отзывчивость.
- добавлены две независимые оценки качества и рекомендации пользователям.
- Проверка:
- uv run pytest.
- реальные прогоны четырёх профилей на трёх записях.
- Зачем:
- зафиксировать в master результат эксперимента с Parakeet-бэкендом:
что проверяли, какие цифры получили, почему оставили Whisper как дефолт.
Знания доступны, код — в экспериментальной ветке feature/parakeet-backend.
- Что:
- docs/adr/005-parakeet-evaluation.md — полный контекст решения: гипотеза,
методология, метрики скорости (Parakeet 2.7x быстрее, -35% RAM),
качество (Summary utility 2-3/5 vs 4/5 у Whisper), систематические
проблемы модели на тихой русской речи, VAD-тюнинг не помог, условия
пересмотра решения в будущем (английский / live-captioning / русские
specialized-модели через onnx-asr).
- docs/gpu.md — короткая заметка под «Потенциальные направления развития»
со ссылкой на ADR-005.
- Проверка:
- cat docs/adr/005-parakeet-evaluation.md.
- grep -A5 "Parakeet TDT — проверено" docs/gpu.md.
- ветка feature/parakeet-backend сохранена и не удаляется.
float16 требует CC ≥ 7.0, float32 падает с ошибкой — пребилды
CTranslate2 4.x не включают sm_50/sm_60. Рекомендация: --device cpu
или --device openvino.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- CTranslate2 по умолчанию использует 4 потока; на многоядерных CPU (8+ ядер)
это неоптимально — --threads 8 даёт +13% ускорения.
- Не было данных по int8_float32/int8_float16 на NVIDIA GPU.
- Что:
- --threads / -t: новый CLI-флаг, пробрасывается через load_model →
backend.create_model(cpu_threads=...) → WhisperModel(cpu_threads=...).
- Валидация min=0 на входе (typer), Backend протокол синхронизирован.
- docs/gpu.md: результаты бенчмарка 6 комбинаций CUDA compute_type
(medium/large-v3 × float16/int8_float32/int8_float16) на двух файлах
(16 мин и 46 мин). Ключевой вывод: float16 — оптимальный дефолт;
large-v3 ненадёжен на длинных записях.
- README: --threads добавлен в таблицу опций.
- Фикс теста: test_resolve_repo_explicit_unsupported_pair_raises обновлён
под добавление medium fp16 модели.
- Проверка:
- uv run pytest: 157 passed.
- transcribe file.mp4 --device cpu --threads 8: 277с vs 320с (дефолт).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Зафиксированы два направления развития:
- temperature fallback и фильтры галлюцинаций для OpenVINO бэкенда
- тестирование int8_float32/int8_float16 на CUDA
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Добавлена секция CPU бэкенда: int8_float32 как рекомендация, тюнинг потоков
- Объяснение разницы качества OpenVINO vs CTranslate2 (pipeline декодирования)
- Секция CUDA: int8_float32/int8_float16 как альтернатива для тестирования
- Обновлена таблица OpenVINO моделей (medium fp16)
- Обновлены таблицы скорости и качества
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- OpenVINO backend хардкодил "CPU", хотя Intel Arc GPU доступен и даёт ~2x ускорение.
- Что:
- новые device modes: --device openvino-gpu, openvino-cpu; openvino — авто-детект GPU/CPU.
- detect_device() проверяет Intel GPU через OpenVINO Core API (с fail-safe).
- OpenVINOBackend передаёт "GPU"/"CPU" в WhisperPipeline вместо хардкода "CPU".
- подсказка "Совет: --model large-v3" при наличии GPU и модели не large-v3.
- .gitattributes для нормализации line endings (eol=lf).
- 150 тестов, включая GPU detection, routing, fallback, CLI device info.
- README, docs/gpu.md, docs/PRD.md обновлены для Intel GPU.
- Проверка:
- uv run pytest (150 passed).
- uv run transcribe --device openvino-gpu file.mp4 на Intel Arc 140T GPU.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- OpenVINO GenAI может вернуть отрицательный end_ts, ломая формат транскрипта.
- зафиксировать бенчмарки на Intel и AMD CPU для документации.
- Что:
- backends/openvino.py: start/end клампятся через max(0, ...).
- docs/gpu.md: полная таблица скорости Intel i7 vs AMD Ryzen 7 8845H.
- сравнение качества medium int8 vs large-v3 fp16 vs CPU float32 на одном файле.
- вывод: large-v3 OpenVINO (416с) быстрее medium CPU (734с) при лучшем качестве.
- Проверка:
- uv run pytest -q — 124 passed.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- зафиксировать реальные бенчмарки OpenVINO перед мержем в main.
- Что:
- скорость: OpenVINO medium int8 в 3-4x быстрее CPU float32 (205с vs 658с на 16 мин файле).
- качество: сопоставимо с CPU float32 и CUDA float16, галлюцинаций нет.
- таблица ожидаемой скорости обновлена с OpenVINO строкой.
- отмечено, что тестирование на AMD CPU пока не проводилось.
- Проверка:
- uv run transcribe file.mp4 --device openvino.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- README перегружен деталями GPU/бенчмарков, нет Quick Start, macOS/Windows — второй класс.
- системный ffmpeg не нужен — PyAV (зависимость faster-whisper) включает FFmpeg в wheels.
- Что:
- переписан README: Quick Start в первых строках, установка без клонирования через uv tool install, паритет платформ, progressive disclosure через <details>.
- удалена функция check_ffmpeg() из utils.py, убраны импорт и вызовы из cli.py.
- убраны моки check_ffmpeg и тест ffmpeg-ошибки из test_cli.py.
- GPU-контент вынесен в docs/gpu.md, добавлен CONTRIBUTING.md.
- Проверка:
- uv run pytest — 97 passed, 1 skipped.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Dmitriy Dementiev
Dmitry Dementiev
ddadmin
