docs(readme): команды установки снова ссылаются на GitHub

Зеркало на GitHub доступно и практичнее для пользователей, чем приватный Gitea. Ссылки на задачи в ADR и бенчмарках остаются на Gitea — это трекер. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
docs(agents): убрано упоминание GitHub-зеркала как remote
2026-09-22 10:19:07 +03:00 · 2026-09-22 10:13:13 +03:00 · 2026-09-22 10:06:13 +03:00 · 2026-09-22 09:46:22 +03:00 · 2026-09-22 00:36:26 +03:00 · 2026-09-22 00:32:04 +03:00
34 changed files with 2544 additions and 1820 deletions
@@ -25,11 +25,12 @@ Package manager is **uv** (not pip). Build backend is hatchling.

 ```
 CLI (cli.py)
-  → config.py      cascade: CLI arg → .transcriber.toml → device-aware default → hardcoded
+  → config.py      cascade: CLI arg → .transcriber.toml (model/compute_type stay None for the module to resolve)
  → utils.py       detect_device(), validate files, expand globs (Windows workaround)
  → context_menu.py Windows SendTo: Transcribe.cmd install/uninstall (--install-menu / --uninstall-menu)
-  → transcriber.py load_model() → get_backend(device) → ensure_model_available → create_model
-                    _transcribe_file() with mid-stream CUDA→CPU fallback
+  → transcriber.py Transcriber(ExecutionRequest): resolves auto + device defaults,
+                    get_backend(device) → ensure_model_available → create_model once per run,
+                    transcribe(file) per file; fallback and ExecutionInfo stay inside
  → formatter.py   segments → markdown with timestamps, paragraph grouping (>2s pause or >60s)
 ```

@@ -47,19 +48,21 @@ Three backends implement the `Backend` Protocol (structural typing, no inheritan

 ### Key design decisions

- **Two-level fallback**: GPU→CPU at model load time AND mid-stream during transcription (GPU visible via nvidia-smi but insufficient VRAM).
+- **Execution module** (`Transcriber`): one owner per run for model handle, adapter, actual device and allowed GPU→CPU fallback (load time and mid-stream). Callers get `TranscribeResult` + `ExecutionInfo` (requested vs actual device, engine, model, compute type, threads, `runtime_info()` from the adapter for `--verbose`). Fallback is reachable only with `strict_device=False` (Python API): CLI explicit device is strict, `auto` is ONNX CPU.
 - **CUDA bootstrap** (`_cuda_bootstrap.py`): preloads `libcublas.so.12` via `ctypes.CDLL(RTLD_GLOBAL)` before importing ctranslate2, because pip's `nvidia-cublas-cu12` installs to a non-standard path and `LD_LIBRARY_PATH` can't be changed at runtime (glibc caches it).
- **Batch mode**: 3-phase pipeline (prescan → load model once → transcribe all). `TranscribeFileResult` carries updated model/backend/device state between files.
- **Device-aware defaults**: `compute_type` and `model` vary by device (float16 for CUDA, int8 for OpenVINO, float32 for CPU). Defined in `config.py` `DEVICE_DEFAULTS`.
+- **Batch mode**: 3-phase pipeline (prescan → create `Transcriber` → transcribe all). No state is carried between files by the CLI.
+- **Device-aware defaults**: `compute_type` and `model` vary by device (float16 for CUDA, int8 for OpenVINO, float32 for CPU). Defined in `config.py` `DEVICE_DEFAULTS`, applied by `Transcriber` when the request leaves them `None`.
+- **ONNX thread budget**: `--threads` sets `intra_op_num_threads` for both ASR and VAD sessions via `SessionOptions`; 0 keeps onnxruntime defaults.
 - **OpenVINO uses pre-quantized models** — `compute_type` selects which HF repo to download, not a runtime parameter.

 ## Testing

 All tests mock backends — no real model downloads or transcription. Key test patterns:

- CLI tests: `typer.testing.CliRunner` + mocks for `load_config`, `detect_device`, `load_model`, `_transcribe_file`, `write_transcript`
- `_single_patches()` — helper assembling standard happy-path mock set
- `_make_result()` / `_make_tfr()` — factories for test data
+- CLI tests: `typer.testing.CliRunner` with the real `Transcriber` and a fake adapter patched at `local_transcriber.transcriber.get_backend`; `load_config`, `validate_input_file`, `write_transcript` mocked
+- `_cli_run()` — context manager assembling that standard set, yields `(backend, write_transcript)`
+- `_make_result()` / `_make_backend()` — factories for test data
+- Module tests (`test_transcriber.py`): `Transcriber` through its interface with `_make_run_backend()`; adapter tests patch the libraries (`onnx_asr.load_model`, `faster_whisper.WhisperModel`)

 ## Common tasks

@@ -79,7 +82,7 @@ All tests mock backends — no real model downloads or transcription. Key test p

 ### Issue tracker

-Задачи ведутся в Gitea через `tea`; GitHub используется только как зеркало, внешние PR не входят в triage. См. `docs/agents/issue-tracker.md`.
+Задачи ведутся в Gitea через `tea`; внешние PR не входят в triage. См. `docs/agents/issue-tracker.md`.

 ### Triage labels

@@ -1 +1,21 @@
@AGENTS.md
+
+# Стиль изложения
+
+Пиши легко для чтения. Сокращай количество мыслей, а не количество слов, которыми выражена каждая мысль.
+Please remove all mannered prose.
+
+# Выбрать подход и держаться его
+
+Выбирая, как решать задачу, возьми один подход и доведи его до конца. Не пересматривай
+решение, пока не появится новая информация, которая прямо противоречит твоим
+рассуждениям. Если колеблешься между двумя подходами, выбери один и посмотри, куда он
+приведёт; свернуть можно позже, если выбранный не сработал.
+
+# Для моделей Fable 5 и 5.1
+
+При прочих равных экономь токены на правке файлов: когда результат не меняется, правь
+файл точечно, а не переписывай целиком.
+
+Сначала про себя составь список того, что нужно дальше; затем в одном ответе запроси
+всё, что не зависит от результата другого запроса.
@@ -43,25 +43,25 @@ tests/
 CLI (cli.py)
  → config.py: загрузка .transcriber.toml, каскад дефолтов
  → utils.py: валидация файлов, определение устройства
-  → transcriber.py: загрузка модели (с CUDA fallback), транскрипция
+  → transcriber.py: Transcriber — разрешение устройства, загрузка модели один раз на запуск, транскрипция, fallback
  → formatter.py: сегменты → markdown с таймкодами
  → запись результата
 ```

 ## Ключевые архитектурные решения

- **CUDA fallback** — двухуровневый: при загрузке модели и при транскрипции (mid-stream). GPU может быть видна через nvidia-smi, но не иметь достаточно VRAM.
- **Device-aware дефолты** — `compute_type` зависит от устройства (`float16`/`float32`). `float16` не работает на CPU, `float32` расточителен на GPU.
+- **Module выполнения** (`Transcriber` в `transcriber.py`) — один владелец модели, adapter'а и фактического исполнения на запуск. Fallback GPU→CPU (при загрузке и mid-stream) живёт внутри и доступен только при `strict_device=False` из Python API: явный device в CLI strict, `auto` — ONNX CPU.
+- **Device-aware дефолты** — `model` и `compute_type` без явного значения разрешаются по устройству при загрузке (`float16`/`float32`). `float16` не работает на CPU, `float32` расточителен на GPU.
 - **cuBLAS bootstrap** (`_cuda_bootstrap.py`) — preload через ctypes до импорта ctranslate2. pip-пакет `nvidia-cublas-cu12` ставит `.so` в нестандартное место, а `LD_LIBRARY_PATH` нельзя изменить в рантайме.
- **Батч-режим** — 3 фазы (prescan → load model → transcribe). Модель загружается один раз (~2-5 сек), невалидные файлы отсеиваются до загрузки.
+- **Батч-режим** — 3 фазы (prescan → создание `Transcriber` → transcribe). Модель загружается один раз (~2-5 сек), невалидные файлы отсеиваются до загрузки; CLI не переносит состояние между файлами.
 - **Ручной glob в utils** — typer на Windows не раскрывает `*.mp4`, поэтому глобы обрабатываются явно.

 ## Тестирование

- Все CLI-тесты через `typer.testing.CliRunner` + моки (faster-whisper не вызывается)
- Моки: `load_config`, `validate_input_file`, `detect_device`, `ensure_model_available`, `load_model`, `_transcribe_file`, `write_transcript`
- Паттерн: `_single_patches()` — хелпер для стандартного happy-path набора моков
- `_make_result()` / `_make_tfr()` — фабрики тестовых данных
+- Все CLI-тесты через `typer.testing.CliRunner` с настоящим `Transcriber` и fake adapter, подменённым в `local_transcriber.transcriber.get_backend` (библиотеки не вызываются)
+- Моки: `load_config`, `validate_input_file`, `write_transcript`
+- Паттерн: `_cli_run()` — контекстный менеджер стандартного набора, отдаёт `(backend, write_transcript)`
+- `_make_result()` / `_make_backend()` — фабрики тестовых данных

 ## Частые задачи

@@ -8,7 +8,7 @@ transcribe meeting.mp4
 ```

 - **Полностью локально** — данные не покидают машину
- **Авто-ускорение** — NVIDIA CUDA при наличии GPU, иначе ONNX на CPU
+- **ONNX на CPU по умолчанию** — CUDA и OpenVINO включаются явно
 - **Батч-режим** — обработка нескольких файлов за один вызов
 - **Разделение говорящих** — локальная диаризация по флагу `--diarize`
 - **Из проводника Windows** — пункт Transcribe в меню «Отправить» ([установка](#контекстное-меню-проводника-windows))
@@ -26,26 +26,42 @@ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh          # Linux / macOS
 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # Windows
 ```

-**2. Установить transcriber:**
+После установки откройте новую консоль, чтобы перечитались переменные окружения.
+
+**2. Установить transcriber.** Напрямую из git, без скачивания исходников:

 ```bash
-uv tool install --python 3.13 git+https://git.dementev.space/ddmitry/local-transcriber.git
+uv tool install --python 3.13 git+https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
 ```

-**3. Ускорение (ставится автоматически):**
+Или из клона репозитория (`<URL>` — адрес репозитория, из которого вы ставите):

- **NVIDIA CUDA** (GPU): если есть GPU — транскрипция в 5-10× быстрее
-  - **Windows**: `winget install -e --id Nvidia.CUDA --version 12.9` (от администратора), перезапустить терминал
-  - **Linux / WSL2**: работает из коробки (нужен только драйвер: `nvidia-smi`)
- **Без NVIDIA GPU**: автоматически используется ONNX с GigaAM RNN-T на CPU.
-  Эта модель понимает только русскую речь
- **Другие языки без NVIDIA**: выбирайте Whisper явно —
-  `--device openvino-cpu --model medium` на x86 или `--device cpu --model medium`
-  на любой платформе
- **OpenVINO** для Intel GPU или x86 CPU остаётся доступен через явный
-  `--device openvino`, `--device openvino-gpu` или `--device openvino-cpu`
+```bash
+git clone <URL>
+cd local-transcriber
+uv tool install --python 3.13 .
+```

-**4. Готово:**
+**3. Пункт `Transcribe` в меню «Отправить»** (Windows, по желанию):
+
+```bash
+transcribe --install-menu
+```
+
+Подробнее — в разделе [контекстное меню проводника](#контекстное-меню-проводника-windows).
+
+**4. Выбор исполнения:**
+
+- По умолчанию используется ONNX с GigaAM RNN-T на CPU, независимо от наличия
+  NVIDIA. Эта модель понимает только русскую речь.
+- Для других языков выбирайте Whisper явно:
+  `--device openvino-cpu --model medium` на x86 или `--device cpu --model medium`.
+- OpenVINO для Intel GPU или x86 CPU доступен через `--device openvino`,
+  `--device openvino-gpu` или `--device openvino-cpu`.
+- Для NVIDIA установите дополнительные библиотеки и выберите CUDA явно:
+  [подключение CUDA](#подключение-cuda).
+
+**5. Готово:**

 ```bash
 transcribe meeting.mp4
@@ -63,7 +79,14 @@ transcribe meeting.mp4
 **Обновление:**

 ```bash
-uv tool install --python 3.13 --force git+https://git.dementev.space/ddmitry/local-transcriber.git
+uv tool install --python 3.13 --force git+https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
+```
+
+Или в папке со склонированным репозиторием:
+
+```bash
+git pull
+uv tool install --python 3.13 --force .
 ```

 **Удаление:**
@@ -107,17 +130,74 @@ HuggingFace Hub использует симлинки для экономии м

 </details>

+## Подключение CUDA
+
+Обычная установка не требует NVIDIA-пакетов. Extra `cuda` добавляет cuBLAS
+в окружение приложения на Linux/WSL x86_64 и Windows x64. Полный системный
+CUDA Toolkit и ручная правка системного PATH для этого пути не нужны.
+Совместимые GPU и драйвер NVIDIA необходимы отдельно: extra не устанавливает
+драйвер и не исправляет несовместимость старой видеокарты.
+
+Для установки из Git или подключения CUDA к уже установленной программе:
+
+```bash
+uv tool install --python 3.13 --force "local-transcriber[cuda] @ git+https://github.com/dementev-dev/local-transcriber"
+```
+
+Из клона репозитория:
+
+```bash
+uv tool install --python 3.13 --force ".[cuda]"
+```
+
+Для локальной разработки:
+
+```bash
+uv sync --extra cuda
+uv run --extra cuda transcribe meeting.mp4 --device cuda
+```
+
+После установки extra выберите CUDA при запуске:
+
+```bash
+transcribe meeting.mp4 --device cuda
+```
+
+Либо задайте в `.transcriber.toml`:
+
+```toml
+device = "cuda"
+```
+
+Установка extra сама по себе не меняет `auto`: он всегда использует ONNX CPU.
+Явная CUDA при ошибке завершает обработку с исходной причиной; для распознанных
+причин выводится подсказка. Молчаливого перехода на CPU нет. В батче ошибка
+учитывается для каждого файла.
+
+На Windows нужен также [Visual C++ Runtime x64](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe).
+Состав DLL проверен для закреплённых версий CTranslate2 и cuBLAS;
+реальный прогон нового пути на Windows без Toolkit пока не выполнен.
+Подробности и ограничения проверки — [ADR-001](docs/adr/001-cuda-bootstrap.md).
+
+При обновлении из старой установки:
+
+- Для CPU повторите обычную команду `uv tool install` с `--force` без `[cuda]`.
+  В окружении разработки выполните `uv sync` — прежняя обязательная cuBLAS будет удалена.
+- Для CUDA повторите соответствующую команду выше. Старый автоматический выбор
+  по `nvidia-smi` больше не действует; сохраните `device = "cuda"` в конфиге
+  либо передавайте `--device cuda`.
+
 ## Использование

 ```bash
-# Простой запуск (CUDA medium или ONNX GigaAM RNN-T, язык ru)
+# Простой запуск (ONNX GigaAM RNN-T на CPU, язык ru)
 transcribe meeting.mp4

 # Указать язык
-transcribe lecture.mp3 --language en
+transcribe lecture.mp3 --device cpu --model medium --language en

 # Максимальное качество на NVIDIA GPU
-transcribe podcast.wav --model large-v3 --compute-type float16
+transcribe podcast.wav --device cuda --model large-v3 --compute-type float16

 # Максимальное качество на Intel GPU
 transcribe podcast.wav --model large-v3 --device openvino-gpu
@@ -218,15 +298,32 @@ transcribe --uninstall-menu
 | Опция | Сокращение | По умолчанию | Описание |
 |-------|-----------|-------------|----------|
 | `--model` | `-m` | medium (CUDA) / gigaam-v3-e2e-rnnt (ONNX) | Модель распознавания |
-| `--language` | `-l` | `ru` | Язык (ru, en, auto и др.); автоматический профиль без NVIDIA понимает только русский |
+| `--language` | `-l` | `ru` | Язык (ru, en, auto и др.); автоматический профиль понимает только русский |
 | `--output` | `-o` | `<файл>-transcript.md` | Путь к выходному файлу |
 | `--device` | `-d` | `auto` | Устройство (auto, cpu, cuda, openvino, openvino-gpu, openvino-cpu, onnx) |
 | `--compute-type` | — | float16 (CUDA) / int8 (ONNX/OpenVINO) / float32 (CPU) | Тип вычислений |
-| `--threads` | `-t` | 0 (авто) | Потоки CPU (рекомендуется = число физ. ядер) |
+| `--threads` | `-t` | 0 (авто) | Потоки CPU (рекомендуется = число физ. ядер); для ONNX задаёт потоки и ASR, и VAD |
 | `--diarize` / `--no-diarize` | — | `false` | Включить или отключить разделение на реплики говорящих |
 | `--speakers` | — | авто | Ожидаемое число говорящих; включает диаризацию и несовместим с `--no-diarize` |
 | `--force` | `-f` | — | Перезаписать существующие транскрипты |
-| `--verbose` | `-v` | — | Подробный вывод |
+| `--verbose` | `-v` | — | Подробный вывод: сегменты по ходу, движок, потоки, версии runtime |
+
+### Диагностика исполнения
+
+Перед распознаванием программа печатает модель, устройство и тип вычислений,
+которые выбраны фактически: после `auto` это `onnx`, после `openvino` —
+`openvino-gpu` или `openvino-cpu`. Если после загрузки устройство оказалось
+не тем, что выбрано до неё (например, OpenVINO взял CPU вместо GPU),
+выводится строка `Запрошено ..., используется ...`.
+
+С `--verbose` добавляются движок, бюджет потоков и версии runtime: для ONNX —
+`onnxruntime`, `onnx-asr`, доступные providers и те, что заданы сессиям ASR
+и VAD; для CUDA — `ctranslate2` и число видимых CUDA-устройств; для OpenVINO —
+версия и доступные устройства. Этих строк достаточно, чтобы разобрать проблему
+на чужой машине без доступа к записи: попросите прислать вывод с `--verbose`.
+
+Наличие provider в списке доступных не означает, что распознавание идёт
+на GPU или NPU: сессии получают только явно заданный список, сейчас это CPU.

 ## Платформы

@@ -235,7 +332,7 @@ transcribe --uninstall-menu
 | CPU через ONNX | ✅ авто | ✅ авто | ✅ авто |
 | OpenVINO (x86 CPU) | ✅ явно | — | ✅ явно |
 | OpenVINO (Intel GPU) | ✅ явно | — | ✅ явно |
-| GPU (NVIDIA) | ✅ авто | — | ✅ (нужен CUDA 12) |
+| GPU (NVIDIA) | extra + явно (x86_64) | — | extra + явно (x64; прогон без Toolkit ожидается) |

 Данные по macOS основаны на доступности пакетов onnxruntime: прогонов на этой
 платформе не было.
@@ -244,9 +341,9 @@ transcribe --uninstall-menu
 <summary>Linux / WSL2</summary>

 - **Intel GPU** (Arc, встроенная графика) работает из коробки через OpenVINO
- **NVIDIA GPU** работает из коробки — cuBLAS ставится автоматически как зависимость
- Нужен только драйвер NVIDIA (проверка: `nvidia-smi`)
- На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit
+- **NVIDIA GPU**: [extra `cuda` и явный выбор](#подключение-cuda), отдельно совместимый драйвер
+- `nvidia-smi` проверяет наличие драйвера, но не доказывает совместимость GPU с runtime
+- CUDA extra на ARM (aarch64) этим проектом не поддерживается

 </details>

@@ -263,13 +360,9 @@ transcribe --uninstall-menu

 - CPU работает из коробки
 - **Intel GPU** (Arc, встроенная графика) работает из коробки через OpenVINO
- Для **NVIDIA GPU** нужен **CUDA 12** (ctranslate2 4.7 не совместим с CUDA 11 и 13):
-  ```
-  winget install -e --id Nvidia.CUDA --version 12.9
-  ```
-  > `winget install` требует запуска от имени администратора (elevated terminal).
-  > `uv tool install` работает без админа (ставит в пользовательскую директорию).
- После установки CUDA перезапустите терминал
+- **NVIDIA GPU**: [extra `cuda` и явный выбор](#подключение-cuda), отдельно совместимый драйвер
+- Требуется Visual C++ Runtime x64; системный CUDA Toolkit не нужен для extra
+- Реальная транскрипция с extra без Toolkit пока не проверена на Windows

 </details>

@@ -293,8 +386,8 @@ diarize = true
 `--diarize` и `--no-diarize` позволяют переопределить `diarize` из конфига для
 отдельного запуска.

-При `device = "auto"` выбирается CUDA, если доступен `nvidia-smi`, иначе ONNX.
-Явный `device` из CLI или конфига отключает этот автоматический выбор.
+При `device = "auto"` всегда выбирается ONNX CPU, даже если доступны
+`nvidia-smi` и extra `cuda`. Другие варианты выбираются явно из CLI или конфига.
 Каталоги моделей различаются между бэкендами, поэтому при закреплении `model`
 в конфиге рекомендуется явно закрепить и совместимый `device`. То же с языком:
 автоматический ONNX-профиль рассчитан на русскую речь, а для остальных языков
@@ -311,9 +404,9 @@ diarize = true
 ## Модели и GPU

 Рекомендации:
- **По умолчанию без CUDA:** ONNX `gigaam-v3-e2e-rnnt` — читаемый русский текст с
+- **По умолчанию:** ONNX `gigaam-v3-e2e-rnnt` — читаемый русский текст с
  пунктуацией почти без потери скорости относительно сырого `gigaam-v3`
- **Макс. качество (NVIDIA):** `large-v3` + `--compute-type float16`
+- **Макс. качество (NVIDIA):** `--device cuda --model large-v3 --compute-type float16`
 - **Макс. качество (Intel GPU):** `large-v3` + `--device openvino-gpu`
 - **Макс. скорость CPU (русский):** `--device onnx --model gigaam-v3` (17-29× RTF, без пунктуации; рекомендуется LLM-нормализация терминов после)
 - **Быстрый OpenVINO с низким WER:** `--device openvino-cpu --model large-v3-turbo --compute-type int8` (7,2× RTFx на контрольном Intel CPU; пунктуация может быть слабой)
@@ -49,7 +49,7 @@ transcribe <путь_к_файлу> [опции]
  --output, -o      Путь к выходному файлу
                    По умолчанию: <input_stem>-transcript.md
  --device, -d      Устройство (auto|cpu|cuda|onnx|openvino|openvino-gpu|openvino-cpu)
-                    По умолчанию: auto (CUDA при наличии, иначе ONNX CPU)
+                    По умолчанию: auto (всегда ONNX CPU)
  --compute-type    Тип вычислений
                    По умолчанию: float16 (CUDA) / int8 (ONNX)
  --verbose, -v     Подробный вывод (прогресс сегментов)
@@ -103,7 +103,7 @@ transcribe <путь_к_файлу> [опции]
 |---------------------------|---------------------------------------|
 | RTX 3060 + large-v3       | ~10-15x (1 час аудио ≈ 4-6 мин)      |
 | RTX 4050 + large-v3       | ~12-18x (1 час аудио ≈ 3-5 мин)      |
-| Quadro M3000M + large-v3  | ~3-5x (1 час аудио ≈ 12-20 мин)      |
+| Quadro M3000M + CUDA     | Не поддерживается текущей сборкой; см. [совместимость](gpu.md#совместимость-gpu) |
 | CPU + ONNX GigaAM RNN-T   | ~10-14x (1 час аудио ≈ 4-6 мин)      |
 | CPU + OpenVINO Turbo INT8 | ~7-10x (1 час аудио ≈ 6-9 мин)       |
 | CPU (modern) + large-v3   | ~0.5-1x (1 час аудио ≈ 60-120 мин)   |
@@ -115,7 +115,7 @@ transcribe <путь_к_файлу> [опции]
 |-------------------|-------|--------------------------|----------------------------|-------------------------|
 | RTX 3060          | 6 GB  | ✅                        | ✅ (впритык)                | int8 — безопасный выбор |
 | RTX 4050          | 6 GB  | ✅                        | ✅ (впритык)                | int8 — безопасный выбор |
-| Quadro M3000M     | 4 GB  | ✅                        | ⚠️ может OOM               | int8 обязательно        |
+| Quadro M3000M     | 4 GB  | ❌                        | ❌                         | ONNX CPU или OpenVINO   |
 | Без GPU           | —     | ONNX GigaAM INT8         | —                          | auto выбирает ONNX      |

 Device-aware дефолты выбирают `float16` для CUDA и `int8` для ONNX/OpenVINO.
@@ -123,7 +123,7 @@ Device-aware дефолты выбирают `float16` для CUDA и `int8` д
 ### 4.2. Требования к окружению

 - Python ≥ 3.13
- Для GPU: Linux/WSL2 — cuBLAS из nvidia-cublas-cu12 (ставится автоматически через `uv sync`); Windows — системный CUDA toolkit (см. ADR-001)
+- Для NVIDIA GPU на Linux/WSL x86_64 и Windows x64: совместимый драйвер, extra `cuda` и явный выбор CUDA (см. ADR-001); Windows также требует Visual C++ Runtime x64
 - Дисковое пространство для моделей: зависит от выбранного backend и модели
 - Выходные файлы: UTF-8 (явная кодировка при записи)

@@ -177,9 +177,9 @@ local-transcriber/
 | Качество распознавания русского текста | Среднее | large-v3 хорошо справляется с ru; при проблемах — попробовать `--language ru` вместо auto |
 | Нет разделения по спикерам | Низкое | Осознанно выведено за скоуп MVP; добавление diarization (pyannote.audio) — возможное расширение |
 | Первый запуск: долгая загрузка модели | Низкое | Прогресс-бар при скачивании; модели кешируются в `~/.cache/huggingface/` |
-| CUDA несовместимость на Windows | Среднее | Автоматический fallback на CPU + предупреждение; в README — инструкция по CUDA |
+| CUDA несовместимость на Windows | Среднее | Явная CUDA сохраняет причину ошибки; пользователь выбирает CPU или исправляет окружение по README |
 | Большие файлы (>2 часов) | Среднее | Учитывать память выбранного backend; чанкование рассматривается отдельно |
-| OOM на GPU с 4 GB VRAM | Среднее | CUDA использует float16; при OOM — fallback на CPU с предупреждением или явный более лёгкий профиль |
+| OOM на GPU с 4 GB VRAM | Среднее | CUDA использует float16; при OOM явной CUDA — ошибка с подсказкой выбрать меньшую модель или CPU |
 | Файл без речи (тишина, музыка, шум) | Низкое | Создаётся транскрипт с шапкой метаданных и `*Речь не обнаружена.*` в теле + предупреждение в stderr |

 ## 7. Вне скоупа MVP
@@ -1,78 +1,134 @@
-# ADR-001: Preload libcublas из pip-пакета для GPU на Linux/WSL2
+# ADR-001: Необязательная CUDA и загрузка cuBLAS из окружения

-**Статус**: Принято
+**Статус**: Принято; пересмотр обязательной cuBLAS от 2026-03-18
 **Дата**: 2026-03-18
+**Обновлено**: 2026-09-21, задача [#2](https://git.dementev.space/ddmitry/local-transcriber/issues/2)

 ## Контекст

-ctranslate2 (backend faster-whisper) в runtime делает `dlopen("libcublas.so.12")`,
-но не бандлит эту библиотеку в свой wheel — ожидает её в системе.
-Без установленного CUDA toolkit `uv run transcribe --device cuda` падает с ошибкой.
+CTranslate2 загружает cuBLAS динамически и не поставляет её в своём wheel.
+Прежняя обязательная зависимость добавляла около 581 MB скачивания на Linux
+x86_64, даже если пользователь работал только через ONNX CPU.
+Наличие `nvidia-smi` доказывает наличие утилиты драйвера, но не совместимость GPU
+с runtime. Автоматический выбор CUDA мог приводить к ошибке на старом GPU.

-Ключевые факты:
- `libcuda.so.1` приходит от NVIDIA driver (всегда есть, если GPU есть)
- `libcublas.so.12` отсутствует в wheel ctranslate2 на обеих платформах
- **cuDNN не нужен** — в `libctranslate2.so` ноль символов cudnn (проверено `nm -D` и `strings`)
- На Windows ctranslate2 делает `os.add_dll_directory` в своём `__init__.py`,
-  но только для DLL внутри пакета; `cublas64_12.dll` тоже не бандлится
+Прежнее утверждение о недоступности Windows wheel `nvidia-cublas-cu12` было
+ошибочным: такой wheel есть и для закреплённой версии 12.9.1.4. Следовательно,
+системный CUDA Toolkit не должен быть обязательным способом подключения Windows.

 ## Решение

-### nvidia-cublas-cu12 как pip-зависимость
+CUDA подключается через extra `cuda` на Linux/WSL x86_64 и Windows x64.
+Драйвер NVIDIA остаётся внешним требованием; Windows также требует Visual C++
+Runtime x64. Установка extra не включает CUDA: пользователь выбирает её через
+CLI или TOML. `auto` всегда выбирает ONNX CPU, ASR и VAD получают явный
+`CPUExecutionProvider`. Команды установки и обновления — в
+[README](../../README.md#подключение-cuda).

-В `pyproject.toml`:
-```
-"nvidia-cublas-cu12>=12.4; sys_platform == 'linux' and platform_machine == 'x86_64'"
-```
+CTranslate2 4.8.1 и cuBLAS 12.9.1.4 закреплены в `pyproject.toml`, чтобы
+установка через `uv tool` и из клона использовала проверенное сочетание.
+В cuBLAS 12.9.2.10 появилась дополнительная зависимость NVRTC. Обновление
+версий требует повторной проверки библиотек и bootstrap; одного обновления
+lock-файла недостаточно.

-Нижняя граница `>=12.4` — ctranslate2 собран с CUDA 12.4. Пакет доступен только
-для Linux x86_64 (на Windows и macOS не устанавливается по platform marker).
+### Linux: preload по полному пути

-### ctypes.CDLL preload вместо LD_LIBRARY_PATH
+`_cuda_bootstrap.py` загружает `libcublas.so.12` через `ctypes.CDLL` с
+`RTLD_GLOBAL`. Линкер затем разрешает запрос CTranslate2 по soname.
+Изменение `LD_LIBRARY_PATH` внутри процесса не решает задачу: glibc кеширует
+пути поиска. Путь optional-пакета определяется через `nvidia.cublas.__path__`,
+что поддерживает namespace package без `__file__`.

-`_cuda_bootstrap.py` загружает `libcublas.so.12` по полному пути через
-`ctypes.CDLL(path, mode=RTLD_GLOBAL)` **до** первого `import ctranslate2`.
+### Windows: регистрация каталога и preload DLL

-Почему не `os.environ["LD_LIBRARY_PATH"]`: на Linux/glibc динамический линкер (`ld.so`)
-кеширует пути поиска при старте процесса и **не перечитывает** `LD_LIBRARY_PATH`
-из environ в рамках уже запущенного процесса.
+Bootstrap регистрирует `nvidia/cublas/bin` через `os.add_dll_directory`, затем
+загружает по абсолютным путям сначала `cublasLt64_12.dll`, затем
+`cublas64_12.dll`. Handles библиотек и регистрации каталога хранятся до
+завершения процесса. Повторный вызов не загружает их заново. Это обеспечивает
+доступность уже загруженных DLL для динамического загрузчика CTranslate2 и
+не требует изменения системного PATH.

-Почему `RTLD_GLOBAL`: без этого флага символы cublas не видны другим `.so`,
-загруженным позже (в т.ч. `libctranslate2.so`).
+Bootstrap вызывается только при создании CUDA-модели, до локального импорта
+`WhisperModel`. Если CTranslate2 ранее импортирован для декодирования аудио,
+preload всё равно выполняется до создания CUDA-модели. CPU-путь bootstrap не
+вызывает. Отсутствие optional-пакета безопасно: системная cuBLAS всё ещё может
+обслужить явно выбранную CUDA. Ошибка загрузки найденной Windows DLL сохраняется.

-Динамический линкер кеширует загруженные библиотеки по soname — когда ctranslate2
-потом вызовет `dlopen("libcublas.so.12")`, линкер вернёт уже загруженный handle.
+### Ошибки и явный выбор

-### strict_device для явного --device
+Явный `device` из CLI или TOML передаёт `strict_device=True` при загрузке и
+транскрипции. CUDA не заменяется молча на CPU. Подсказки различают отсутствие
+библиотек, проблемы драйвера, несовместимость GPU/runtime и нехватку памяти;
+отказ по неподдерживаемому типу вычислений учитывает устройство, чтобы
+одинаковая ошибка CTranslate2 на CPU не получала CUDA-подсказку. Исходное
+сообщение сохраняется. Неизвестная ошибка не получает произвольный
+совет установить Toolkit. Это одинаково для одного файла и батча.

-`--device cuda` / `--device cpu` → `strict_device=True` → CUDA-ошибка = raise, без fallback.
-`--device auto` → `strict_device=False` → текущее поведение с fallback на CPU.
+Прежний механизм fallback оркестратора при `strict_device=False` сохранён
+для существующих программных callers. Автоматический CLI-путь теперь ONNX,
+поэтому он не попадает в CUDA fallback.

-Мотивация: silent fallback для часового файла = 60 минут вместо 5.
+## Проверка зависимостей Windows

-## Последствия и tradeoffs
+Статическая проверка 2026-09-21: скачаны wheels из PyPI, проверены SHA-256,
+для DLL/PYD прочитаны PE imports через `objdump -p` и строки динамической
+загрузки. Модели распознавания не скачивались.

-**~400 MB на CPU-only Linux x86_64**: nvidia-cublas-cu12 ставится на все Linux x86_64,
-включая машины без GPU. Bootstrap при этом preload'ит libcublas (overhead ~1 ms),
-но она не используется, т.к. ctranslate2 не получит запрос на CUDA device.
+- `ctranslate2-4.8.1-cp313-cp313-win_amd64.whl`, SHA-256
+  `d52499f05a60a791aeadee28d609efa130142f376d1ea76b2b1c593bb01f8827`.
+  `ctranslate2.dll` содержит имена `cublas64_12.dll` и `nvcuda.dll`;
+  ссылок на cuDNN и динамическую cudart в этой DLL не обнаружено.
+  В wheel есть `cudnn64_9.dll`, но её наличие не означает использование
+  cuDNN проверенной рабочей DLL. OpenMP DLL поставляется внутри wheel;
+  импорты MSVCP/VCRUNTIME требуют Visual C++ Runtime.
+- `nvidia_cublas_cu12-12.9.1.4-py3-none-win_amd64.whl`, SHA-256
+  `1e5fee10662e6e52bd71dec533fbbd4971bb70a5f24f3bc3793e5c2e9dc640bf`.
+  DLL находятся в `nvidia/cublas/bin`. cuBLAS импортирует cuBLAS Lt и
+  KERNEL32; cuBLAS Lt импортирует KERNEL32. В строках cuBLAS Lt также найдена
+  динамическая ссылка на `nvrtc64_120_0.dll`, которой нет в PE imports.
+  Обязательность NVRTC для Whisper этим статическим анализом не установлена;
+  первый реальный Windows-прогон должен проверить и этот путь загрузки.
+  `nvblas64_12.dll` не требуется проверенному пути CTranslate2.

-Альтернатива — `[project.optional-dependencies]` + `uv sync --extra cuda`,
-но тогда теряется zero-config UX. Для v1 оставляем как обязательную зависимость.
+Основания: [CTranslate2 4.8.1 на PyPI](https://pypi.org/project/ctranslate2/4.8.1/#files),
+[cuBLAS 12.9.1.4 на PyPI](https://pypi.org/project/nvidia-cublas-cu12/12.9.1.4/#files),
+[загрузчик CTranslate2](https://github.com/OpenNMT/CTranslate2/blob/v4.8.1/python/ctranslate2/__init__.py),
+[метаданные cuBLAS 12.9.2.10](https://pypi.org/pypi/nvidia-cublas-cu12/12.9.2.10/json).

-**Windows GPU**: nvidia-cublas-cu12 недоступен как pip-пакет для Windows.
-Единственный путь — системный CUDA toolkit (`choco install cuda` / `winget install -e --id Nvidia.CUDA`).
-CLI выводит эту подсказку при CUDA-ошибке на `sys.platform == "win32"`.
+Это обоснование состава extra для конкретных wheels, а не подтверждение
+транскрипции на Windows GPU. Реальный прогон Windows x64 с драйвером и extra,
+без Toolkit и ручной правки PATH, **не выполнен**. Linux-тесты с подменой
+Windows API не заменяют такую проверку.

-**Namespace package**: `nvidia.cublas` — namespace package (`__file__` is `None`),
-для определения директории используется `__path__[0]`, а не `__file__`.
+## Проверка поставки и поведения

-## Отклонённые альтернативы
+На Linux выполнены `uv run pytest`: 524 passed, 2 skipped. Пропуски —
+Windows-only кодировка OEM и интеграционный bootstrap без optional-пакета.
+До удаления cuBLAS интеграционный тест Linux bootstrap проходил.
+Обычный `uv sync --locked` удаляет прежнюю обязательную cuBLAS;
+`uv sync --extra cuda --locked --dry-run` возвращает её в план установки.

-| Альтернатива | Почему отклонена |
-|---|---|
-| `nvidia-cudnn-cu12` в зависимостях | ctranslate2 не использует cuDNN — ноль символов, проверено через `nm -D` |
-| Self-reexec с `LD_LIBRARY_PATH` | ctypes.CDLL решает задачу без перезапуска процесса; self-reexec создаёт проблемы с сигналами, tty, fd |
-| `os.environ["LD_LIBRARY_PATH"] += ...` | glibc кеширует пути при старте, не перечитывает environ |
-| `DeviceResolution` dataclass + `resolve_device()` | Один `bool strict_device` решает ту же задачу проще |
-| ctranslate2 preflight (`get_supported_compute_types`) | Латентность; try/catch при загрузке модели не хуже |
-| Bootstrap console_scripts entrypoint | Не нужен — достаточно вызова в начале `transcriber.py` |
+Метаданные собранного wheel проверены для 12 сочетаний платформы, архитектуры
+и extra. Полное разрешение зависимостей wheel через `uv pip compile` для Linux
+и Windows, с extra и без, подтверждает отсутствие NVIDIA-пакетов в обычной
+установке и наличие только cuBLAS 12.9.1.4 при выборе extra.
+
+Формы `uv tool install` для клона, клона с extra и именованной Git-зависимости
+с extra проверены в отдельном временном каталоге tools. Для проверки самой
+команды зависимости были исключены; их разрешение проверено отдельно выше.
+Git-транспорт проверялся через локальный репозиторий и ветку реализации,
+а не через ещё не опубликованную ветку на сервере. Версия uv — 0.12.17.
+
+## Последствия и альтернативы
+
+- Обычная установка не требует NVIDIA-пакетов. FasterWhisper CPU сохраняется.
+- Дополнительные библиотеки скачиваются только по выбору пользователя.
+- Единый extra заменяет требование установить полный Toolkit на Windows;
+  существующая системная установка библиотек остаётся допустимой.
+- Отклонено сохранение обязательной cuBLAS ради готовности CUDA сразу после
+  установки: это увеличивает CPU-установку и не решает несовместимость GPU.
+- Отклонено автоматическое включение CUDA по драйверу или extra: установка
+  библиотек не должна менять движок и модель по умолчанию.
+- Перезапуск процесса с `LD_LIBRARY_PATH` не нужен; явная загрузка библиотек
+  решает проблему без изменения обработки сигналов и файловых дескрипторов.
+- CUDA extra на Windows ARM64, Linux ARM и macOS в эту задачу не входит.
@@ -2,6 +2,7 @@

 **Статус**: Принято
 **Дата**: 2026-03-18
+**Обновлено**: 2026-09-21 — решения 2 и 4 пересмотрены (см. пометки)

 ## Контекст

@@ -17,19 +18,23 @@

 **Почему**: загрузка модели (large-v3) занимает ~10 секунд и ~3 GB RAM/VRAM. Повторный запуск по уже обработанным файлам должен быть дешёвым no-op.

-### 2. TranscribeFileResult: возврат обновлённого состояния модели
+### 2. Состояние модели между файлами

-При mid-stream CUDA fallback `_transcribe_file()` перезагружает модель на CPU внутри себя. Чтобы следующие файлы в батче не грузили модель повторно, результат включает обновлённые `model` и `actual_device`.
+**Пересмотрено 2026-09-21.** Исходное решение: `_transcribe_file()` возвращал
+`TranscribeFileResult` с обновлёнными `model`, `backend`, `model_path`
+и `actual_device`, а CLI переносил их в следующий файл после mid-stream
+fallback. Это делало caller владельцем согласованности четырёх полей.

-```python
-@dataclass
-class TranscribeFileResult:
-    result: TranscribeResult
-    model: WhisperModel      # может измениться при fallback
-    actual_device: str        # может измениться при fallback
-```
+Теперь состояние не покидает module выполнения: `Transcriber` создаётся один
+раз на запуск после prescan, загружает модель при первом файле и сам держит
+загруженную модель, adapter и фактическое исполнение. Fallback меняет
+состояние внутри module, и следующий файл батча идёт уже по нему. Caller
+получает `TranscribeResult` и `ExecutionInfo` (запрошенное и выбранное
+исполнение, движок, модель, квантизация, потоки, версии runtime).

-**Альтернатива**: передавать модель по ссылке через mutable контейнер — менее явно и сложнее тестировать.
+**Альтернатива**: mutable-контейнер с моделью, передаваемый по ссылке, —
+отклонена тогда же; owner-объект решает ту же задачу явно и тестируется
+через свой interface.

 ### 3. Конфиг: CWD → глобальный, без мержа

@@ -43,15 +48,18 @@ class TranscribeFileResult:

 **Приоритет значений**: CLI > конфиг > хардкод.

-### 4. `_transcribe_file()` — внутренний helper
+### 4. Публичный `transcribe()` — путь одного файла

-Публичный API (`transcribe()`) сохранён без изменений. Новая функция `_transcribe_file()` — внутренний helper с префиксом `_`, не часть публичного контракта.
-
-`transcribe()` стала тонкой обёрткой: `load_model()` + `_transcribe_file()` → `TranscribeResult`.
+**Пересмотрено 2026-09-21.** Внутренние helpers `load_model()`
+и `_transcribe_file()` удалены. `transcribe()` сохранён и стал обёрткой над
+тем же `Transcriber`: `model_name` и `compute_type` без значения берут
+умолчания выбранного исполнения, `device="auto"` означает ONNX CPU, как в CLI.

 ## Последствия

 - Обратная совместимость CLI: `transcribe file.mp4` работает как раньше
- Все существующие тесты проходят без изменений сигнатур
- Batch mode: модель загружается один раз для всех файлов
+- Batch mode: модель загружается один раз для всех файлов; CLI не переносит
+  состояние между файлами
+- Fallback из CLI недостижим: явный device — strict, `auto` — ONNX CPU без
+  переходов. Механизм сохранён для `transcribe(..., strict_device=False)`
 - `--force` флаг для перезаписи существующих транскриптов в батч-режиме
@@ -2,7 +2,7 @@

 **Статус**: Принято
 **Дата**: 2026-03-21
-**Обновлено**: 2026-08-12
+**Обновлено**: 2026-09-21

 ## Контекст

@@ -32,8 +32,9 @@ Protocol вместо ABC — бэкенды не наследуются, дос
 ### Ленивые импорты

 Бэкенды импортируются только при выборе — `get_backend(device)` делает import внутри.
-Импорт faster-whisper запускает CUDA bootstrap (~1ms), импорт openvino-genai загружает ~50MB
-shared libraries. Ни то, ни другое не должно происходить, если бэкенд не выбран.
+CUDA bootstrap вызывается только при создании CUDA-модели (см. ADR-001).
+Импорт openvino-genai загружает ~50MB shared libraries и не должен происходить,
+если бэкенд не выбран.

 ### Device как селектор бэкенда

@@ -41,23 +42,41 @@ shared libraries. Ни то, ни другое не должно происхо
 - `cuda`, `cpu` → FasterWhisperBackend
 - `openvino` → OpenVINOBackend
 - `onnx` → OnnxAsrBackend
- `auto` → CUDA при наличии `nvidia-smi`, иначе ONNX на CPU
+- `auto` → ONNX на CPU независимо от `nvidia-smi` и установки extra

-### load_model() — единственный владелец pipeline
+### Transcriber — единственный владелец загрузки и исполнения

-`load_model()` выполняет ensure_model_available + create_model в одном вызове.
-CLI не вызывает ensure_model_available отдельно — это убирает двойной resolution
-и гарантирует, что модель скачивается для правильного бэкенда.
+Обновлено 2026-09-21. `Transcriber(ExecutionRequest)` в `transcriber.py`
+разрешает `auto` и device-aware умолчания, выполняет ensure_model_available +
+create_model в одном месте и держит модель, adapter и фактическое исполнение
+на весь запуск. CLI не вызывает `get_backend` и не хранит handles.
+
+Внутри module различаются три вещи: поддерживаемая модель, движок
+распознавания (`faster-whisper`, `openvino`, `onnx-asr`) и способ исполнения.
+Значение `device` из CLI/TOML сохраняется как вход: `get_backend` выбирает
+по нему adapter, adapter называет свой движок атрибутом `engine`, а
+аппаратную часть (CPU, CUDA, Intel GPU, список providers) трактует сам.
+Новое исполнение — новое значение `device` в `get_backend` и его понимание
+в adapter'е, не новая иерархия adapters.

 ### Cross-backend fallback

-Fallback живёт в `transcriber.py` (оркестратор), не в бэкендах:
+Fallback живёт внутри `Transcriber`, не в бэкендах и не в CLI:
 - CUDA ошибка → CPU (FasterWhisper)
 - OpenVINO ошибка → CPU (FasterWhisper)
- `strict_device=True` (явный `--device`) → ошибка без fallback
+- strict запуск (явный device из CLI или TOML) → ошибка без fallback

-При fallback в батч-режиме обновляются model, backend, model_path и actual_device
-через TranscribeFileResult — следующий файл использует правильный бэкенд.
+После перехода module сам держит новое состояние; следующий файл батча
+использует его без участия caller. `WordTimestampsUnavailableError`
+и ошибки пользовательских данных переходом не считаются.
+
+### Диагностика исполнения
+
+Каждый adapter отдаёт `runtime_info()` — версии runtime и фактическую
+конфигурацию (для ONNX — доступные providers и те, что заданы сессиям ASR
+и VAD, квантизация, бюджет потоков). `Transcriber` включает их в
+`ExecutionInfo`; CLI печатает их в `--verbose`. Наличие provider в wheel не
+считается доказательством выполнения графа на GPU/NPU.

 ### Аудио для OpenVINO

@@ -76,13 +95,13 @@ OpenVINO модели предквантизированы (int8/fp16), compute_
 ### Зависимости бэкендов по умолчанию

 faster-whisper, onnx-asr/onnxruntime и openvino-genai ставятся вместе. Модели
-скачиваются только для активного бэкенда. CUDA (`nvidia-cublas-cu12`) остаётся
-conditional для Linux x86_64. OpenVINO — conditional для x86_64/AMD64, кроме
+скачиваются только для активного бэкенда. cuBLAS подключается через extra `cuda`
+для Linux/WSL x86_64 и Windows x64 (см. ADR-001). OpenVINO — conditional для x86_64/AMD64, кроме
 macOS; ONNX обеспечивает автоматический CPU-путь на остальных платформах.

 ## Последствия

- Обратная совместимость: `transcribe()` сохранён; `load_model()` изменил сигнатуру (возвращает 4-tuple вместо 2-tuple, добавлен `compute_type_explicit`)
+- Обратная совместимость: `transcribe()` сохранён; `load_model()` и `_transcribe_file()` удалены (2026-09-21)
 - Новый бэкенд добавляется одним файлом в `backends/` + регистрацией в `__init__.py`
 - Модели скачиваются по запросу — CUDA пользователь не качает OpenVINO модели, и наоборот
 - ARM и macOS: OpenVINO не ставится (platform markers), auto использует ONNX
@@ -102,10 +102,12 @@ Mm-hmm-редукция и иностранные вставки **не обна
 ## Решение

 **Принять onnx-asr как CPU-бэкенд автоматического профиля.
-GigaAM v3 E2E RNN-T — модель по умолчанию на машинах без CUDA.**
+GigaAM v3 E2E RNN-T — модель автоматического профиля на всех машинах.**

-Порядок `--device auto`: CUDA при наличии `nvidia-smi`, иначе ONNX. OpenVINO и
-FasterWhisper CPU остаются доступными через явный CLI-аргумент или конфиг.
+С 2026-09-21 `--device auto` всегда выбирает ONNX CPU; для ASR и VAD явно
+передаётся `CPUExecutionProvider`, независимо от доступных providers. CUDA,
+OpenVINO и FasterWhisper CPU доступны через явный CLI-аргумент или конфиг.
+Подключение CUDA описано в [ADR-001](001-cuda-bootstrap.md).

 GigaAM понимает только русскую речь, поэтому для остальных языков автоматический
 профиль не годится — нужен явный Whisper. Несовместимый язык работу не
@@ -5,7 +5,6 @@
 - Основной remote: `origin`
 - Gitea: `https://git.dementev.space`
 - CLI: `tea`
- Remote `github` является зеркалом и не используется для управления задачами
 - Внешние pull request не входят в очередь triage

 ## Доступ
@@ -0,0 +1,125 @@
+# Бенчмарк: качество и скорость транскрипции
+
+**Дата**: 2026-03-23
+
+**Статус:** архив. Перенесено из ветки `feature/amd-acceleration`; конфигурации бэкендов и умолчания с тех пор изменились (ONNX CPU по умолчанию, см. ADR-003).
+
+## Цель
+
+Сравнить качество распознавания нашего приложения (local-transcriber) с облачным
+сервисом Whisper.ai, подобрать оптимальную конфигурацию бэкенд/модель/compute_type.
+
+## Тестовый стенд
+
+- **CPU**: AMD Ryzen 7 8845H w/ Radeon 780M (3.80 GHz), 8 ядер
+- **GPU**: нет NVIDIA (нет CUDA), есть встроенный Radeon 780M iGPU + Ryzen AI NPU (XDNA)
+- **ОС**: Windows 11 Enterprise
+- **Запись**: совещание 3 участников, 14:41, русский язык, микрофон ноутбука
+
+## Конфигурации
+
+| # | Модель | Бэкенд | compute_type | Устройство |
+|---|--------|--------|--------------|------------|
+| 1 | medium | OpenVINO | fp16 | CPU |
+| 2 | large-v3 | OpenVINO | fp16 | CPU |
+| 3 | medium | CTranslate2 (faster-whisper) | float32 | CPU |
+| 4 | medium | CTranslate2 (faster-whisper) | int8_float32 | CPU |
+| 5 | — | Whisper.ai (облако) | — | — |
+
+## Результаты: скорость
+
+| # | Конфигурация | Время, с | Коэфф. к реалтайму (14:41 = 881с) |
+|---|---|---|---|
+| 1 | medium, OpenVINO fp16 | **~240** | 0.27x |
+| 2 | large-v3, OpenVINO fp16 | ~503 | 0.57x |
+| 4 | medium, CT2 int8_float32 | ~599 | 0.68x |
+| 3 | medium, CT2 float32 | ~881 | 1.0x |
+
+## Результаты: качество
+
+Для оценки выбраны маркерные фразы — технические термины, сложная разговорная речь,
+имена собственные. Каждый маркер проверен вручную по контексту записи.
+
+### Техтермины (английские в русской речи)
+
+| Термин | #1 OV fp16 | #2 large OV | #3 CT2 f32 | #4 CT2 int8f32 | #5 Whisper.ai |
+|--------|-----------|-------------|------------|----------------|---------------|
+| DWH | ✅ DWH | ❌ ДВХ | ⚠️ ДВХ | ✅ DWH | ⚠️ dvh |
+| Teradata | ✅ TeraData | ⚠️ тирадат | ⚠️ Тирадату | ✅ Teradata | ⚠️ тирадата |
+| NiFi | ✅ NiFi | ❌ "на файл" | ⚠️ Найфай | ✅ NiFi | ⚠️ фай |
+| FineBI | ✅ fineBI | ❌ "фанбой" | ✅ FNBI | ✅ finebi/FNBI | ⚠️ FineBI/NBI |
+| Alation | ❌ "лэйшене" | ❌ "валаши" | ✅ Allation | ✅ Allation | ✅ Allation |
+| ETL | ❌ ETA | ❌ "и ты или" | ✅ ETL | ✅ ETL | ✅ ETL |
+| DBC Tables V | ✅ | ❌ "деби си" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| OpenLineage | ⚠️ OpenLinage | ⚠️ "open lineage и о" | ✅ OpenLinage.io | ✅ OpenLinage.io | ✅ Open Lineage.io |
+
+### Русская разговорная речь
+
+| Фраза (правильно) | #1 OV fp16 | #2 large OV | #3 CT2 f32 | #4 CT2 int8f32 | #5 Whisper.ai |
+|--------------------|-----------|-------------|------------|----------------|---------------|
+| "на другую мониторочку" | ❌ "другом не торчка" | ❌ "другому и" | ✅ "мониторчику" | ⚠️ "мою точку" | ✅ "мониторочку" |
+| "верхнеуровневое" | ⚠️ "верхверх верхне..." | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "датарентген" | ❌ "госпиталин ген" | ❌ "господа тренды" | ✅ "даторентген" | ✅ "даторентген" | ✅ "датарентген" |
+| "девовские схемы" | ✅ | ❌ "девушки схемы" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "с накиданными правами" | ✅ | ❌ "накиданных бровами" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "Вьюхи" | ❌ "в юхе" | — | ✅ "Вьюхи" | ⚠️ "Yuhi" | ❌ "в юхе" |
+
+### Структура и пунктуация
+
+| Аспект | #1 OV fp16 | #2 large OV | #3 CT2 f32 | #4 CT2 int8f32 | #5 Whisper.ai |
+|--------|-----------|-------------|------------|----------------|---------------|
+| Пунктуация | слабая | слабая | хорошая | хорошая | средняя |
+| Длина сегментов | ~1 мин | ~1 мин | ~1 мин | ~1 мин | 2–30 сек |
+| Диаризация | нет | нет | нет | нет | есть (условная) |
+
+## Ключевые выводы
+
+### 1. OpenVINO fp16 ухудшает качество medium
+
+OpenVINO даёт **3.7x ускорение**, но fp16-квантизация на CPU вносит заметные ошибки
+в распознавание нечёткой русской речи ("госпиталин ген", "ETA"). При этом английские
+техтермины (DWH, NiFi, FineBI) распознаются хорошо — видимо, они более «чёткие»
+акустически.
+
+### 2. large-v3 через OpenVINO — хуже medium
+
+Удивительный результат: large-v3 с OpenVINO fp16 деградировал по всем параметрам.
+FineBI → "фанбой", NiFi → "на файл", девовские → "девушки". Гипотеза: fp16 на CPU
+бьёт сильнее по большим моделям из-за накопления ошибок округления.
+
+### 3. CTranslate2 float32 — лучшее качество
+
+Сравнимо с облачным Whisper.ai, а на некоторых маркерах лучше (Вьюхи, DWH).
+Но **3.7x медленнее** OpenVINO — неприемлемо для длинных записей.
+
+### 4. int8_float32 — оптимальный баланс
+
+Mixed precision (int8 матрицы, float32 аккумулятор) даёт:
+- **1.5x ускорение** vs float32 (599с vs 881с)
+- Качество практически идентичное float32
+- Техтермины DWH/Teradata/NiFi даже лучше, чем у float32
+
+### 5. Whisper.ai — диаризация как преимущество
+
+Единственное значимое преимущество облачного сервиса — диаризация спикеров.
+По качеству распознавания наше приложение с CT2 int8_float32 на уровне или лучше.
+
+## Рекомендации
+
+### Краткосрочно
+
+- **Дефолт для CPU без CUDA**: рассмотреть `int8_float32` вместо `float32` — 1.5x быстрее
+  при сопоставимом качестве.
+- **OpenVINO fp16 оставить** как быстрый вариант — для случаев, когда скорость важнее
+  точности (превью, черновые транскрипты).
+
+### Среднесрочно
+
+- **DirectML бэкенд** для AMD Radeon iGPU — через onnxruntime-directml можно задействовать
+  Radeon 780M. Float16 на GPU (в отличие от CPU-квантизации) не должен терять качество.
+  Потенциально 3–5x ускорение при сохранении качества float32.
+
+### Долгосрочно
+
+- **Ryzen AI NPU (XDNA)** — AMD развивает поддержку, но tooling пока сырой.
+- **Диаризация** — добавить идентификацию спикеров (pyannote-audio или аналоги).
@@ -2,7 +2,7 @@

 ## Режимы `--device`

- `auto` (по умолчанию) — CUDA при наличии `nvidia-smi`, иначе ONNX на CPU
+- `auto` (по умолчанию) — всегда ONNX на CPU
 - `cuda` — строго NVIDIA GPU, ошибка если недоступен
 - `openvino` — авто-выбор OpenVINO GPU или CPU
 - `openvino-gpu` — строго Intel GPU через OpenVINO
@@ -13,8 +13,8 @@

 | Оборудование | Рекомендуемый `--device` | Бэкенд | Ожидаемая скорость |
 |---|---|---|---|
-| NVIDIA GPU (6+ GB VRAM) | `auto` / `cuda` | faster-whisper (CTranslate2) | 7-19x реалтайм |
-| Любой CPU без NVIDIA | `auto` / `onnx` | ONNX GigaAM RNN-T | 10-14x реалтайм* |
+| NVIDIA GPU (6+ GB VRAM) | `cuda` + extra | faster-whisper (CTranslate2) | 7-19x реалтайм |
+| Любой CPU | `auto` / `onnx` | ONNX GigaAM RNN-T | 10-14x реалтайм* |
 | Intel Arc iGPU / dGPU | `openvino-gpu` | OpenVINO GenAI (GPU) | TBD |
 | Intel/AMD x86 CPU | `openvino-cpu` | OpenVINO GenAI (CPU) | 3-10x реалтайм* |
 | Любой CPU, FasterWhisper | `cpu` | faster-whisper (CTranslate2) | ~1.5x реалтайм |
@@ -22,7 +22,7 @@
 \* По результатам контрольных прогонов на Intel и AMD CPU. Реальная скорость
 зависит от CPU, модели и записи.

-Автоматический профиль без NVIDIA рассчитан на русскую речь: GigaAM других
+Автоматический профиль рассчитан на русскую речь: GigaAM других
 языков не понимает. Для них берите Whisper — `openvino-cpu` на x86 или `cpu`
 на любой платформе.

@@ -211,22 +211,16 @@ SMT/Hyper-Threading не помогает — 16 потоков на 8-ядер

 ## Настройка по платформам

-### Linux / WSL2 (x86_64)
+Для Linux/WSL x86_64 и Windows x64 используется один extra `cuda` и явный
+выбор `--device cuda` либо `device = "cuda"` в TOML. Команды установки из Git,
+клона и для разработки приведены в [README](../README.md#подключение-cuda).
+Обычный запуск всегда использует ONNX CPU, независимо от драйвера и extra.

-Библиотека cuBLAS ставится автоматически (зависимость `nvidia-cublas-cu12` подтягивается при установке).
-Дополнительных шагов не требуется.
-
-> На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit.
-
-### Windows
-
-Нужен системный **CUDA 12** (ctranslate2 4.7 не совместим с CUDA 11 и 13):
-
-```bash
-winget install -e --id Nvidia.CUDA --version 12.9   # требует запуска от имени администратора
-```
-
-После установки перезапустите терминал.
+Драйвер NVIDIA устанавливается отдельно. Полный системный CUDA Toolkit не
+нужен для пути через extra; на Windows требуется Visual C++ Runtime x64.
+Состав Windows DLL проверен статически; реальная транскрипция без Toolkit
+пока не проверена. Версии и границы проверки — [ADR-001](adr/001-cuda-bootstrap.md).
+CUDA extra для ARM в этой задаче не поддерживается.

 ## Совместимость GPU

@@ -331,14 +325,19 @@ threshold не помогла — проблема inherent для модели
 Убедитесь, что `nvidia-smi` возвращает информацию о GPU. Драйвер NVIDIA предоставляет `libcuda.so.1`,
 без которого CUDA не работает — его нельзя поставить через pip.

-### Windows: ошибка при загрузке модели на GPU
+### Отсутствующие библиотеки и несовместимый GPU

-GPU на Windows требует **CUDA 12** (ctranslate2 4.7 не совместим с CUDA 11 и 13). Установите:
-```bash
-winget install -e --id Nvidia.CUDA --version 12.9   # требует запуска от имени администратора
-```
-После установки перезапустите терминал.
+При отсутствии cuBLAS подключите extra в том окружении, откуда запускается
+программа, по [инструкции README](../README.md#подключение-cuda).
+На Windows ошибка загрузки DLL может также означать отсутствие Visual C++ Runtime.
+
+`no kernel image` / `invalid device function` означают несовместимость GPU
+с выбранной сборкой runtime. Установка extra её не исправит. Ошибки драйвера
+требуют проверки драйвера; нехватка VRAM — меньшей модели или явного выбора CPU.
+Исходная ошибка сохраняется. CLI/TOML с явной CUDA не переходят молча на CPU
+ни при загрузке, ни при распознавании.

 ### ARM (aarch64)

-cuBLAS через pip недоступен на ARM — нужен системный CUDA toolkit.
+CUDA extra не поддерживается проектом на этой архитектуре. Наличие отдельных
+NVIDIA wheels для ARM само по себе не подтверждает рабочий путь транскрипции.
@@ -0,0 +1,353 @@
+# Исследование: ускорение на AMD Radeon / NPU
+
+**Дата**: 2026-03-23
+**Железо**: AMD Ryzen 7 8845H, Radeon 780M iGPU (RDNA3, 12 CU), XDNA 1 NPU (16 TOPS)
+
+**Статус:** архив. Перенесено из ветки `feature/amd-acceleration` (март 2026) ради истории решений. Выводы не реализованы: ADR-003 выбрал OpenVINO GenAI вместо whisper.cpp, а автоматический выбор устройства закреплён за ONNX CPU (#2).
+
+## Мотивация
+
+Бенчмарк ([2026-03-23-transcription-quality-ryzen.md](../benchmarks/2026-03-23-transcription-quality-ryzen.md)) показал: лучшее качество
+даёт CTranslate2 float32/int8_float32, но это 600–880с на 15-минутную запись.
+OpenVINO fp16 быстрее (240с), но теряет качество на русской речи.
+
+Нужен путь: качество float32 + скорость GPU.
+
+## Вариант 1: DirectML (onnxruntime-directml)
+
+### Вердикт: ❌ НЕ рекомендуется
+
+**Блокирующая проблема**: оператор `DecoderMaskedMultiHeadAttention` не реализован
+в DirectML ([Olive#1213](https://github.com/microsoft/Olive/issues/1213), открыт с июня 2024).
+Whisper-декодер fallback-ится на CPU — GPU ускоряет только encoder, выигрыш минимален.
+
+**DirectML в maintenance mode** — Microsoft переключился на Windows ML (WinML).
+Команда DML расформирована, новых операторов не будет. Фикс маловероятен.
+
+**WinML** (замена DirectML) — GA с сентября 2025, но Python-пакет `onnxruntime-winml`
+ещё не доступен. Требует Windows 11 25H2+. Потенциально интересен в будущем.
+
+## Вариант 2: whisper.cpp + Vulkan ✅
+
+### Вердикт: рекомендуется как основной путь
+
+**Почему:**
+- Проверен на AMD Radeon 780M — баг softmax ([#2596](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/issues/2596))
+  исправлен в декабре 2024
+- **3–4x ускорение** vs CPU на Radeon 680M (RDNA2), 780M (RDNA3) должен быть не хуже
+- Весь pipeline внутри: аудио → mel → encoder → decoder → beam search
+- GGUF-модели компактнее ONNX
+- Активная разработка, Vulkan-бэкенд зрелый
+
+**Бенчмарки (чужие, похожее железо):**
+
+| GPU | Модель | Результат |
+|-----|--------|-----------|
+| Radeon 680M (RDNA2) | medium | ~3–4x быстрее CPU |
+| Ryzen 5 4500U (Vega) | medium | 1ч аудио за ~25 мин |
+| Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) | large-v3-turbo | 1ч20м аудио за ~3 мин |
+
+**Память:** Radeon 780M использует системную RAM. whisper-medium в GGUF ≈ 1.5 ГБ —
+помещается с запасом.
+
+### Интеграция в проект
+
+Новый бэкенд `backends/whisper_cpp.py`, реализующий Backend Protocol:
+
+```
+uv add pywhispercpp    # Python-биндинги к whisper.cpp
+```
+
+Либо Vulkan-сборка whisper.cpp как subprocess (более надёжно,
+но менее удобно для пользователя).
+
+**Зависимость в pyproject.toml:**
+```toml
+# Опциональная, т.к. требует Vulkan-совместимый GPU
+"pywhispercpp>=0.4; sys_platform == 'win32'"
+```
+
+Либо через dependency group:
+```toml
+[dependency-groups]
+vulkan = ["pywhispercpp>=0.4"]
+```
+
+Тогда установка: `uv sync --group vulkan`
+
+**Открытые вопросы:**
+- pywhispercpp собран с Vulkan или нужна своя сборка?
+- Качество GGUF-квантизации vs CTranslate2 float32 — нужен бенчмарк
+- Формат моделей другой (GGUF vs CTranslate2/OpenVINO) — ещё одно скачивание
+
+## Вариант 3: AMD NPU (XDNA)
+
+### Вердикт: ⏳ рано для XDNA 1, перспективно для XDNA 2
+
+**Что есть:**
+- Ryzen AI Software 1.7.0 (февраль 2026) поддерживает 8845H (Hawk Point)
+- [AMD LIRA](https://github.com/amd/LIRA) — CLI для ASR на NPU, поддерживает whisper base/small/medium
+- [AMD-форк whisper.cpp](https://github.com/amd/whisper.cpp) с NPU-бэкендом
+- Pre-квантизированные модели на HuggingFace (`amd/NPU-Whisper-Base-Small`)
+
+**Ограничения на XDNA 1 (8845H):**
+- 16 TOPS — в 3 раза слабее XDNA 2 (50 TOPS)
+- **Только encoder** на NPU, decoder на CPU — ускорение частичное
+- whisper-large-v3 не помещается
+- Установка через отдельный installer AMD, не pip/uv
+- Форк whisper.cpp не в mainline — риск отставания
+
+**Когда станет интересно:**
+- На железе с XDNA 2 (Ryzen AI 300+, 50 TOPS)
+- Когда AMD выпустит pip-пакет или upstreamит в whisper.cpp
+- Для сценариев, где CPU/GPU заняты другой работой
+
+## Сводка
+
+| Подход | Применимость | Ускорение | Сложность | Стабильность |
+|--------|-------------|-----------|-----------|--------------|
+| **whisper.cpp + Vulkan** | ✅ высокая | 3–4x vs CPU | низкая | хорошая |
+| DirectML (onnxruntime) | ❌ заблокирован | — | — | — |
+| AMD NPU (XDNA 1) | ⚠️ ограничен | частичное | высокая | средняя |
+| WinML (будущее) | ⏳ не готов | неизвестно | средняя | — |
+
+## Детали по whisper.cpp + Vulkan
+
+### Модели (GGML .bin формат, НЕ GGUF)
+
+Скачивать с https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main
+
+| Модель | Файл | Размер |
+|--------|------|--------|
+| medium f16 | `ggml-medium.bin` | 1.53 ГБ |
+| medium q8_0 | `ggml-medium-q8_0.bin` | 823 МБ |
+| medium q5_0 | `ggml-medium-q5_0.bin` | 539 МБ |
+| large-v3 f16 | `ggml-large-v3.bin` | 3.1 ГБ |
+| large-v3 q5_0 | `ggml-large-v3-q5_0.bin` | 1.08 ГБ |
+| large-v3-turbo f16 | `ggml-large-v3-turbo.bin` | 1.62 ГБ |
+| large-v3-turbo q8_0 | `ggml-large-v3-turbo-q8_0.bin` | 874 МБ |
+
+### Python-биндинги
+
+**pywhispercpp** (v1.4.1) — pip wheel CPU-only. Для Vulkan нужна сборка из исходников:
+```bash
+GGML_VULKAN=1 pip install git+https://github.com/absadiki/pywhispercpp
+```
+Требует: VulkanSDK, cmake, C++ компилятор.
+
+### Subprocess-подход (альтернатива)
+
+whisper-cli принимает WAV 16kHz mono, выдаёт JSON с таймкодами:
+```bash
+whisper-cli -m ggml-medium.bin -f audio.wav -l ru -oj -of output
+```
+
+Для видео/mp3 нужна предварительная конвертация через ffmpeg (PyAV уже есть в зависимостях).
+
+### Сборка whisper.cpp с Vulkan
+
+```bash
+# Linux/WSL
+sudo apt install cmake build-essential libvulkan-dev
+git clone https://github.com/ggml-org/whisper.cpp
+cd whisper.cpp
+cmake -B build -DGGML_VULKAN=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+cmake --build build --config Release -j$(nproc)
+# -> build/bin/whisper-cli
+```
+
+## Прототип: whisper.cpp в WSL2 (2026-03-23)
+
+### Сборка
+
+whisper.cpp собран с `-DGGML_VULKAN=ON`, но **Vulkan GPU не обнаружен**:
+
+```
+ggml_vulkan: No devices found.
+whisper_backend_init_gpu: no GPU found
+```
+
+**Причина**: WSL2 не предоставляет Vulkan-доступ к AMD GPU.
+- `/dev/dxg` есть (DirectX 12 paravirtualization), но **dozen** (Vulkan-over-D3D12) драйвер
+  отсутствует в текущей mesa (25.2.8)
+- RADV (нативный Vulkan) не работает — нет `/dev/dri/renderD128`
+- Единственный Vulkan-девайс — `llvmpipe` (CPU-эмуляция), whisper.cpp его игнорирует
+
+Whisper.cpp отработал **на CPU** (4 потока, AVX512).
+
+### Скорость (CPU fallback)
+
+| Параметр | Значение |
+|----------|----------|
+| Модель | ggml-medium.bin (f16, 1533 МБ) |
+| Аудио | 14:41 (881с), русский, 3 участника |
+| Общее время | **886с** |
+| encode | 368с (32 прохода, 11.5с/проход) |
+| batchd (decode) | 424с |
+| Потоки | 4 / 16 |
+| Beam search | 5 beams + best of 5 |
+
+Сравнение с бенчмарком (тот же аудиофайл):
+
+| Конфигурация | Время, с |
+|---|---|
+| OpenVINO fp16 (medium) | ~240 |
+| CT2 int8_float32 (medium) | ~599 |
+| CT2 float32 (medium) | ~881 |
+| **whisper.cpp CPU (medium f16)** | **~886** |
+
+На CPU whisper.cpp ≈ CTranslate2 float32. Без GPU ускорения нет.
+
+### Качество (сравнение с бенчмарком)
+
+#### Техтермины
+
+| Термин | whisper.cpp (CPU) | CT2 f32 | CT2 int8f32 |
+|--------|------------------|---------|-------------|
+| DWH | ✅ DWH | ⚠️ ДВХ | ✅ DWH |
+| Teradata | ✅ TeraData | ⚠️ Тирадату | ✅ Teradata |
+| NiFi | ⚠️ Найфай/Найфаю | ⚠️ Найфай | ✅ NiFi |
+| FineBI | ✅ fineBI/FNBI | ✅ FNBI | ✅ finebi/FNBI |
+| Alation | ✅ Allation | ✅ Allation | ✅ Allation |
+| ETL | ✅ ETL | ✅ ETL | ✅ ETL |
+| DBC Tables V | ✅ DBC tables-V | ✅ | ✅ |
+| OpenLineage | ✅ OpenLinage.io | ✅ OpenLinage.io | ✅ OpenLinage.io |
+
+#### Русская разговорная речь
+
+| Фраза | whisper.cpp (CPU) | CT2 f32 | CT2 int8f32 |
+|-------|------------------|---------|-------------|
+| "на другую мониторочку" | ✅ "на другом мониторчике" | ✅ "мониторчику" | ⚠️ "мою точку" |
+| "верхнеуровневое" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "датарентген" | ✅ "даторентген" | ✅ "даторентген" | ✅ "даторентген" |
+| "девовские схемы" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "с накиданными правами" | ✅ | ✅ | ✅ |
+| "Вьюхи" | ⚠️ "Yuhi" | ✅ "Вьюхи" | ⚠️ "Yuhi" |
+
+#### Структура и пунктуация
+
+| Аспект | whisper.cpp (CPU) | CT2 f32 | CT2 int8f32 |
+|--------|------------------|---------|-------------|
+| Пунктуация | хорошая | хорошая | хорошая |
+| Длина сегментов | 1–10 сек | ~1 мин | ~1 мин |
+
+**Вывод по качеству**: whisper.cpp medium f16 на уровне CTranslate2 float32/int8_float32.
+Качество сопоставимо, различия минимальны. Сегменты короче (1–10 сек vs ~1 мин) —
+это даже лучше для навигации по транскрипту.
+
+### Блокер: Vulkan в WSL2 для AMD
+
+Для получения GPU-ускорения нужно одно из:
+
+1. **Нативный Linux** (dual boot / bare metal) — RADV драйвер работает с Radeon 780M
+2. **Windows-сборка** — нативный Vulkan через AMD Adrenalin драйвер
+3. **WSL2 + dozen** — экспериментальный Vulkan-over-D3D12 драйвер mesa.
+   Статус: [в разработке](https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/merge_requests?search=dozen),
+   не включён в стандартную mesa Ubuntu.
+   Потенциально можно собрать mesa из исходников с `-Dvulkan-drivers=microsoft-experimental`
+
+**Рекомендация**: попробовать Windows-сборку whisper.cpp — это самый простой путь
+к Vulkan + Radeon 780M. Либо собрать mesa с dozen для WSL2.
+
+## Прототип: whisper.cpp + Vulkan на Windows (2026-03-23)
+
+### Сборка
+
+whisper.cpp собран на Windows с MinGW (MSYS2) + Vulkan:
+```
+cmake -B build-vulkan -G "MinGW Makefiles" -DGGML_VULKAN=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+```
+
+Vulkan GPU обнаружен:
+```
+ggml_vulkan: Found 1 Vulkan devices:
+ggml_vulkan: 0 = AMD Radeon(TM) 780M (AMD proprietary driver) | uma: 1 | fp16: 1 |
+  warp size: 64 | shared memory: 32768 | int dot: 1 | matrix cores: KHR_coopmat
+```
+
+### Проблема: зацикливание (repetition loop)
+
+Первый запуск (дефолтные параметры): **520с**, но с ~07:00 модель зациклилась
+на фразе "Ну, опять же, они могут завести…" — повторяется ~170 раз до конца записи.
+Потеряна половина транскрипта.
+
+**Причина**: whisper.cpp передаёт контекст предыдущего сегмента в декодер (`-mc -1`),
+что провоцирует repetition loop на длинных записях с паузами/перебивками.
+
+**Решение**: `-mc 0` (не передавать контекст между сегментами).
+
+### Скорость (Vulkan, -mc 0)
+
+| Параметр | Значение |
+|----------|----------|
+| Модель | ggml-medium.bin (f16, 1533 МБ) на Vulkan GPU |
+| Аудио | 14:41 (881с), русский, 3 участника |
+| Общее время | **432с** |
+| encode | 123.5с (35 проходов, 3.5с/проход) |
+| batchd (decode) | 252.7с |
+| Потоки | 4 / 16 |
+
+Сравнение с бенчмарком (тот же аудиофайл):
+
+| Конфигурация | Время, с | Ускорение vs CPU f32 |
+|---|---|---|
+| OpenVINO fp16 (medium) | ~240 | 3.7x |
+| **whisper.cpp Vulkan + Radeon 780M** | **~432** | **2.0x** |
+| **CT2 int8_float32, 8 threads** | **~458** | **1.9x** |
+| CT2 int8_float32, 16 threads | ~498 | 1.8x |
+| CT2 int8_float32, default (4 threads) | ~599 | 1.5x |
+| CT2 float32 / whisper.cpp CPU | ~881-886 | 1.0x |
+
+**Оптимизация потоков**: CTranslate2 по умолчанию использует 4 потока (`cpu_threads=0`).
+На Ryzen 7 8845H (8 ядер / 16 потоков) оптимум — **8 потоков** (по числу физических ядер).
+16 потоков (SMT/hyperthreading) не помогают — контекст-свитчинг нивелирует выигрыш.
+Управление: `OMP_NUM_THREADS=8` или параметр `cpu_threads` в WhisperModel.
+
+CT2 int8_float32 с 8 потоками (**458с**) почти догоняет whisper.cpp Vulkan (**432с**)
+без дополнительных зависимостей.
+
+### Качество (Vulkan, -mc 0)
+
+#### Техтермины
+
+| Термин | whisper.cpp Vulkan | CT2 int8f32 |
+|--------|-------------------|-------------|
+| DWH | ✅ DWH | ✅ DWH |
+| Teradata | ✅ TeraData | ✅ Teradata |
+| NiFi | ⚠️ IFI | ✅ NiFi |
+| FineBI | ✅ FindBI/FineBI/FNBI | ✅ finebi/FNBI |
+| Alation | ✅ Allation | ✅ Allation |
+| ETL | ✅ ETL | ✅ ETL |
+| DBC Tables V | ⚠️ dbc tables v (lowercase) | ✅ DBC Tables V |
+| OpenLineage | ✅ OpenLinage.io | ✅ OpenLinage.io |
+| Вьюхи | ✅ Вьюхи | ⚠️ Yuhi |
+
+#### Русская разговорная речь и пунктуация
+
+Качество сопоставимо с CT2 int8_float32. Пунктуация хорошая в обоих случаях.
+Сегменты у whisper.cpp короче (2-10 сек vs ~1 мин) — удобнее для навигации.
+
+### Вывод
+
+whisper.cpp + Vulkan на Radeon 780M даёт **432с** — всего **28% быстрее** CT2 int8_float32
+(599с). Разница недостаточна, чтобы оправдать сложность интеграции:
+
+- Отдельная сборка whisper.cpp (cmake + MinGW + VulkanSDK)
+- Другой формат моделей (GGML вместо CTranslate2)
+- Workaround `-mc 0` от зацикливания
+- Конвертация в WAV (whisper.cpp не принимает mp4 напрямую)
+- Ещё одна зависимость для пользователя
+
+**CT2 int8_float32 остаётся оптимальным выбором**: уже встроен в проект, zero-config,
+хорошее качество, приемлемая скорость.
+
+## Рекомендуемый план (обновлённый)
+
+1. ~~**Прототип в WSL** — собрать whisper.cpp с Vulkan, прогнать тестовый файл~~ ✅ Сделано
+2. ~~**Качество подтверждено** — whisper.cpp medium f16 ≈ CT2 float32/int8_float32~~ ✅
+3. ~~**GPU-ускорение в WSL2** — Vulkan не видит AMD GPU~~ ✅ Подтверждено
+4. ~~**Windows-сборка с Vulkan** — 432с, 2x vs CPU, но всего 28% vs CT2 int8_float32~~ ✅
+5. **Решение**: whisper.cpp + Vulkan не оправдывает себя на Radeon 780M iGPU.
+   CT2 int8_float32 — оптимальный дефолт для CPU без CUDA.
+6. NPU — отложить до XDNA 2 или до появления pip-пакета от AMD
+7. Пересмотреть при появлении дискретного AMD GPU или WinML с Python-поддержкой
@@ -0,0 +1,167 @@
+# Владение выполнением транскрипции
+
+**Статус:** реализовано. Правила выбора исполнения и optional CUDA — в #2,
+владение выполнением (`Transcriber`), бюджет потоков ONNX и диагностика —
+в #56. Windows GPU-прогон без Toolkit остаётся невыполненным (см. ADR-001).
+
+## Зачем
+
+Основное направление развития — поддерживаемые модели и движки распознавания,
+прежде всего ONNX. В перспективе нужны аппаратные варианты исполнения на Mac
+и через Windows ML, но их внедрение не входит в этот рефакторинг.
+
+Сейчас CLI хранит модель, backend, путь к модели и фактическое устройство,
+передаёт их в `_transcribe_file` и обновляет после fallback. Для ONNX часть
+согласованного состояния находится в adapter, а загруженная модель передаётся
+отдельно. Это увеличивает interface: caller должен знать порядок вызовов
+и поддерживать согласованность значений.
+
+`device` одновременно обозначает движок и аппаратное исполнение. До #2 значение
+`onnx` выбирало adapter, но не закрепляло CPU: `onnx-asr` по умолчанию использует
+доступные execution providers, хотя CLI писал `ONNX (CPU)`. В #2 для ASR и VAD
+закреплён CPU provider. Параметр `cpu_threads` всё ещё принимается ONNX adapter,
+но не используется при загрузке ASR и VAD.
+
+## Согласованные ограничения
+
+- Сохраняются ONNX-ASR, OpenVINO и FasterWhisper. Удаление CUDA-библиотек из
+  обязательной установки не означает удаление FasterWhisper или его CPU-пути.
+- Приоритет — подключение моделей и вариантов исполнения. Промежуточное
+  сохранение и возобновление обработки совещаний не нужны для этой работы.
+- Автоматически выбираются только проверенные сочетания модели и исполнения.
+  Новое аппаратное исполнение сначала подключается явно и проверяется отдельно.
+- CUDA-зависимости устанавливаются по желанию пользователя. Способ установки
+  и включения должен быть описан в документации.
+- Наличие драйвера NVIDIA не доказывает совместимость железа с runtime.
+  Ноутбук владельца с установленным драйвером и несовместимым старым GPU —
+  обязательный сценарий для проверки нового поведения.
+- Диаризация остаётся необязательным последующим проходом. Сбой «два
+  собеседника на чёткой записи, найден один говорящий» требует отдельного
+  исследования качества; этот рефакторинг его не исправляет.
+
+## Форма module
+
+External seam проходит между caller и выполнением распознавания. Caller
+создаёт один module для согласованных настроек запуска и последовательно
+передаёт ему файлы. Module владеет загруженной моделью, связанным adapter,
+фактическими настройками и допустимыми переходами исполнения. Caller получает
+результат распознавания и сведения о выполнении, а не внутреннее состояние,
+которое нужно передать обратно при следующем файле.
+
+Module создаётся после prescan, когда есть работа. Загрузка и проверка
+возможностей завершаются до распознавания первого файла: это сохраняет
+проверку пословного контракта перед включённой диаризацией. Один и тот же
+interface используется для одного файла и для батча. События прогресса остаются
+доступны CLI. Публичная функция `transcribe` сохраняется как путь одного файла
+через тот же module; конкретные имена новых типов здесь не закрепляются.
+
+Внутри различаются поддерживаемая модель, движок распознавания и способ
+исполнения. Существующие значения CLI и TOML преобразуются в этот выбор при
+подготовке запуска. Backend остаётся internal seam с реальными adapters;
+каталог ONNX, VAD, квантизация и перевод результата библиотеки в сегменты
+распознавания и слова с временной привязкой остаются в ONNX adapter.
+Отдельная иерархия adapters для каждого execution provider пока не нужна.
+
+CLI сохраняет выбор файлов, prescan, пользовательский вывод и итоговый статус.
+Форматирование, запись Markdown и правила диаризации не поглощаются новым
+module. Это ограничивает первый шаг владением ASR и его настройками.
+
+Depth оценивается по обязанностям caller: ему больше не нужно согласовывать
+model/backend/path/device. Locality — изменения загрузки и исполнения
+сосредоточены в module и соответствующем adapter. Leverage — один interface
+покрывает одиночный запуск, батч и их тесты.
+
+## Выбор исполнения и ошибки
+
+Ручное включение CUDA состоит из двух явных действий: установки зависимостей
+и выбора CUDA через CLI либо TOML. Extra `cuda` поддерживает Linux/WSL x86_64
+и Windows x64 без обязательного системного Toolkit; совместимый драйвер
+устанавливается отдельно. CUDA не участвует
+в `auto`, даже если найден `nvidia-smi` или установлены её библиотеки.
+Так установка драйвера не меняет движок и модель по умолчанию.
+
+Начальный автоматический путь — ONNX с CPU и существующей моделью по умолчанию.
+Для ONNX список providers задаётся явно; наличие CoreML в macOS wheel не
+включает его автоматически. Это делает политику проекта определённой, но
+не заменяет проверку работы на настоящем Mac.
+
+Явный аппаратный выбор не подменяется молча другим исполнением. При отсутствии
+CUDA-библиотек выводится инструкция подключения; при несовместимости железа
+объясняется отказ выбранного пути. Установка библиотек не предлагается как
+универсальное исправление аппаратной несовместимости. Остальные существующие
+правила ошибок и разрешённых fallback сохраняются внутри module; состояние
+после перехода остаётся согласованным для следующего файла.
+
+Сведения о выполнении различают запрошенное и выбранное исполнение, модель,
+квантизацию и настройки потоков. Они не раскрывают model handle. Для ONNX
+наличие или регистрация provider не выдаётся за доказательство выполнения
+всего графа на GPU/NPU. Отладочный вывод должен помогать выяснить конфигурацию
+на чужой машине, включая версии runtime и providers, без доступа к записи.
+
+## Проверка результата
+
+Основные сценарии проверяются через external interface с подменой внешних
+движков, при работающей оркестрации проекта:
+
+- Пустой prescan не загружает модели; два файла переиспользуют одну модель.
+- Добавление каталожной ONNX-модели не требует изменений в CLI.
+- Выбранная квантизация и бюджет потоков действительно передаются ASR и VAD;
+  нулевой бюджет сохраняет настройки потоков библиотек.
+- Наличие `nvidia-smi` при обычной установке не запускает CUDA и не ведёт
+  через ошибку GPU к FasterWhisper CPU.
+- Явная CUDA с отсутствующими библиотеками и с несовместимым GPU даёт разные
+  содержательные ошибки. Автоматическая смена модели не маскирует отказ.
+- Случайно доступный непроверенный ONNX provider не меняет автоматический путь.
+- Разрешённый fallback не требует переноса состояния в CLI; обычная ошибка
+  файла не повреждает состояние для последующих файлов батча.
+- Сохраняются явные CPU/OpenVINO-пути, порядок слов, пословный контракт,
+  прогресс, прерывание и существующее поведение необязательной диаризации.
+
+Тесты ручного переноса внутренних полей заменяются проверками этих сценариев.
+Тесты преобразования результатов adapters сохраняются на их internal seams.
+Mock-тесты не подтверждают ускорение или совместимость на Mac/Windows ML;
+для признания сочетания проверенным нужен реальный прогон с оценкой результата.
+
+## Документация и прежние решения
+
+README должен различать обычную установку и подключение CUDA: дополнительные
+зависимости через один extra на Linux/WSL x86_64 и Windows x64, внешние
+требования драйвера и Visual C++ Runtime, явный запуск, настройку TOML
+и диагностику отсутствующих библиотек или несовместимого железа. Команды
+установки из клона и через `uv tool` проверяются при реализации. CUDA extra
+оформляется отдельным изменением, чтобы поставку можно было проверить
+независимо от рефакторинга выполнения.
+
+При реализации нужно отразить пересмотр прежних решений:
+
+- [ADR-001](../adr/001-cuda-bootstrap.md): обязательная cuBLAS ради готовности
+  CUDA сразу после установки сменяется подключением по желанию пользователя.
+- [ADR-002](../adr/002-batch-and-config.md): состояние модели больше не
+  возвращается caller для переноса между файлами. Prescan-first сохраняется.
+- [ADR-003](../adr/003-pluggable-backends.md): движок и аппаратное исполнение
+  различаются внутри module; device больше не считается полным описанием
+  исполнения. Сохраняются adapters, ленивые imports и единый владелец загрузки.
+- [ADR-006](../adr/006-onnx-asr-backend.md): автоматический выбор CUDA по
+  `nvidia-smi` заменяется явным включением; модель ONNX по умолчанию сохраняется.
+- [ADR-007](../adr/007-word-level-speaker-diarization.md): правила пословного
+  результата и диаризации этим решением не пересматриваются.
+
+Основания для будущих аппаратных вариантов уже собраны в
+[исследовании runtime](../research/2026-08-12-onnx-runtime-openvino-lifecycle.md).
+Актуальные описания механизмов: [CoreML EP](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CoreML-ExecutionProvider.html)
+и [Windows ML](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/new-windows-ml/overview).
+Их наличие не является подтверждением выбранных моделей на этих платформах.
+
+## Объём задач
+
+Для основного рефакторинга достаточно одной задачи с несколькими коммитами:
+владение моделью, перевод callers, настройки ONNX и проверка поведения входят
+в один принимаемый результат. Отдельных задач на каждый файл или коммит нет.
+
+Существующая [задача #2](https://git.dementev.space/ddmitry/local-transcriber/issues/2)
+получает принятое решение об optional CUDA вместо дальнейшего исследования:
+зависимости, ручное включение, автоматический ONNX CPU, диагностика CUDA
+и документация. Она выполняется первой и даёт основному рефакторингу
+определённые правила выбора. Фиксация CPU providers ASR/VAD относится к #2;
+бюджет потоков, владение состоянием и общая диагностика исполнения — к основной
+задаче. Работа над CoreML, Windows ML и качеством диаризации сюда не входит.
@@ -8,16 +8,23 @@ dependencies = [
    "typer>=0.24.1,<1",
    "rich>=14.3.3,<15",
    "faster-whisper>=1.2.1,<2",
+    # CUDA-зависимости Windows проверены для этой сборки; см. ADR-001.
+    "ctranslate2==4.8.1",
    "httpx>=0.28,<1",
    "socksio>=1.0.0,<2",
    # При обновлении сверить блок tool.uv.dependency-metadata ниже.
    "sherpa-onnx==1.13.6",
-    "nvidia-cublas-cu12>=12.4,<13; sys_platform == 'linux' and platform_machine == 'x86_64'",
    "openvino-genai>=2026.3.0.0,<2026.4; sys_platform != 'darwin' and (platform_machine == 'x86_64' or platform_machine == 'AMD64')",
    "onnx-asr[cpu,hub]>=0.12,<0.13",
    "onnxruntime>=1.28,<2",
 ]

+[project.optional-dependencies]
+cuda = [
+    # В 12.9.2 добавилась NVRTC: обновлять после проверки DLL и bootstrap.
+    "nvidia-cublas-cu12==12.9.1.4; (sys_platform == 'linux' and platform_machine == 'x86_64') or (sys_platform == 'win32' and (platform_machine == 'AMD64' or platform_machine == 'x86_64'))",
+]
+
 [project.scripts]
 transcribe = "local_transcriber.cli:app"

@@ -1,12 +1,14 @@
 """
-Preload CUDA-библиотек из pip-пакетов до импорта ctranslate2.
+Подготовка CUDA-библиотек из extra перед созданием CUDA-модели.

 Проблема: ctranslate2 на Linux делает dlopen("libcublas.so.12"),
 но не знает, что библиотека лежит внутри pip-пакета nvidia-cublas-cu12.
-На Windows ctranslate2 решает это сам через os.add_dll_directory.
+На Windows ctranslate2 не добавляет nvidia/cublas/bin в поиск DLL.
+Регистрируем каталог и загружаем cuBLAS Lt, затем cuBLAS по полному пути.
+Храним DLL и регистрацию каталога до завершения процесса.

 Решение: загружаем libcublas.so.12 по полному пути через ctypes.CDLL
-с флагом RTLD_GLOBAL до первого import ctranslate2. Динамический линкер
+с флагом RTLD_GLOBAL до создания CUDA-модели. Динамический линкер
 кеширует загруженные библиотеки по soname — когда ctranslate2 потом
 вызовет dlopen("libcublas.so.12"), линкер вернёт уже загруженный handle.

@@ -21,20 +23,24 @@ import glob
 import os
 import sys

+# Закрытие регистрации удаляет каталог из поиска DLL, поэтому храним handles.
+_dll_directories: dict[str, object] = {}
+_dll_libraries: dict[str, object] = {}
+

 def ensure_cublas_loadable() -> None:
-    """Загружает libcublas из nvidia-cublas-cu12 в адресное пространство процесса.
+    """Загружает cuBLAS из nvidia-cublas-cu12 в адресное пространство процесса.

-    Вызывать ДО первого import ctranslate2.
+    Вызывать перед созданием CUDA-модели; CPU-путь не требует bootstrap.
    Безопасно вызывать многократно и на платформах без nvidia-cublas-cu12.
    """
-    if sys.platform != "linux":
+    if sys.platform not in ("linux", "win32"):
        return

    try:
        import nvidia.cublas  # type: ignore[import-untyped]
    except ImportError:
-        # nvidia-cublas-cu12 не установлен (Windows, macOS, или CPU-only setup)
+        # Optional-пакет не установлен; системная cuBLAS всё ещё может работать.
        return

    # nvidia.cublas может быть namespace package (__file__ == None),
@@ -42,6 +48,21 @@ def ensure_cublas_loadable() -> None:
    cublas_paths = getattr(nvidia.cublas, "__path__", None)
    if not cublas_paths:
        return
+    if sys.platform == "win32":
+        for package_path in cublas_paths:
+            bin_dir = os.path.join(package_path, "bin")
+            if not os.path.isdir(bin_dir):
+                continue
+            if bin_dir not in _dll_directories:
+                _dll_directories[bin_dir] = os.add_dll_directory(bin_dir)
+            # cuBLAS зависит от Lt; явный preload также обслуживает LoadLibrary
+            # внутри CTranslate2. Порядок здесь существенен.
+            for filename in ("cublasLt64_12.dll", "cublas64_12.dll"):
+                dll_path = os.path.join(bin_dir, filename)
+                if dll_path not in _dll_libraries:
+                    _dll_libraries[dll_path] = ctypes.WinDLL(dll_path)
+            return
+        return
    cublas_lib_dir = os.path.join(cublas_paths[0], "lib")
    if not os.path.isdir(cublas_lib_dir):
        return
@@ -16,6 +16,9 @@ class Backend(Protocol):
    наследование не требуется.
    """

+    engine: str
+    """Имя движка для сведений о выполнении."""
+
    @property
    def word_timestamps_available(self) -> bool:
        """Гарантирует ли выбранный backend/model пословные таймкоды."""
@@ -53,3 +56,7 @@ class Backend(Protocol):
    ) -> TranscribeResult:
        """Транскрибирует файл, возвращает результат."""
        ...
+
+    def runtime_info(self) -> dict[str, str]:
+        """Версии runtime и фактическая конфигурация для удалённой диагностики."""
+        ...
@@ -6,21 +6,17 @@ from collections.abc import Callable
 from pathlib import Path
 from typing import Any

-# CUDA bootstrap — должен быть ДО импорта faster_whisper / ctranslate2
+from huggingface_hub import snapshot_download
+from huggingface_hub.errors import LocalEntryNotFoundError
+
 from local_transcriber._cuda_bootstrap import ensure_cublas_loadable
-
-ensure_cublas_loadable()
-
-from faster_whisper import WhisperModel  # noqa: E402
-from huggingface_hub import snapshot_download  # noqa: E402
-from huggingface_hub.errors import LocalEntryNotFoundError  # noqa: E402
-
-from local_transcriber.types import (  # noqa: E402
+from local_transcriber.types import (
    Segment,
    TranscribeResult,
    Word,
    WordTimestampsUnavailableError,
 )
+from local_transcriber.utils import package_version

 MODEL_REPOS = {
    "tiny": "Systran/faster-whisper-tiny",
@@ -48,10 +44,12 @@ MODEL_REQUIRED_FILES = [
 class FasterWhisperBackend:
    """Бэкенд транскрипции через faster-whisper (CTranslate2)."""

+    engine = "faster-whisper"
    word_timestamps_available = True

    def __init__(self):
        self.actual_compute_type: str | None = None
+        self._cpu_threads = 0

    def ensure_model_available(
        self,
@@ -94,6 +92,12 @@ class FasterWhisperBackend:

        cpu_threads: число потоков для CPU inference (0 = дефолт библиотеки, обычно 4).
        """
+        if device == "cuda":
+            ensure_cublas_loadable()
+
+        from faster_whisper import WhisperModel
+
+        self._cpu_threads = cpu_threads
        try:
            return WhisperModel(
                model_path,
@@ -157,6 +161,22 @@ 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 {
+            "faster_whisper": package_version("faster-whisper"),
+            "ctranslate2": package_version("ctranslate2"),
+            "cuda_devices": cuda_devices,
+            "compute_type": self.actual_compute_type or "",
+            "cpu_threads": str(self._cpu_threads) if self._cpu_threads else "по умолчанию",
+        }
+

 def _notify(on_status: Callable[[str], None] | None, message: str) -> None:
    if on_status is not None:
@@ -15,6 +15,7 @@ from local_transcriber.types import (
    Word,
    WordTimestampsUnavailableError,
 )
+from local_transcriber.utils import package_version


@dataclass(frozen=True)
@@ -131,6 +132,8 @@ def _normalize_quantization(compute_type: str) -> str | None:
 class OnnxAsrBackend:
    """Бэкенд транскрипции через onnx-asr (ONNX Runtime)."""

+    engine = "onnx-asr"
+
    def __init__(self, compute_type_explicit: bool = True):
        self._compute_type_explicit = compute_type_explicit
        self.actual_compute_type: str | None = None
@@ -138,6 +141,9 @@ class OnnxAsrBackend:
        self._model_name: str | None = None
        self._model_spec: OnnxModelSpec | None = None
        self._vad: Any = None
+        self._providers: list[str] = []
+        self._quantization: str | None = None
+        self._cpu_threads = 0

    @property
    def word_timestamps_available(self) -> bool:
@@ -191,20 +197,49 @@ class OnnxAsrBackend:

        compute_type маппится в onnx-asr ``quantization`` — это суффикс файла
        модели; для unquantized (float32/fp32) нужно None, не строку.
+        cpu_threads > 0 задаёт intra_op_num_threads сессиям ASR и VAD;
+        0 оставляет настройки потоков onnxruntime.
        """
        import onnx_asr

        actual_compute_type = self.actual_compute_type or compute_type
        quantization = _normalize_quantization(actual_compute_type)

+        providers = ["CPUExecutionProvider"]
+        session_kwargs: dict[str, Any] = {"providers": providers}
+        if cpu_threads > 0:
+            session_kwargs["sess_options"] = _session_options(cpu_threads)
        model = onnx_asr.load_model(
            model=model_path,
            quantization=quantization,
+            **session_kwargs,
        )
-        vad = onnx_asr.load_vad("silero")
+        vad = onnx_asr.load_vad("silero", **session_kwargs)
        self._vad = vad
+        self._providers = providers
+        self._quantization = quantization
+        self._cpu_threads = cpu_threads
        return model.with_vad(vad).with_timestamps()

+    def runtime_info(self) -> dict[str, str]:
+        """Версии ONNX Runtime/onnx-asr и providers, заданные сессиям ASR и VAD.
+
+        Доступность provider в wheel не означает, что граф выполняется на нём:
+        сессии получают только явно заданный список.
+        """
+        import onnxruntime
+
+        configured = ", ".join(self._providers)
+        return {
+            "onnxruntime": package_version("onnxruntime"),
+            "onnx_asr": package_version("onnx-asr"),
+            "available_providers": ", ".join(onnxruntime.get_available_providers()),
+            "asr_providers": configured,
+            "vad_providers": configured,
+            "quantization": self._quantization or "float32",
+            "intra_op_threads": str(self._cpu_threads) if self._cpu_threads else "по умолчанию",
+        }
+
    def transcribe(
        self,
        model: Any,
@@ -278,7 +313,7 @@ class OnnxAsrBackend:
            fallback = _whisper_fallback_model(model_name)
            raise ValueError(
                f"Модель '{model_name}' относится к Whisper и не поддерживается "
-                "ONNX-бэкендом. Без CUDA --device auto выбирает ONNX; "
+                "ONNX-бэкендом. --device auto всегда выбирает ONNX CPU; "
                f"укажите --device openvino-cpu --model {model_name} на x86, "
                f"--device cpu --model {fallback} на любой платформе "
                f"или --device cuda --model {fallback} при NVIDIA GPU."
@@ -313,6 +348,15 @@ class OnnxAsrBackend:
        )


+def _session_options(cpu_threads: int) -> Any:
+    """SessionOptions с бюджетом потоков; общий объект для ASR и VAD."""
+    import onnxruntime
+
+    options = onnxruntime.SessionOptions()
+    options.intra_op_num_threads = cpu_threads
+    return options
+
+
 def _format_compute_types(quantizations: frozenset[str | None]) -> str:
    values = [_compute_type_for_quantization(value) for value in quantizations]
    return ", ".join(sorted(values))
@@ -19,6 +19,7 @@ from local_transcriber.types import (
    Word,
    WordTimestampsUnavailableError,
 )
+from local_transcriber.utils import package_version

 # (model_alias, compute_type) → HF repo
 MODEL_REPOS: dict[tuple[str, str], str] = {
@@ -56,6 +57,7 @@ MODEL_REQUIRED_FILES = [
 class OpenVINOBackend:
    """Бэкенд транскрипции через openvino-genai WhisperPipeline."""

+    engine = "openvino"
    word_timestamps_available = True

    def __init__(
@@ -203,6 +205,18 @@ class OpenVINOBackend:
            words=words,
        )

+    def runtime_info(self) -> dict[str, str]:
+        """Версия OpenVINO, доступные устройства и выбранное фактически."""
+        from openvino import Core
+
+        return {
+            "openvino": package_version("openvino"),
+            "available_devices": ", ".join(Core().available_devices),
+            "device": self.actual_ov_device or "",
+            "compute_type": self.actual_compute_type or "",
+            "threads": "управляет OpenVINO, --threads не применяется",
+        }
+
    def _resolve_repo(self, model_name: str, compute_type: str) -> tuple[str, str]:
        """Находит HF repo для пары (model, compute_type) с fallback.

@@ -13,8 +13,6 @@ from rich.status import Status

 from .config import (
    CliValues,
-    ResolvedConfig,
-    apply_device_defaults,
    load_config,
    resolve_defaults,
 )
@@ -39,11 +37,12 @@ from .quality import (
 )
 from .speaker_diarizer import SpeakerDiarizer, load_speaker_diarizer
 from .transcriber import (
+    ExecutionInfo,
+    ExecutionRequest,
    Segment,
+    Transcriber,
    TranscribeResult,
-    _is_cuda_error,
-    _transcribe_file,
-    load_model,
+    cuda_error_hint,
 )
 from .types import (
    UNKNOWN_LANGUAGE,
@@ -53,10 +52,7 @@ from .types import (
 )
 from .utils import (
    build_output_path,
-    detect_device,
    expand_globs,
-    get_gpu_name,
-    get_intel_gpu_name,
    has_existing_transcript,
    validate_input_file,
 )
@@ -65,6 +61,13 @@ app = typer.Typer()
 console = Console(stderr=True)


+def _print_cuda_hint(exc: BaseException, device: str | None = None) -> None:
+    """Показывает подсказку, не заменяя исходную ошибку."""
+    hint = cuda_error_hint(exc, device=device)
+    if hint:
+        console.print(hint, style="yellow", markup=False)
+
+
 def _show_cli_warning(
    message: Warning | str,
    *_args: object,
@@ -88,21 +91,6 @@ def _with_cli_warning_renderer(
    return wrapped


-def _format_device_info(device_used: str) -> str:
-    """Формирует строку устройства для шапки транскрипта."""
-    if device_used == "cuda":
-        gpu_name = get_gpu_name()
-        return f"CUDA ({gpu_name or 'Unknown GPU'})"
-    if device_used == "openvino-gpu":
-        gpu_name = get_intel_gpu_name()
-        return f"OpenVINO ({gpu_name or 'Intel GPU'})"
-    if device_used in ("openvino", "openvino-cpu"):
-        return "OpenVINO (CPU)"
-    if device_used == "onnx":
-        return "ONNX (CPU)"
-    return "CPU"
-
-
 def _format_language_mode(requested_language: str, result: TranscribeResult) -> str:
    """Описывает источник языка, не выдавая профиль модели за детектор."""
    if requested_language != "auto":
@@ -341,6 +329,7 @@ def main(
        )
        raise SystemExit(2)

+    requested_device: str | None = None
    try:
        config = load_config()
        cli_values: CliValues = {
@@ -352,11 +341,17 @@ def main(
        }
        defaults = resolve_defaults(cli_values, config)
        diarize_enabled = defaults["diarize"] is True or speakers is not None
+        requested_device = defaults["device"]

-        resolved_device = detect_device(defaults["device"])
-        defaults = apply_device_defaults(defaults, resolved_device, cli_values, config)
-
-        ct_explicit = compute_type is not None or "compute_type" in config
+        # Умолчания model/compute_type зависят от устройства — их разрешает module.
+        request = ExecutionRequest(
+            device=requested_device,
+            model=defaults["model"],
+            compute_type=defaults["compute_type"],
+            language=defaults["language"],
+            cpu_threads=threads,
+            require_word_timestamps=diarize_enabled,
+        )

        expanded = expand_globs(files)
        if not expanded:
@@ -373,22 +368,18 @@ def main(
        if is_batch:
            _run_batch(
                expanded,
-                defaults,
+                request,
                verbose,
                force,
-                ct_explicit,
-                cpu_threads=threads,
                diarize=diarize_enabled,
                speakers=speakers,
            )
        else:
            _run_single(
                expanded[0],
-                defaults,
+                request,
                output,
                verbose,
-                ct_explicit,
-                cpu_threads=threads,
                diarize=diarize_enabled,
                speakers=speakers,
            )
@@ -398,21 +389,15 @@ def main(
    except SystemExit:
        raise
    except ValueError as exc:
+        _print_cuda_hint(exc, requested_device)
        console.print(f"Ошибка: {exc}", style="red bold")
        raise SystemExit(1)
    except (FileNotFoundError,) as exc:
+        _print_cuda_hint(exc, requested_device)
        console.print(f"Ошибка: {exc}", style="red bold")
        raise SystemExit(1)
    except Exception as exc:
-        if _is_cuda_error(exc) and sys.platform == "win32":
-            console.print(
-                "GPU на Windows требует CUDA toolkit (включает cuBLAS).\n"
-                "Установите одним из способов:\n"
-                "  choco install cuda\n"
-                "  winget install -e --id Nvidia.CUDA\n"
-                "После установки перезапустите терминал.",
-                style="yellow",
-            )
+        _print_cuda_hint(exc, requested_device)
        if verbose:
            console.print_exception()
        else:
@@ -421,13 +406,50 @@ def main(
        raise SystemExit(1)


+def _print_execution_header(info: ExecutionInfo, verbose: bool) -> None:
+    """Печатает выбранное исполнение; в --verbose — версии runtime для диагностики."""
+    console.print(
+        f"Модель: [bold]{info.model}[/bold]  "
+        f"Устройство: [bold]{info.device}[/bold]  "
+        f"Compute: [bold]{info.compute_type}[/bold]"
+    )
+    if info.device == "openvino-gpu" and info.model != "large-v3":
+        console.print(
+            "Совет: --model large-v3 даёт лучшее качество на GPU (~2x дольше)",
+            style="dim",
+        )
+    if info.device != info.resolved_device:
+        console.print(
+            f"Запрошено {info.requested_device}, используется {info.device}",
+            style="yellow",
+        )
+    if verbose:
+        threads = info.cpu_threads or "по умолчанию библиотеки"
+        console.print(
+            f"Движок: {info.engine}  Потоки (запрошено): {threads}", style="dim"
+        )
+        for key, value in info.runtime.items():
+            console.print(f"  {key}: {value}", style="dim", markup=False)
+
+
+def _load_diarizer(
+    diarize: bool, speakers: int | None, cpu_threads: int
+) -> SpeakerDiarizer | None:
+    """Готовит диаризатор до первого ASR; пословный контракт уже проверен module."""
+    if not diarize:
+        return None
+    return load_speaker_diarizer(
+        speakers=speakers,
+        threads=cpu_threads,
+        on_status=lambda message: console.print(message),
+    )
+
+
 def _run_single(
    file: Path,
-    defaults: ResolvedConfig,
+    request: ExecutionRequest,
    output: Path | None,
    verbose: bool,
-    compute_type_explicit: bool = False,
-    cpu_threads: int = 0,
    diarize: bool = False,
    speakers: int | None = None,
 ) -> None:
@@ -435,9 +457,6 @@ def _run_single(
    start = time.monotonic()

    validated_file = validate_input_file(file)
-    requested_device = defaults["device"]
-    resolved_device = detect_device(requested_device)
-    strict = requested_device != "auto"
    output_path = build_output_path(validated_file, output)

    console.print(f"Файл: [bold]{validated_file.name}[/bold]")
@@ -445,59 +464,18 @@ def _run_single(
    def on_segment(seg: Segment) -> None:
        console.print(f"  [{seg.start:.2f}s] {seg.text.strip()}")

-    model_obj, actual_device, backend, model_path = load_model(
-        defaults["model"],
-        resolved_device,
-        defaults["compute_type"],
-        on_status=lambda msg: console.print(msg),
-        strict_device=strict,
-        compute_type_explicit=compute_type_explicit,
-        cpu_threads=cpu_threads,
-    )
-    actual_ct = (
-        getattr(backend, "actual_compute_type", defaults["compute_type"])
-        or defaults["compute_type"]
-    )
-    console.print(
-        f"Модель: [bold]{defaults['model']}[/bold]  "
-        f"Устройство: [bold]{actual_device}[/bold]  "
-        f"Compute: [bold]{actual_ct}[/bold]"
-    )
-    if actual_device == "openvino-gpu" and defaults["model"] != "large-v3":
-        console.print(
-            "Совет: --model large-v3 даёт лучшее качество на GPU (~2x дольше)",
-            style="dim",
-        )
-
-    speaker_diarizer = None
-    if diarize:
-        if not backend.word_timestamps_available:
-            raise ValueError(
-                "Выбранный движок или модель не поддерживает пословные таймкоды"
-            )
-        speaker_diarizer = load_speaker_diarizer(
-            speakers=speakers,
-            threads=cpu_threads,
-            on_status=lambda message: console.print(message),
-        )
+    transcriber = Transcriber(request)
+    info = transcriber.prepare(on_status=lambda msg: console.print(msg))
+    _print_execution_header(info, verbose)
+    speaker_diarizer = _load_diarizer(diarize, speakers, request.cpu_threads)

    with Status("Подготавливаю запуск...", console=console) as status:
-        tfr = _transcribe_file(
-            model=model_obj,
-            actual_device=actual_device,
-            backend=backend,
-            model_path=model_path,
-            file_path=validated_file,
-            model_name=defaults["model"],
-            compute_type=defaults["compute_type"],
-            language=defaults["language"] if defaults["language"] != "auto" else None,
+        result = transcriber.transcribe(
+            validated_file,
            on_segment=on_segment if verbose else None,
            on_status=status.update,
-            strict_device=strict,
-            cpu_threads=cpu_threads,
        )

-    result = tfr.result
    speaker_transcript = None
    diarization_warning = None
    diarization_degraded = False
@@ -524,33 +502,19 @@ def _run_single(
        if diarization_warning is not None:
            console.print(f"Внимание: {diarization_warning}", style="yellow")

-    if tfr.actual_device != resolved_device:
-        if requested_device == "auto":
-            console.print(
-                f"Определено устройство {resolved_device}, "
-                f"но использовано {tfr.actual_device} (fallback)",
-                style="yellow",
-            )
-        else:
-            console.print(
-                f"Запрошено {requested_device}, использовано {tfr.actual_device}",
-                style="yellow",
-            )
-
    if len(result.segments) == 0:
        message = f"Речь не обнаружена в файле {validated_file.name}"
        if speaker_diarizer is not None:
            message += "; диаризация не запускалась"
        console.print(message, style="yellow")

-    device_info = _format_device_info(result.device_used)
-    language_mode = _format_language_mode(defaults["language"], result)
+    language_mode = _format_language_mode(request.language or "auto", result)

    content = format_transcript(
        result=result,
        source_filename=validated_file.name,
-        model_name=defaults["model"],
-        device_info=device_info,
+        model_name=info.model,
+        device_info=info.description,
        language_mode=language_mode,
        speaker_transcript=speaker_transcript,
        diarization_warning=diarization_warning,
@@ -567,11 +531,9 @@ def _run_single(

 def _run_batch(
    files: list[Path],
-    defaults: ResolvedConfig,
+    request: ExecutionRequest,
    verbose: bool,
    force: bool,
-    compute_type_explicit: bool = False,
-    cpu_threads: int = 0,
    diarize: bool = False,
    speakers: int | None = None,
 ) -> None:
@@ -601,50 +563,11 @@ def _run_batch(
            raise SystemExit(1)
        return

-    # Phase 2: Load model (ensure + create в одном вызове)
-    requested_device = defaults["device"]
-    resolved_device = detect_device(requested_device)
-    strict = requested_device != "auto"
-    model_obj, actual_device, backend, model_path = load_model(
-        defaults["model"],
-        resolved_device,
-        defaults["compute_type"],
-        on_status=lambda msg: console.print(msg),
-        strict_device=strict,
-        compute_type_explicit=compute_type_explicit,
-        cpu_threads=cpu_threads,
-    )
-
-    if actual_device == "openvino-gpu" and defaults["model"] != "large-v3":
-        console.print(
-            "Совет: --model large-v3 даёт лучшее качество на GPU (~2x дольше)",
-            style="dim",
-        )
-
-    if actual_device != resolved_device:
-        if requested_device == "auto":
-            console.print(
-                f"Определено устройство {resolved_device}, "
-                f"но используется {actual_device} (fallback)",
-                style="yellow",
-            )
-        else:
-            console.print(
-                f"Запрошено {requested_device}, используется {actual_device}",
-                style="yellow",
-            )
-
-    speaker_diarizer = None
-    if diarize:
-        if not backend.word_timestamps_available:
-            raise ValueError(
-                "Выбранный движок или модель не поддерживает пословные таймкоды"
-            )
-        speaker_diarizer = load_speaker_diarizer(
-            speakers=speakers,
-            threads=cpu_threads,
-            on_status=lambda message: console.print(message),
-        )
+    # Phase 2: module выполнения создаётся, когда есть работа
+    transcriber = Transcriber(request)
+    info = transcriber.prepare(on_status=lambda msg: console.print(msg))
+    _print_execution_header(info, verbose)
+    speaker_diarizer = _load_diarizer(diarize, speakers, request.cpu_threads)

    # Phase 3: Transcribe
    processed = 0
@@ -662,38 +585,15 @@ def _run_batch(
                console.print(f"  [{seg.start:.2f}s] {seg.text.strip()}")

            with Status(f"{prefix}...", console=console) as status:
-                tfr = _transcribe_file(
-                    model=model_obj,
-                    actual_device=actual_device,
-                    backend=backend,
-                    model_path=model_path,
-                    file_path=file,
-                    model_name=defaults["model"],
-                    compute_type=defaults["compute_type"],
-                    language=defaults["language"]
-                    if defaults["language"] != "auto"
-                    else None,
+                result = transcriber.transcribe(
+                    file,
                    on_segment=on_segment if verbose else None,
                    on_status=status.update
                    if not verbose
                    else lambda msg: console.print(msg),
-                    strict_device=strict,
-                    cpu_threads=cpu_threads,
                )

-            if tfr.actual_device != actual_device:
-                console.print(
-                    f"  {file.name}: fallback на {tfr.actual_device} при транскрипции",
-                    style="yellow",
-                )
-            # Обновляем после возможного mid-stream fallback
-            model_obj = tfr.model
-            actual_device = tfr.actual_device
-            backend = tfr.backend
-            model_path = tfr.model_path
-
-            result = tfr.result
-            language_mode = _format_language_mode(defaults["language"], result)
+            language_mode = _format_language_mode(request.language or "auto", result)
            speaker_transcript = None
            diarization_warning = None
            file_degraded = False
@@ -733,13 +633,11 @@ def _run_batch(
                    message += "; диаризация не запускалась"
                console.print(message, style="yellow")

-            device_info = _format_device_info(result.device_used)
-
            content = format_transcript(
                result=result,
                source_filename=file.name,
-                model_name=defaults["model"],
-                device_info=device_info,
+                model_name=info.model,
+                device_info=info.description,
                language_mode=language_mode,
                speaker_transcript=speaker_transcript,
                diarization_warning=diarization_warning,
@@ -758,6 +656,7 @@ def _run_batch(
        except KeyboardInterrupt:
            raise
        except Exception as exc:
+            _print_cuda_hint(exc, request.device)
            if verbose:
                console.print_exception()
            else:
@@ -30,12 +30,16 @@ class CliValues(TypedDict, total=False):


 class ResolvedConfig(TypedDict):
-    """Полная конфигурация после разрешения каскада."""
+    """Конфигурация после каскада CLI > TOML.

-    model: str
+    ``model`` и ``compute_type`` остаются ``None``, если не заданы явно:
+    их умолчания зависят от устройства и разрешаются при загрузке модели.
+    """
+
+    model: str | None
    language: str
    device: str
-    compute_type: str
+    compute_type: str | None
    diarize: bool


@@ -47,6 +51,8 @@ HARDCODED_DEFAULTS: ResolvedConfig = {
    "diarize": False,
 }

+# Умолчания по устройству; HARDCODED_DEFAULTS — последний резерв для
+# устройств вне таблицы.
 DEVICE_DEFAULTS: dict[str, dict[str, str]] = {
    "cuda": {"model": "medium", "compute_type": "float16"},
    "cpu": {"model": "medium", "compute_type": "float32"},
@@ -136,11 +142,12 @@ def load_config(path: Path | None = None) -> ConfigValues:


 def resolve_defaults(cli_values: CliValues, config: ConfigValues) -> ResolvedConfig:
-    """Каскад приоритетов: CLI > конфиг-файл > hardcoded-дефолты."""
+    """Каскад приоритетов: CLI > конфиг-файл > hardcoded-дефолты.
+
+    Device-aware ключи (model, compute_type) без явного значения остаются None.
+    """
    return {
-        "model": _resolve_value(
-            cli_values.get("model"), config.get("model"), HARDCODED_DEFAULTS["model"]
-        ),
+        "model": _resolve_value(cli_values.get("model"), config.get("model"), None),
        "language": _resolve_value(
            cli_values.get("language"),
            config.get("language"),
@@ -152,9 +159,7 @@ def resolve_defaults(cli_values: CliValues, config: ConfigValues) -> ResolvedCon
            HARDCODED_DEFAULTS["device"],
        ),
        "compute_type": _resolve_value(
-            cli_values.get("compute_type"),
-            config.get("compute_type"),
-            HARDCODED_DEFAULTS["compute_type"],
+            cli_values.get("compute_type"), config.get("compute_type"), None
        ),
        "diarize": _resolve_value(
            cli_values.get("diarize"),
@@ -171,23 +176,3 @@ def _resolve_value(cli_value: _T | None, config_value: _T | None, default: _T) -
    if config_value is not None:
        return config_value
    return default
-
-
-def apply_device_defaults(
-    defaults: ResolvedConfig,
-    resolved_device: str,
-    cli_values: CliValues,
-    config: ConfigValues,
-) -> ResolvedConfig:
-    """Применяет device-aware дефолты для model и compute_type,
-    если они не были явно заданы через CLI или конфиг."""
-    device_defs = DEVICE_DEFAULTS.get(resolved_device, {})
-    if not device_defs:
-        return defaults
-
-    result = dict(defaults)
-    for key in ("model", "compute_type"):
-        if cli_values.get(key) is None and key not in config:
-            if key in device_defs:
-                result[key] = device_defs[key]
-    return cast(ResolvedConfig, result)
@@ -2,170 +2,245 @@

 import warnings
 from collections.abc import Callable
+from dataclasses import dataclass, field
 from pathlib import Path
 from typing import Any

 from local_transcriber.backends import get_backend
+from local_transcriber.config import DEVICE_DEFAULTS, HARDCODED_DEFAULTS

 # Re-export из types.py для обратной совместимости
-from local_transcriber.types import (  # noqa: F401
+from local_transcriber.types import (
    Segment,
-    TranscribeFileResult,
    TranscribeResult,
    WordTimestampsUnavailableError,
 )
+from local_transcriber.utils import detect_device, get_gpu_name, get_intel_gpu_name


-def load_model(
-    model_name: str,
-    device: str,
-    compute_type: str,
-    on_status: Callable[[str], None] | None = None,
-    strict_device: bool = False,
-    compute_type_explicit: bool = False,
-    cpu_threads: int = 0,
-) -> tuple[Any, str, Any, str]:
-    """Загружает модель: ensure + create с fallback.
+@dataclass(frozen=True)
+class ExecutionRequest:
+    """Запрошенные настройки запуска до разрешения умолчаний.

-    Возвращает (model, actual_device, backend, model_path).
-    compute_type_explicit: True если пользователь явно указал --compute-type.
-    cpu_threads: число потоков для CPU inference (0 = дефолт библиотеки).
+    ``None`` в model/compute_type означает device-aware умолчание;
+    ``strict_device=None`` — strict для любого явного device, кроме ``auto``.
    """
-    backend = get_backend(device, compute_type_explicit=compute_type_explicit)
-    actual_device = device

-    model_path = backend.ensure_model_available(model_name, compute_type, on_status)
+    device: str = "auto"
+    model: str | None = None
+    compute_type: str | None = None
+    language: str | None = None
+    cpu_threads: int = 0
+    strict_device: bool | None = None
+    require_word_timestamps: bool = False

-    try:
-        _notify_status(on_status, f"Инициализирую модель на {device}...")
-        model = backend.create_model(
-            model_path, device, compute_type, cpu_threads=cpu_threads
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ExecutionInfo:
+    """Сведения о выполнении: что запрошено, что выбрано и чем выполняется."""
+
+    requested_device: str
+    resolved_device: str  # выбор до загрузки; отличается от device после fallback
+    device: str
+    engine: str
+    model: str
+    compute_type: str
+    cpu_threads: int
+    word_timestamps_available: bool
+    description: str  # строка исполнения для шапки транскрипта
+    runtime: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
+
+
+class Transcriber:
+    """Module выполнения распознавания на один запуск.
+
+    Владеет загруженной моделью, adapter'ом, фактическими настройками
+    и разрешёнными переходами исполнения. Caller передаёт файлы по одному
+    и получает результат; состояние между файлами не переносит.
+    """
+
+    def __init__(self, request: ExecutionRequest) -> None:
+        self._request = request
+        self._strict = (
+            request.strict_device
+            if request.strict_device is not None
+            else request.device != "auto"
        )
-        # Резолвим actual_device по реальному OpenVINO device
-        ov_dev = getattr(backend, "actual_ov_device", None)
-        if ov_dev == "GPU" and actual_device != "openvino-gpu":
-            actual_device = "openvino-gpu"
-        elif (
-            ov_dev == "CPU"
-            and actual_device.startswith("openvino")
-            and actual_device != "openvino-cpu"
-        ):
-            actual_device = "openvino-cpu"
+        self._compute_type_explicit = request.compute_type is not None
+        self._resolved_device = detect_device(request.device)
+        self._device = self._resolved_device
+        self._backend: Any = None
+        self._model: Any = None
+        self._info: ExecutionInfo | None = None
+
+    @property
+    def execution(self) -> ExecutionInfo:
+        """Текущие сведения о выполнении; доступны после prepare()."""
+        if self._info is None:
+            raise RuntimeError("Модель ещё не подготовлена: вызовите prepare()")
+        return self._info
+
+    def prepare(self, on_status: Callable[[str], None] | None = None) -> ExecutionInfo:
+        """Загружает модель и проверяет возможности до первого файла. Идемпотентно."""
+        if self._info is not None:
+            return self._info
+        try:
+            info = self._load(self._device, on_status)
        except (RuntimeError, ValueError) as exc:
-        if device != "cpu" and _is_backend_error(exc, device):
-            if strict_device:
+            if not self._may_fall_back(exc):
                raise
            warnings.warn(
-                f"Не удалось загрузить модель на {device}: {exc}. Переключение на CPU.",
+                f"Не удалось загрузить модель на {self._device}: {exc}. "
+                "Переключение на CPU.",
                stacklevel=2,
            )
-            actual_device = "cpu"
-            backend = get_backend("cpu")
-            model_path = backend.ensure_model_available(
-                model_name, compute_type, on_status
+            info = self._load("cpu", on_status)
+        if self._request.require_word_timestamps and not info.word_timestamps_available:
+            raise ValueError(
+                "Выбранный движок или модель не поддерживает пословные таймкоды"
            )
-            _notify_status(on_status, "Инициализирую модель на cpu...")
-            model = backend.create_model(
-                model_path, "cpu", compute_type, cpu_threads=cpu_threads
-            )
-        else:
-            raise
+        self._info = info
+        return info

-    return model, actual_device, backend, model_path
-
-
-def _transcribe_file(
-    model: Any,
-    actual_device: str,
-    backend: Any,
-    model_path: str,
+    def transcribe(
+        self,
        file_path: Path,
-    model_name: str,
-    compute_type: str,
-    language: str | None = None,
        on_segment: Callable[[Segment], None] | None = None,
        on_status: Callable[[str], None] | None = None,
-    strict_device: bool = False,
-    cpu_threads: int = 0,
-) -> TranscribeFileResult:
-    """Транскрибирует один файл. При mid-stream fallback перезагружает модель."""
-    lang_arg = language if language and language != "auto" else None
-
+    ) -> TranscribeResult:
+        """Транскрибирует один файл; при разрешённом fallback перезагружает модель."""
+        self.prepare(on_status)
+        lang_arg = self._request.language or None
+        if lang_arg == "auto":
+            lang_arg = None
        try:
-        _notify_status(on_status, "Транскрибирую...")
-        result = backend.transcribe(model, file_path, lang_arg, on_segment, on_status)
-        result.device_used = actual_device
+            result = self._recognize(file_path, lang_arg, on_segment, on_status)
        except (RuntimeError, ValueError) as exc:
-        if actual_device != "cpu" and _is_backend_error(exc, actual_device):
-            if strict_device:
+            if not self._may_fall_back(exc):
                raise
            warnings.warn(
-                f"Ошибка при транскрипции на {actual_device}: {exc}. "
+                f"Ошибка при транскрипции на {self._device}: {exc}. "
                "Переключение на CPU и повтор.",
                stacklevel=2,
            )
-            actual_device = "cpu"
-            backend = get_backend("cpu")
-            model_path = backend.ensure_model_available(
-                model_name, compute_type, on_status
-            )
-            _notify_status(on_status, "Инициализирую модель на cpu...")
-            model = backend.create_model(
-                model_path, "cpu", compute_type, cpu_threads=cpu_threads
-            )
-            _notify_status(on_status, "Транскрибирую...")
-            result = backend.transcribe(
-                model, file_path, lang_arg, on_segment, on_status
-            )
-            result.device_used = actual_device
-        else:
-            raise
+            self._info = self._load("cpu", on_status)
+            result = self._recognize(file_path, lang_arg, on_segment, on_status)
+        return result

-    return TranscribeFileResult(
-        result=result,
-        model=model,
-        actual_device=actual_device,
-        backend=backend,
-        model_path=model_path,
+    def _recognize(
+        self,
+        file_path: Path,
+        language: str | None,
+        on_segment: Callable[[Segment], None] | None,
+        on_status: Callable[[str], None] | None,
+    ) -> TranscribeResult:
+        _notify_status(on_status, "Транскрибирую...")
+        result = self._backend.transcribe(
+            self._model, file_path, language, on_segment, on_status
        )
+        result.device_used = self._device
+        return result
+
+    def _may_fall_back(self, exc: BaseException) -> bool:
+        """Разрешённый переход: не strict, не CPU и ошибка самого движка."""
+        if self._strict or self._device == "cpu":
+            return False
+        return _is_backend_error(exc, self._device)
+
+    def _load(
+        self, device: str, on_status: Callable[[str], None] | None
+    ) -> ExecutionInfo:
+        """Загружает модель на device; неявные model/compute_type берутся из его умолчаний."""
+        defaults = DEVICE_DEFAULTS.get(device, {})
+        model_name = self._request.model or defaults.get(
+            "model", HARDCODED_DEFAULTS["model"]
+        )
+        compute_type = self._request.compute_type or defaults.get(
+            "compute_type", HARDCODED_DEFAULTS["compute_type"]
+        )
+        backend = get_backend(device, compute_type_explicit=self._compute_type_explicit)
+        model_path = backend.ensure_model_available(model_name, compute_type, on_status)
+        _notify_status(on_status, f"Инициализирую модель на {device}...")
+        model = backend.create_model(
+            model_path,
+            device,
+            compute_type,
+            cpu_threads=self._request.cpu_threads,
+        )
+        self._backend = backend
+        self._model = model
+        self._device = _refine_openvino_device(device, backend)
+        return ExecutionInfo(
+            requested_device=self._request.device,
+            resolved_device=self._resolved_device,
+            device=self._device,
+            engine=backend.engine,
+            model=model_name,
+            compute_type=getattr(backend, "actual_compute_type", None) or compute_type,
+            cpu_threads=self._request.cpu_threads,
+            word_timestamps_available=bool(backend.word_timestamps_available),
+            description=_describe_device(self._device),
+            runtime=_collect_runtime_info(backend),
+        )
+
+
+def _collect_runtime_info(backend: Any) -> dict[str, str]:
+    """Диагностика не должна ронять запуск: сбой попадает в сведения строкой."""
+    try:
+        return dict(backend.runtime_info())
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+        return {"diagnostics": f"недоступно ({exc})"}
+
+
+def _refine_openvino_device(device: str, backend: Any) -> str:
+    """Заменяет запрошенный openvino-* на устройство, которое реально выбрал OpenVINO."""
+    ov_dev = getattr(backend, "actual_ov_device", None)
+    if ov_dev == "GPU" and device != "openvino-gpu":
+        return "openvino-gpu"
+    if ov_dev == "CPU" and device.startswith("openvino") and device != "openvino-cpu":
+        return "openvino-cpu"
+    return device
+
+
+def _describe_device(device: str) -> str:
+    """Строка исполнения для шапки транскрипта; GPU называется только по данным драйвера."""
+    if device == "cuda":
+        return f"CUDA ({get_gpu_name() or 'Unknown GPU'})"
+    if device == "openvino-gpu":
+        return f"OpenVINO ({get_intel_gpu_name() or 'Intel GPU'})"
+    if device == "openvino-cpu":
+        return "OpenVINO (CPU)"
+    if device == "onnx":
+        return "ONNX (CPU)"
+    return "CPU"


 def transcribe(
    file_path: Path,
-    model_name: str = "large-v3",
+    model_name: str | None = None,
    device: str = "auto",
-    compute_type: str = "int8",
+    compute_type: str | None = None,
    language: str | None = None,
    on_segment: Callable[[Segment], None] | None = None,
    on_status: Callable[[str], None] | None = None,
    strict_device: bool = False,
    cpu_threads: int = 0,
 ) -> TranscribeResult:
-    """High-level API: загрузка модели + транскрипция за один вызов."""
-    model, actual_device, backend, model_path = load_model(
-        model_name,
-        device,
-        compute_type,
-        on_status,
-        strict_device,
-        compute_type_explicit=True,  # Python API — caller explicitly chose compute_type
+    """Публичный путь одного файла через тот же module выполнения, что и CLI.
+
+    ``None`` в model_name/compute_type берёт умолчания выбранного исполнения.
+    """
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device=device,
+            model=model_name,
+            compute_type=compute_type,
+            language=language,
            cpu_threads=cpu_threads,
+            strict_device=strict_device,
        )
-    tfr = _transcribe_file(
-        model,
-        actual_device,
-        backend,
-        model_path,
-        file_path,
-        model_name,
-        compute_type,
-        language,
-        on_segment,
-        on_status,
-        strict_device,
-        cpu_threads=cpu_threads,
    )
-    return tfr.result
+    return run.transcribe(file_path, on_segment, on_status)


 def ensure_model_available(
@@ -175,8 +250,6 @@ def ensure_model_available(
    on_status: Callable[[str], None] | None = None,
 ) -> str:
    """Публичный helper: гарантирует наличие модели для указанного бэкенда."""
-    from local_transcriber.config import DEVICE_DEFAULTS, HARDCODED_DEFAULTS
-
    if compute_type is None:
        device_defs = DEVICE_DEFAULTS.get(device, {})
        compute_type = device_defs.get(
@@ -190,11 +263,60 @@ def ensure_model_available(


 def _is_cuda_error(exc: BaseException) -> bool:
-    """Проверка CUDA ошибок — используется в cli.py для Windows-диагностики."""
+    """Проверяет, относится ли ошибка к CUDA-бэкенду."""
    msg = str(exc).lower()
    return any(k in msg for k in ("cuda", "cublas", "cudnn", "out of memory"))


+def cuda_error_hint(exc: BaseException, *, device: str | None = None) -> str | None:
+    """Подсказывает действие только для распознанной причины CUDA-ошибки."""
+    msg = str(exc).lower()
+    if device == "cuda" and "requested " in msg and "compute type" in msg and (
+        "do not support efficient" in msg
+    ):
+        return (
+            "Тип вычислений несовместим с выбранным GPU/CUDA runtime. "
+            "Установка extra не добавит аппаратную поддержку. Выберите "
+            "поддерживаемый --compute-type или --device onnx / --device cpu."
+        )
+    if any(k in msg for k in (
+        "no kernel image", "invalid device function", "unsupported gpu",
+        "cublas_status_arch_mismatch", "cuda_error_no_binary_for_gpu",
+    )):
+        return (
+            "GPU несовместим с выбранным CUDA runtime. Установка extra не исправит "
+            "аппаратную несовместимость. Используйте --device onnx или --device cpu."
+        )
+    if any(k in msg for k in (
+        "driver version is insufficient", "no cuda-capable device",
+        "cuda error: no device", "cuda_error_no_device", "libcuda.so", "nvcuda.dll",
+    )):
+        return (
+            "CUDA не видит совместимого GPU/драйвера. Проверьте драйвер NVIDIA "
+            "и совместимость устройства с runtime. Extra не устанавливает драйвер."
+        )
+    if any(k in msg for k in ("cublas", "cudnn", "cudart")) and any(
+        k in msg for k in (
+            "not found", "cannot be loaded", "could not load", "could not find",
+            "cannot open shared object", "no such file", "winerror 126",
+        )
+    ):
+        return (
+            "Не найдены CUDA-библиотеки или их зависимости. Подключите extra cuda "
+            "в окружении приложения:\n"
+            "  Из клона: uv tool install --force '.[cuda]'\n"
+            "  Для разработки: uv sync --extra cuda\n"
+            "При установке из Git используйте инструкцию CUDA в README. "
+            "На Windows также нужен Visual C++ Runtime x64."
+        )
+    if "out of memory" in msg and any(k in msg for k in ("cuda", "cublas", "cudnn")):
+        return (
+            "Недостаточно памяти для выбранного CUDA-пути. Выберите меньшую модель "
+            "или явно используйте --device onnx / --device cpu."
+        )
+    return None
+
+
 def _is_backend_error(exc: BaseException, device: str) -> bool:
    """Определяет, связана ли ошибка с конкретным бэкендом (а не с пользовательскими данными)."""
    if isinstance(exc, WordTimestampsUnavailableError):
@@ -2,7 +2,6 @@

 from collections.abc import Callable
 from dataclasses import dataclass, field
-from typing import Any

 # Единый признак «язык неизвестен» для всех бэкендов
 UNKNOWN_LANGUAGE = "unknown"
@@ -83,14 +82,5 @@ class TranscribeResult:
    words: list[Word] = field(default_factory=list)


-@dataclass
-class TranscribeFileResult:
-    result: TranscribeResult
-    model: Any  # backend-specific model handle
-    actual_device: str
-    backend: Any = None  # backend instance (для переиспользования в батче)
-    model_path: str = ""  # путь к модели (меняется при cross-backend fallback)
-
-
 StatusCallback = Callable[[str], None] | None
 SegmentCallback = Callable[[Segment], None] | None
@@ -2,9 +2,9 @@

 import glob
 import platform
-import shutil
 import subprocess
 import warnings
+from importlib.metadata import PackageNotFoundError, version
 from pathlib import Path

 SUPPORTED_EXTENSIONS = {
@@ -16,15 +16,13 @@ SUPPORTED_EXTENSIONS = {
 def detect_device(requested: str = "auto") -> str:
    """Определяет устройство для вычислений.

-    При ``requested="auto"`` выбирает CUDA при наличии ``nvidia-smi``,
-    иначе ONNX на CPU.
+    При ``requested="auto"`` всегда выбирает ONNX на CPU.
+    CUDA включается только явным выбором пользователя.
    ``"openvino"`` — алиас для авто-детекта внутри OpenVINO
    (GPU если доступен, иначе CPU).
    Возвращает всегда конкретное значение (не абстрактный ``"openvino"``).
    """
    if requested == "auto":
-        if shutil.which("nvidia-smi") is not None:
-            return "cuda"
        return "onnx"
    if requested == "openvino":
        if _is_openvino_gpu_available():
@@ -144,3 +142,11 @@ def expand_globs(paths: list[Path]) -> list[Path]:
 def has_existing_transcript(input_path: Path) -> bool:
    """Проверяет наличие транскрипта для skip-логики батч-режима."""
    return build_output_path(input_path).exists()
+
+
+def package_version(name: str) -> str:
+    """Версия установленного пакета для диагностики; отсутствие не считается ошибкой."""
+    try:
+        return version(name)
+    except PackageNotFoundError:
+        return "не установлен"
@@ -7,6 +7,25 @@ from local_transcriber.backends.faster_whisper import FasterWhisperBackend
 from local_transcriber.types import Word


+@pytest.mark.parametrize("device", ["cpu", "cuda"])
+def test_bootstrap_only_for_explicit_cuda(monkeypatch, device):
+    """CPU-модель не загружает optional CUDA-библиотеки."""
+    bootstrap = MagicMock()
+    model_factory = MagicMock()
+    monkeypatch.setattr(
+        "local_transcriber.backends.faster_whisper.ensure_cublas_loadable", bootstrap
+    )
+    monkeypatch.setattr("faster_whisper.WhisperModel", model_factory)
+
+    model = FasterWhisperBackend().create_model("/model", device, "float32")
+
+    assert model is model_factory.return_value
+    assert bootstrap.call_count == (1 if device == "cuda" else 0)
+    model_factory.assert_called_once_with(
+        "/model", device=device, compute_type="float32", cpu_threads=0
+    )
+
+
 def test_transcribe_returns_canonical_words(tmp_path):
    audio = tmp_path / "audio.wav"
    raw_word = SimpleNamespace(start=0.2, end=0.7, word=" Привет")
@@ -64,3 +83,18 @@ def test_transcribe_rejects_one_nonempty_segment_without_word_timestamps(tmp_pat

    with pytest.raises(RuntimeError, match="пословные таймкоды"):
        FasterWhisperBackend().transcribe(model, tmp_path / "audio.wav", "ru")
+
+
+def test_runtime_info_reports_versions_and_cuda_devices(monkeypatch):
+    """Диагностика называет версии runtime и число CUDA-устройств, не обещая ускорения."""
+    monkeypatch.setattr("ctranslate2.get_cuda_device_count", lambda: 0)
+    backend = FasterWhisperBackend()
+    backend.actual_compute_type = "float32"
+
+    info = backend.runtime_info()
+
+    assert info["ctranslate2"]
+    assert info["faster_whisper"]
+    assert info["cuda_devices"] == "0"
+    assert info["compute_type"] == "float32"
+    assert info["cpu_threads"] == "по умолчанию"
@@ -463,3 +463,21 @@ def test_validate_model_dir_requires_alignment_heads_for_word_timestamps(tmp_pat

    with pytest.raises(ValueError, match="alignment_heads"):
        _validate_model_dir(tmp_path)
+
+
+def test_runtime_info_reports_available_and_actual_devices(monkeypatch):
+    """Диагностика показывает устройства OpenVINO и то, что выбрано фактически."""
+    core = MagicMock()
+    core.available_devices = ["CPU", "GPU"]
+    monkeypatch.setattr("openvino.Core", lambda: core)
+    backend = OpenVINOBackend(ov_device="openvino-gpu", compute_type_explicit=True)
+    backend.actual_ov_device = "GPU"
+    backend.actual_compute_type = "fp16"
+
+    info = backend.runtime_info()
+
+    assert info["openvino"]
+    assert info["available_devices"] == "CPU, GPU"
+    assert info["device"] == "GPU"
+    assert info["compute_type"] == "fp16"
+    assert "--threads не применяется" in info["threads"]
@@ -3,7 +3,6 @@ from unittest.mock import patch
 import pytest

 from local_transcriber.config import (
-    apply_device_defaults,
    find_config_file,
    load_config,
    resolve_defaults,
@@ -107,15 +106,15 @@ def test_resolve_defaults_config_wins():
    assert result["model"] == "tiny"


-def test_resolve_defaults_hardcoded_fallback():
+def test_resolve_defaults_leaves_device_aware_keys_empty():
    result = resolve_defaults(
        {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}, {}
    )
    assert result == {
-        "model": "medium",
+        "model": None,
        "language": "ru",
        "device": "auto",
-        "compute_type": "float32",
+        "compute_type": None,
        "diarize": False,
    }

@@ -136,54 +135,6 @@ def test_resolve_defaults_diarize_priority(cli_value, config_value, expected):
    assert resolve_defaults(cli, config)["diarize"] is expected


-def test_apply_device_defaults_cuda():
-    defaults = {"model": "medium", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "float32"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "cuda", cli, {})
-    assert result["model"] == "medium"
-    assert result["compute_type"] == "float16"
-
-
-def test_apply_device_defaults_cpu():
-    defaults = {"model": "medium", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "float32"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "cpu", cli, {})
-    assert result["model"] == "medium"
-    assert result["compute_type"] == "float32"
-
-
-def test_apply_device_defaults_onnx_uses_readable_model():
-    defaults = {
-        "model": "medium",
-        "language": "ru",
-        "device": "auto",
-        "compute_type": "float32",
-    }
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-
-    result = apply_device_defaults(defaults, "onnx", cli, {})
-
-    assert result["model"] == "gigaam-v3-e2e-rnnt"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
-
-
-def test_apply_device_defaults_cli_overrides():
-    defaults = {"model": "large-v3", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "int8"}
-    cli = {"model": "large-v3", "language": None, "device": None, "compute_type": "int8"}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "cuda", cli, {})
-    assert result["model"] == "large-v3"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
-
-
-def test_apply_device_defaults_config_overrides():
-    defaults = {"model": "small", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "int8"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    config = {"model": "small", "compute_type": "int8"}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "cuda", cli, config)
-    assert result["model"] == "small"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
-
-
 def test_load_config_openvino_device(tmp_path):
    config = tmp_path / "config.toml"
    config.write_text('device = "openvino"\n')
@@ -203,27 +154,3 @@ def test_load_config_openvino_cpu_device(tmp_path):
    config.write_text('device = "openvino-cpu"\n')
    result = load_config(config)
    assert result == {"device": "openvino-cpu"}
-
-
-def test_apply_device_defaults_openvino():
-    defaults = {"model": "medium", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "float32"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "openvino", cli, {})
-    assert result["model"] == "medium"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
-
-
-def test_apply_device_defaults_openvino_gpu():
-    defaults = {"model": "medium", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "float32"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "openvino-gpu", cli, {})
-    assert result["model"] == "medium"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
-
-
-def test_apply_device_defaults_openvino_cpu():
-    defaults = {"model": "medium", "language": "ru", "device": "auto", "compute_type": "float32"}
-    cli = {"model": None, "language": None, "device": None, "compute_type": None}
-    result = apply_device_defaults(defaults, "openvino-cpu", cli, {})
-    assert result["model"] == "medium"
-    assert result["compute_type"] == "int8"
@@ -48,12 +48,73 @@ def test_ensure_cublas_loads_library(monkeypatch, tmp_path):
    assert calls[0][1] == ctypes.RTLD_GLOBAL


-def test_ensure_cublas_skips_non_linux(monkeypatch):
-    """На не-Linux платформах -- no-op."""
-    monkeypatch.setattr(sys, "platform", "win32")
+def test_ensure_cublas_skips_macos(monkeypatch):
+    """На macOS bootstrap не загружает CUDA."""
+    monkeypatch.setattr(sys, "platform", "darwin")
    ensure_cublas_loadable()  # не должно бросать исключений


+def test_windows_optional_package_absent(monkeypatch):
+    """Windows работает без extra и не меняет поиск DLL."""
+    monkeypatch.setattr(sys, "platform", "win32")
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "nvidia.cublas", None)
+    ensure_cublas_loadable()
+
+
+@pytest.mark.parametrize("broken", [False, True])
+def test_windows_preloads_dlls_and_keeps_handles(monkeypatch, tmp_path, broken):
+    """DLL загружаются по порядку один раз, ошибки не скрываются."""
+    from local_transcriber import _cuda_bootstrap as bootstrap
+
+    bin_dir = tmp_path / "bin"
+    bin_dir.mkdir()
+    nvidia = types.ModuleType("nvidia")
+    nvidia.__path__ = []
+    cublas = types.ModuleType("nvidia.cublas")
+    cublas.__path__ = [str(tmp_path)]
+    nvidia.cublas = cublas
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "nvidia", nvidia)
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "nvidia.cublas", cublas)
+    monkeypatch.setattr(sys, "platform", "win32")
+    monkeypatch.setattr(bootstrap, "_dll_directories", {})
+    monkeypatch.setattr(bootstrap, "_dll_libraries", {})
+    calls = []
+    directory_handle = object()
+    library_handle = object()
+    failure = OSError("cublas64_12.dll: dependency not found")
+
+    def add_directory(path):
+        calls.append(("directory", path))
+        return directory_handle
+
+    def load_library(path):
+        calls.append(("load", path))
+        if broken:
+            raise failure
+        return library_handle
+
+    monkeypatch.setattr(os, "add_dll_directory", add_directory, raising=False)
+    monkeypatch.setattr(ctypes, "WinDLL", load_library, raising=False)
+    original_path = os.environ.get("PATH")
+
+    if broken:
+        with pytest.raises(OSError) as caught:
+            ensure_cublas_loadable()
+        assert caught.value is failure
+        assert bootstrap._dll_libraries == {}
+    else:
+        ensure_cublas_loadable()
+        ensure_cublas_loadable()
+        assert calls == [
+            ("directory", str(bin_dir)),
+            ("load", str(bin_dir / "cublasLt64_12.dll")),
+            ("load", str(bin_dir / "cublas64_12.dll")),
+        ]
+        assert list(bootstrap._dll_libraries.values()) == [library_handle] * 2
+    assert bootstrap._dll_directories[str(bin_dir)] is directory_handle
+    assert os.environ.get("PATH") == original_path
+
+
 def _nvidia_cublas_installed() -> bool:
    """Проверяет, что pip-пакет nvidia-cublas-cu12 установлен."""
    try:
@@ -1,6 +1,7 @@
 """Tests for onnx-asr backend."""

 import warnings
+from unittest.mock import MagicMock

 import pytest

@@ -64,12 +65,12 @@ class TestEnsureModelAvailable:
            def with_timestamps(self):
                return self

-        def fake_load_model(*, model, quantization):
+        def fake_load_model(*, model, quantization, providers):
            quantizations.append(quantization)
            return FakeAsrAdapter()

        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", fake_load_model)
-        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model: None)
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model, **kwargs: None)

        backend = OnnxAsrBackend(compute_type_explicit=False)
        model_id = backend.ensure_model_available(
@@ -87,6 +88,56 @@ class TestEnsureModelAvailable:


 class TestCreateModel:
+    def test_cpu_provider_is_explicit_for_asr_and_vad(self, monkeypatch):
+        """Доступность CoreML/CUDA не меняет исполнение ASR и VAD."""
+        monkeypatch.setattr(
+            "onnxruntime.get_available_providers",
+            lambda: ["CoreMLExecutionProvider", "CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"],
+        )
+        load_asr = MagicMock()
+        load_vad = MagicMock()
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", load_asr)
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", load_vad)
+
+        OnnxAsrBackend().create_model("gigaam-v3-e2e-rnnt", "onnx", "int8")
+
+        load_asr.assert_called_once_with(
+            model="gigaam-v3-e2e-rnnt",
+            quantization="int8",
+            providers=["CPUExecutionProvider"],
+        )
+        load_vad.assert_called_once_with("silero", providers=["CPUExecutionProvider"])
+
+    def test_thread_budget_reaches_asr_and_vad_sessions(self, monkeypatch):
+        """--threads задаёт intra_op_num_threads обеим сессиям через SessionOptions."""
+        load_asr = MagicMock()
+        load_vad = MagicMock()
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", load_asr)
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", load_vad)
+
+        backend = OnnxAsrBackend()
+        backend.create_model("gigaam-v3-e2e-rnnt", "onnx", "int8", cpu_threads=4)
+
+        asr_options = load_asr.call_args.kwargs["sess_options"]
+        vad_options = load_vad.call_args.kwargs["sess_options"]
+        assert asr_options.intra_op_num_threads == 4
+        assert vad_options.intra_op_num_threads == 4
+        assert backend.runtime_info()["intra_op_threads"] == "4"
+
+    def test_zero_thread_budget_keeps_library_session_defaults(self, monkeypatch):
+        """0 не передаёт SessionOptions: потоки остаются на усмотрение onnxruntime."""
+        load_asr = MagicMock()
+        load_vad = MagicMock()
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", load_asr)
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", load_vad)
+
+        backend = OnnxAsrBackend()
+        backend.create_model("gigaam-v3-e2e-rnnt", "onnx", "int8", cpu_threads=0)
+
+        assert "sess_options" not in load_asr.call_args.kwargs
+        assert "sess_options" not in load_vad.call_args.kwargs
+        assert backend.runtime_info()["intra_op_threads"] == "по умолчанию"
+
    def test_wraps_vad_model_with_timestamps(self, monkeypatch):
        timestamped_model = object()

@@ -99,7 +150,7 @@ class TestCreateModel:
                return FakeVadAdapter()

        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", lambda **kwargs: FakeAsrAdapter())
-        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model: object())
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model, **kwargs: object())

        model = OnnxAsrBackend().create_model("gigaam-v3-e2e-rnnt", "onnx", "int8")

@@ -127,6 +178,7 @@ class TestCreateModel:
                return self

        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", fake_load_model)
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model, **kwargs: None)

        backend = OnnxAsrBackend()
        backend.actual_compute_type = "int8"
@@ -637,3 +689,26 @@ class TestModelAliases:
        assert "--device cpu --model medium" in message
        assert "--device cuda --model large-v3-turbo" not in message
        assert "--device cpu --model large-v3-turbo" not in message
+
+
+class TestRuntimeInfo:
+    def test_reports_versions_and_configured_providers(self, monkeypatch):
+        """Диагностика различает доступные providers и те, что заданы сессиям ASR и VAD."""
+        monkeypatch.setattr(
+            "onnxruntime.get_available_providers",
+            lambda: ["CoreMLExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"],
+        )
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_model", lambda **kwargs: MagicMock())
+        monkeypatch.setattr("onnx_asr.load_vad", lambda model, **kwargs: MagicMock())
+        backend = OnnxAsrBackend()
+        backend.actual_compute_type = "int8"
+        backend.create_model("gigaam-v3-e2e-rnnt", "onnx", "int8")
+
+        info = backend.runtime_info()
+
+        assert info["onnxruntime"]
+        assert info["onnx_asr"]
+        assert info["available_providers"] == "CoreMLExecutionProvider, CPUExecutionProvider"
+        assert info["asr_providers"] == "CPUExecutionProvider"
+        assert info["vad_providers"] == "CPUExecutionProvider"
+        assert info["quantization"] == "int8"
@@ -4,11 +4,12 @@ from unittest.mock import MagicMock, patch
 import pytest

 from local_transcriber.transcriber import (
+    ExecutionRequest,
    Segment,
+    Transcriber,
    TranscribeResult,
-    _transcribe_file,
+    cuda_error_hint,
    ensure_model_available,
-    load_model,
    transcribe,
 )
 from local_transcriber.types import WordTimestampsUnavailableError
@@ -16,6 +17,21 @@ from local_transcriber.types import WordTimestampsUnavailableError
 # === Helpers ===


+@pytest.mark.parametrize(
+    "error",
+    [RuntimeError("out of memory"), RuntimeError("CUDA unknown error")],
+)
+def test_unknown_error_does_not_suggest_cuda_installation(error):
+    """CPU OOM и неизвестная причина не получают совет по установке CUDA."""
+    assert cuda_error_hint(error) is None
+
+
+def test_windows_loader_error_suggests_extra():
+    """OSError загрузчика DLL распознаётся без обёртки RuntimeError."""
+    error = OSError("[WinError 126] Could not find module 'cublas64_12.dll'")
+    assert "uv sync --extra cuda" in cuda_error_hint(error)
+
+
 def _make_result(
    count: int = 2,
    language: str = "ru",
@@ -216,7 +232,7 @@ def test_transcribe_reports_status_transitions(mock_get_backend):
        on_status=statuses.append,
    )

-    # load_model reports init status, _transcribe_file reports transcribe status
+    # Статусы подготовки и распознавания идут через один callback
    assert any("Инициализирую модель" in s for s in statuses)
    assert any("Транскрибирую" in s for s in statuses)

@@ -279,101 +295,6 @@ def test_transcribe_strict_cuda_error_during_transcription(mock_get_backend):
        )


-# === load_model() tests ===
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_cuda_fallback(mock_get_backend):
-    cuda_backend = _make_backend(create_model_error=RuntimeError("CUDA out of memory"))
-    cpu_model = MagicMock()
-    cpu_backend = _make_backend(model=cpu_model, model_path="/mock/cpu/model")
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        model, actual_device, backend, model_path = load_model("tiny", "cuda", "int8")
-
-    assert actual_device == "cpu"
-    assert model is cpu_model
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_strict_raises(mock_get_backend):
-    backend = _make_backend(create_model_error=RuntimeError("CUDA out of memory"))
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    with pytest.raises(RuntimeError, match="CUDA out of memory"):
-        load_model("tiny", "cuda", "int8", strict_device=True)
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_returns_backend_and_path(mock_get_backend):
-    backend = _make_backend(model_path="/mock/model/path")
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    model, actual_device, returned_backend, model_path = load_model(
-        "tiny", "cpu", "int8"
-    )
-
-    assert returned_backend is backend
-    assert model_path == "/mock/model/path"
-    assert actual_device == "cpu"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_passes_cpu_threads_to_backend(mock_get_backend):
-    backend = _make_backend(model_path="/mock/model/path")
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    load_model("tiny", "cpu", "int8", cpu_threads=8)
-
-    assert backend.create_model.call_args.kwargs["cpu_threads"] == 8
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_fallback_preserves_cpu_threads(mock_get_backend):
-    cuda_backend = _make_backend(create_model_error=RuntimeError("CUDA out of memory"))
-    cpu_model = MagicMock()
-    cpu_backend = _make_backend(model=cpu_model, model_path="/mock/cpu/model")
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        load_model("tiny", "cuda", "int8", cpu_threads=6)
-
-    assert cuda_backend.create_model.call_args.kwargs["cpu_threads"] == 6
-    assert cpu_backend.create_model.call_args.kwargs["cpu_threads"] == 6
-
-
-# === _transcribe_file() tests ===
-
-
-def test__transcribe_file_basic():
-    result_data = _make_result(count=2)
-    backend = _make_backend(transcribe_result=result_data)
-
-    tfr = _transcribe_file(
-        model=MagicMock(),
-        actual_device="cpu",
-        backend=backend,
-        model_path="/mock/model",
-        file_path=Path("test.mp3"),
-        model_name="tiny",
-        compute_type="int8",
-    )
-
-    assert len(tfr.result.segments) == 2
-    assert tfr.actual_device == "cpu"
-    assert tfr.backend is backend
-    assert tfr.model_path == "/mock/model"
-
-
 # === ensure_model_available() tests (через FasterWhisperBackend) ===


@@ -476,202 +397,6 @@ def test_ensure_model_available_rejects_incomplete_local_directory(tmp_path):
        ensure_model_available(str(model_dir))


-# === Cross-backend fallback (openvino → cpu) ===
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_openvino_gpu_fallback_to_cpu(mock_get_backend):
-    """OpenVINO GPU ошибка при init → fallback на CPU (FasterWhisper)."""
-    ov_backend = _make_backend(
-        create_model_error=RuntimeError("OpenVINO model load failed"),
-    )
-    cpu_model = MagicMock()
-    cpu_backend = _make_backend(model=cpu_model, model_path="/mock/cpu/model")
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return ov_backend if device == "openvino-gpu" else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        model, actual_device, backend, model_path = load_model(
-            "medium",
-            "openvino-gpu",
-            "fp16",
-        )
-
-    assert actual_device == "cpu"
-    assert model is cpu_model
-    assert backend is cpu_backend
-    assert model_path == "/mock/cpu/model"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_openvino_cpu_fallback_to_cpu(mock_get_backend):
-    """OpenVINO CPU ошибка при init → fallback на CPU (FasterWhisper)."""
-    ov_backend = _make_backend(
-        create_model_error=RuntimeError("OpenVINO model load failed"),
-    )
-    cpu_model = MagicMock()
-    cpu_backend = _make_backend(model=cpu_model, model_path="/mock/cpu/model")
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return ov_backend if device == "openvino-cpu" else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        model, actual_device, backend, model_path = load_model(
-            "medium",
-            "openvino-cpu",
-            "int8",
-        )
-
-    assert actual_device == "cpu"
-    assert model is cpu_model
-    assert backend is cpu_backend
-    assert model_path == "/mock/cpu/model"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_transcribe_file_openvino_gpu_midstream_fallback(mock_get_backend):
-    """OpenVINO GPU ошибка при транскрипции → fallback на CPU."""
-    ov_backend = _make_backend(
-        transcribe_error=RuntimeError("OpenVINO inference error"),
-    )
-    cpu_backend = _make_backend(
-        transcribe_result=_make_result(count=2, device_used="cpu"),
-        model_path="/mock/cpu/model",
-    )
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return ov_backend if device.startswith("openvino") else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        tfr = _transcribe_file(
-            model=MagicMock(),
-            actual_device="openvino-gpu",
-            backend=ov_backend,
-            model_path="/mock/ov/model",
-            file_path=Path("test.mp3"),
-            model_name="medium",
-            compute_type="fp16",
-        )
-
-    assert tfr.actual_device == "cpu"
-    assert tfr.backend is cpu_backend
-    assert tfr.model_path == "/mock/cpu/model"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_transcribe_file_does_not_fallback_for_missing_word_timestamps(
-    mock_get_backend,
-):
-    ov_backend = _make_backend(
-        transcribe_error=WordTimestampsUnavailableError("нет таймкодов"),
-    )
-
-    with pytest.raises(WordTimestampsUnavailableError, match="нет таймкодов"):
-        _transcribe_file(
-            model=MagicMock(),
-            actual_device="openvino-gpu",
-            backend=ov_backend,
-            model_path="/mock/ov/model",
-            file_path=Path("test.mp3"),
-            model_name="medium",
-            compute_type="fp16",
-        )
-
-    mock_get_backend.assert_not_called()
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_transcribe_file_midstream_fallback_preserves_cpu_threads(mock_get_backend):
-    ov_backend = _make_backend(
-        transcribe_error=RuntimeError("OpenVINO inference error"),
-    )
-    cpu_backend = _make_backend(
-        transcribe_result=_make_result(count=2, device_used="cpu"),
-        model_path="/mock/cpu/model",
-    )
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return ov_backend if device.startswith("openvino") else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        _transcribe_file(
-            model=MagicMock(),
-            actual_device="openvino-gpu",
-            backend=ov_backend,
-            model_path="/mock/ov/model",
-            file_path=Path("test.mp3"),
-            model_name="medium",
-            compute_type="fp16",
-            cpu_threads=6,
-        )
-
-    assert cpu_backend.create_model.call_args.kwargs["cpu_threads"] == 6
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_openvino_gpu_strict_device_no_fallback(mock_get_backend):
-    """strict_device=True + OpenVINO GPU ошибка → raise."""
-    backend = _make_backend(
-        create_model_error=RuntimeError("OpenVINO model load failed"),
-    )
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    with pytest.raises(RuntimeError, match="OpenVINO"):
-        load_model("medium", "openvino-gpu", "fp16", strict_device=True)
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_openvino_runtime_error_triggers_fallback(mock_get_backend):
-    """Любой RuntimeError от OpenVINO бэкенда → fallback."""
-    ov_backend = _make_backend(
-        create_model_error=RuntimeError("Exception from src/inference/..."),
-    )
-    cpu_backend = _make_backend(model_path="/mock/cpu/model")
-
-    def backend_for_device(device, **kwargs):
-        return ov_backend if device.startswith("openvino") else cpu_backend
-
-    mock_get_backend.side_effect = backend_for_device
-
-    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
-        _, actual_device, _, _ = load_model("medium", "openvino-cpu", "int8")
-
-    assert actual_device == "cpu"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_resolves_openvino_gpu_device(mock_get_backend):
-    """load_model обновляет actual_device по backend.actual_ov_device."""
-    backend = _make_backend()
-    backend.actual_ov_device = "GPU"
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    _, actual_device, _, _ = load_model("medium", "openvino-cpu", "int8")
-
-    assert actual_device == "openvino-gpu"
-
-
-@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
-def test_load_model_resolves_openvino_cpu_device(mock_get_backend):
-    """load_model обновляет actual_device по backend.actual_ov_device."""
-    backend = _make_backend()
-    backend.actual_ov_device = "CPU"
-    mock_get_backend.return_value = backend
-
-    _, actual_device, _, _ = load_model("medium", "openvino-gpu", "fp16")
-
-    assert actual_device == "openvino-cpu"
-
-
 def test_ensure_model_available_openvino_default_compute_type():
    """ensure_model_available(device='openvino-cpu') без compute_type не падает."""
    from local_transcriber.backends.openvino import OpenVINOBackend
@@ -681,3 +406,455 @@ def test_ensure_model_available_openvino_default_compute_type():
    repo, ct = backend._resolve_repo("medium", "int8")
    assert repo == "OpenVINO/whisper-medium-int8-ov"
    assert ct == "int8"
+
+
+# === Transcriber: module выполнения ===
+
+
+def _make_run_backend(**kwargs):
+    """Fake adapter для external interface: runtime_info возвращает словарь."""
+    backend = _make_backend(**kwargs)
+    backend.runtime_info.return_value = {}
+    backend.engine = "fake-engine"
+    backend.word_timestamps_available = True
+    backend.actual_compute_type = None
+    backend.actual_ov_device = None
+    return backend
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_loads_model_once_for_two_files(mock_get_backend):
+    """Два файла переиспользуют одну загрузку модели."""
+    backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    run = Transcriber(ExecutionRequest(device="cpu", model="tiny", compute_type="int8"))
+    first = run.transcribe(Path("a.mp3"))
+    second = run.transcribe(Path("b.mp3"))
+
+    assert backend.create_model.call_count == 1
+    assert backend.transcribe.call_count == 2
+    assert first.device_used == "cpu"
+    assert second.device_used == "cpu"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_does_not_load_model_before_first_file(mock_get_backend):
+    """Создание module без файлов не загружает модель."""
+    mock_get_backend.return_value = _make_run_backend()
+
+    Transcriber(ExecutionRequest(device="cpu", model="tiny", compute_type="int8"))
+
+    mock_get_backend.assert_not_called()
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_auto_resolves_to_onnx_cpu_with_device_defaults(mock_get_backend):
+    """auto → ONNX CPU и его модель/квантизация по умолчанию; сведения различают запрошенное и выбранное."""
+    backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    info = Transcriber(ExecutionRequest()).prepare()
+
+    mock_get_backend.assert_called_once_with("onnx", compute_type_explicit=False)
+    backend.ensure_model_available.assert_called_once_with(
+        "gigaam-v3-e2e-rnnt", "int8", None
+    )
+    assert info.requested_device == "auto"
+    assert info.device == "onnx"
+    assert info.model == "gigaam-v3-e2e-rnnt"
+    assert info.compute_type == "int8"
+    assert info.description == "ONNX (CPU)"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_falls_back_to_cpu_at_load_and_keeps_state_for_next_file(
+    mock_get_backend,
+):
+    """Не-strict CUDA-ошибка при загрузке → CPU; следующий файл идёт на CPU без перезагрузки."""
+    cuda_backend = _make_run_backend(
+        create_model_error=RuntimeError("CUDA out of memory")
+    )
+    cpu_backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.side_effect = lambda device, **_: (
+        cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
+    )
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="cuda",
+            model="tiny",
+            compute_type="int8",
+            strict_device=False,
+            cpu_threads=3,
+        )
+    )
+    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
+        first = run.transcribe(Path("a.mp3"))
+    second = run.transcribe(Path("b.mp3"))
+
+    assert first.device_used == "cpu"
+    assert second.device_used == "cpu"
+    assert cpu_backend.create_model.call_count == 1
+    assert cpu_backend.create_model.call_args.kwargs["cpu_threads"] == 3
+    assert run.execution.resolved_device == "cuda"
+    assert run.execution.device == "cpu"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_strict_device_raises_without_fallback(mock_get_backend):
+    """Явный device (strict по умолчанию) не подменяется другим исполнением."""
+    mock_get_backend.return_value = _make_run_backend(
+        create_model_error=RuntimeError("CUDA driver version is insufficient")
+    )
+
+    with pytest.raises(RuntimeError, match="driver version"):
+        Transcriber(
+            ExecutionRequest(device="cuda", model="tiny", compute_type="int8")
+        ).prepare()
+
+    assert mock_get_backend.call_count == 1
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_midstream_fallback_reloads_once_and_continues_batch(mock_get_backend):
+    """CUDA-ошибка во время распознавания → повтор файла на CPU; батч продолжается на CPU."""
+    cuda_backend = _make_run_backend(
+        transcribe_error=RuntimeError("CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED")
+    )
+    cpu_backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.side_effect = lambda device, **_: (
+        cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
+    )
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="cuda", model="tiny", compute_type="int8", strict_device=False
+        )
+    )
+    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU и повтор"):
+        first = run.transcribe(Path("a.mp3"))
+    second = run.transcribe(Path("b.mp3"))
+
+    assert first.device_used == "cpu"
+    assert second.device_used == "cpu"
+    assert cpu_backend.create_model.call_count == 1
+    assert cpu_backend.transcribe.call_count == 2
+    assert run.execution.device == "cpu"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_ordinary_file_error_does_not_change_state(mock_get_backend):
+    """Ошибка файла (не движка) пробрасывается, модель и исполнение остаются прежними."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.transcribe.side_effect = [
+        ValueError("Не удалось декодировать"),
+        _make_result(),
+    ]
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="cuda", model="tiny", compute_type="int8", strict_device=False
+        )
+    )
+    with pytest.raises(ValueError, match="декодировать"):
+        run.transcribe(Path("bad.mp3"))
+    result = run.transcribe(Path("good.mp3"))
+
+    assert result.device_used == "cuda"
+    assert backend.create_model.call_count == 1
+    assert mock_get_backend.call_count == 1
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_word_timestamps_error_is_not_a_fallback_reason(mock_get_backend):
+    """Нарушение пословного контракта не считается ошибкой движка."""
+    mock_get_backend.return_value = _make_run_backend(
+        transcribe_error=WordTimestampsUnavailableError("нет слов")
+    )
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="cuda", model="tiny", compute_type="int8", strict_device=False
+        )
+    )
+    with pytest.raises(WordTimestampsUnavailableError):
+        run.transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    assert mock_get_backend.call_count == 1
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_requires_word_timestamps_before_first_file(mock_get_backend):
+    """Требование пословного контракта проверяется при подготовке, ASR не запускается."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.word_timestamps_available = False
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="onnx", model="some/raw-model", require_word_timestamps=True
+        )
+    )
+    with pytest.raises(ValueError, match="пословные таймкоды"):
+        run.transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    backend.transcribe.assert_not_called()
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_reports_actual_openvino_device(mock_get_backend):
+    """openvino-gpu, выбранный до загрузки, уточняется по фактическому устройству OpenVINO."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.actual_ov_device = "CPU"
+    backend.actual_compute_type = "int8"
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    with patch(
+        "local_transcriber.transcriber.detect_device", return_value="openvino-gpu"
+    ):
+        info = Transcriber(
+            ExecutionRequest(device="openvino", model="medium")
+        ).prepare()
+
+    assert info.requested_device == "openvino"
+    assert info.resolved_device == "openvino-gpu"
+    assert info.device == "openvino-cpu"
+    assert info.compute_type == "int8"
+    assert info.description == "OpenVINO (CPU)"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_gpu_name", return_value="RTX 3060")
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_exposes_runtime_and_gpu_name_from_module_data(mock_get_backend, _gpu):
+    """Сведения о runtime берутся из adapter'а, имя GPU — из драйвера, потоки — из запроса."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.runtime_info.return_value = {"ctranslate2": "4.5.0"}
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    info = Transcriber(
+        ExecutionRequest(
+            device="cuda", model="tiny", compute_type="float16", cpu_threads=4
+        )
+    ).prepare()
+
+    assert info.description == "CUDA (RTX 3060)"
+    assert info.runtime == {"ctranslate2": "4.5.0"}
+    assert info.cpu_threads == 4
+    backend.create_model.assert_called_once_with(
+        "/mock/model", "cuda", "float16", cpu_threads=4
+    )
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_passes_auto_language_as_none(mock_get_backend):
+    backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    Transcriber(
+        ExecutionRequest(device="cpu", model="tiny", language="auto")
+    ).transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    assert backend.transcribe.call_args[0][2] is None
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_public_transcribe_uses_the_same_execution_module(mock_get_backend):
+    """transcribe() без параметров идёт тем же путём, что CLI по умолчанию: ONNX CPU."""
+    backend = _make_run_backend(transcribe_result=_make_result(count=1))
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    result = transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    mock_get_backend.assert_called_once_with("onnx", compute_type_explicit=False)
+    backend.ensure_model_available.assert_called_once_with(
+        "gigaam-v3-e2e-rnnt", "int8", None
+    )
+    assert result.device_used == "onnx"
+    assert len(result.segments) == 1
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("device", "ov_device", "gpu_name", "intel_name", "expected"),
+    [
+        ("cpu", None, None, None, "CPU"),
+        ("onnx", None, "RTX 3060", None, "ONNX (CPU)"),
+        ("cuda", None, "RTX 3060", None, "CUDA (RTX 3060)"),
+        ("cuda", None, None, None, "CUDA (Unknown GPU)"),
+        ("openvino-gpu", "GPU", None, "Intel Arc 140T", "OpenVINO (Intel Arc 140T)"),
+        ("openvino-gpu", "GPU", None, None, "OpenVINO (Intel GPU)"),
+        ("openvino-cpu", "CPU", None, None, "OpenVINO (CPU)"),
+    ],
+)
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_description_names_hardware_only_from_driver_data(
+    mock_get_backend, device, ov_device, gpu_name, intel_name, expected
+):
+    """Строка исполнения для шапки: ONNX не выдаётся за CPU faster-whisper, GPU — по драйверу."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.actual_ov_device = ov_device
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    with (
+        patch("local_transcriber.transcriber.get_gpu_name", return_value=gpu_name),
+        patch("local_transcriber.transcriber.get_intel_gpu_name", return_value=intel_name),
+    ):
+        info = Transcriber(ExecutionRequest(device=device, model="m")).prepare()
+
+    assert info.description == expected
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_openvino_runtime_error_falls_back_when_not_strict(mock_get_backend):
+    """Любой RuntimeError OpenVINO считается ошибкой движка: не-strict запуск уходит на CPU."""
+    ov_backend = _make_run_backend(
+        create_model_error=RuntimeError("Exception from src/inference/src/core.cpp")
+    )
+    cpu_backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.side_effect = lambda device, **_: (
+        ov_backend if device.startswith("openvino") else cpu_backend
+    )
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(device="openvino-gpu", model="medium", strict_device=False)
+    )
+    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
+        result = run.transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    assert result.device_used == "cpu"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_openvino_strict_raises_without_fallback(mock_get_backend):
+    mock_get_backend.return_value = _make_run_backend(
+        create_model_error=RuntimeError("GPU plugin failed")
+    )
+
+    with pytest.raises(RuntimeError, match="GPU plugin"):
+        Transcriber(ExecutionRequest(device="openvino-gpu", model="medium")).prepare()
+
+    assert mock_get_backend.call_count == 1
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_reports_openvino_gpu_chosen_for_cpu_request(mock_get_backend):
+    """Фактическое устройство OpenVINO важнее запрошенного и в обратную сторону."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.actual_ov_device = "GPU"
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    info = Transcriber(ExecutionRequest(device="openvino-cpu", model="medium")).prepare()
+
+    assert info.resolved_device == "openvino-cpu"
+    assert info.device == "openvino-gpu"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_fallback_rederives_implicit_compute_type_for_cpu(mock_get_backend):
+    """Неявный compute_type следует за фактическим устройством: CPU не получает float16."""
+    cuda_backend = _make_run_backend(create_model_error=RuntimeError("CUDA error"))
+    cpu_backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.side_effect = lambda device, **_: (
+        cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
+    )
+
+    run = Transcriber(ExecutionRequest(device="cuda", strict_device=False))
+    with pytest.warns(UserWarning, match="Переключение на CPU"):
+        info = run.prepare()
+
+    cuda_backend.ensure_model_available.assert_called_once_with("medium", "float16", None)
+    cpu_backend.ensure_model_available.assert_called_once_with("medium", "float32", None)
+    assert info.compute_type == "float32"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_fallback_keeps_explicit_compute_type(mock_get_backend):
+    cuda_backend = _make_run_backend(create_model_error=RuntimeError("CUDA error"))
+    cpu_backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.side_effect = lambda device, **_: (
+        cuda_backend if device == "cuda" else cpu_backend
+    )
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(device="cuda", compute_type="int8", strict_device=False)
+    )
+    with pytest.warns(UserWarning):
+        run.prepare()
+
+    cpu_backend.ensure_model_available.assert_called_once_with("medium", "int8", None)
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_failed_capability_check_does_not_mark_module_prepared(mock_get_backend):
+    """После отказа по пословному контракту повторный вызов не запускает ASR."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.word_timestamps_available = False
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    run = Transcriber(
+        ExecutionRequest(device="onnx", model="some/raw-model", require_word_timestamps=True)
+    )
+    with pytest.raises(ValueError, match="пословные таймкоды"):
+        run.prepare()
+    with pytest.raises(ValueError, match="пословные таймкоды"):
+        run.transcribe(Path("a.mp3"))
+
+    backend.transcribe.assert_not_called()
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("device", "model", "compute_type"),
+    [
+        ("cpu", "medium", "float32"),
+        ("cuda", "medium", "float16"),
+        ("openvino-cpu", "medium", "int8"),
+        ("openvino-gpu", "medium", "int8"),
+        ("onnx", "gigaam-v3-e2e-rnnt", "int8"),
+    ],
+)
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_applies_device_defaults_when_request_leaves_them_empty(
+    mock_get_backend, device, model, compute_type
+):
+    backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    Transcriber(ExecutionRequest(device=device)).prepare()
+
+    mock_get_backend.assert_called_once_with(device, compute_type_explicit=False)
+    backend.ensure_model_available.assert_called_once_with(model, compute_type, None)
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_explicit_values_override_device_defaults(mock_get_backend):
+    backend = _make_run_backend()
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    Transcriber(ExecutionRequest(device="cuda", model="large-v3", compute_type="int8")).prepare()
+
+    mock_get_backend.assert_called_once_with("cuda", compute_type_explicit=True)
+    backend.ensure_model_available.assert_called_once_with("large-v3", "int8", None)
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_engine_comes_from_adapter(mock_get_backend):
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.engine = "openvino"
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    info = Transcriber(ExecutionRequest(device="openvino-cpu", model="medium")).prepare()
+
+    assert info.engine == "openvino"
+
+
+@patch("local_transcriber.transcriber.get_backend")
+def test_run_diagnostics_failure_does_not_fail_the_run(mock_get_backend):
+    """Сбой сбора runtime_info не роняет распознавание, а попадает в сведения."""
+    backend = _make_run_backend()
+    backend.runtime_info.side_effect = RuntimeError("plugin enumeration failed")
+    mock_get_backend.return_value = backend
+
+    info = Transcriber(ExecutionRequest(device="cpu", model="tiny")).prepare()
+
+    assert "plugin enumeration failed" in info.runtime["diagnostics"]
@@ -66,17 +66,17 @@ def test_detect_device_explicit_passthrough():
    assert detect_device("openvino-cpu") == "openvino-cpu"


-def test_detect_device_auto_cuda_when_nvidia_smi_available():
-    """При доступном nvidia-smi auto выбирает CUDA."""
+def test_detect_device_auto_onnx_when_nvidia_smi_available():
+    """При доступном nvidia-smi auto остаётся на ONNX CPU."""
    with patch(
-        "local_transcriber.utils.shutil.which", return_value="/usr/bin/nvidia-smi"
+        "shutil.which", return_value="/usr/bin/nvidia-smi"
    ):
-        assert detect_device("auto") == "cuda"
+        assert detect_device("auto") == "onnx"


 def test_detect_device_auto_onnx_without_cuda():
    """Без CUDA auto выбирает ONNX CPU."""
-    with patch("local_transcriber.utils.shutil.which", return_value=None):
+    with patch("shutil.which", return_value=None):
        assert detect_device("auto") == "onnx"


@@ -288,9 +288,9 @@ name = "local-transcriber"
 version = "0.1.0"
 source = { editable = "." }
 dependencies = [
+    { name = "ctranslate2" },
    { name = "faster-whisper" },
    { name = "httpx" },
-    { name = "nvidia-cublas-cu12", marker = "platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'linux'" },
    { name = "onnx-asr", extra = ["cpu", "hub"] },
    { name = "onnxruntime" },
    { name = "openvino-genai", marker = "(platform_machine == 'AMD64' and sys_platform != 'darwin') or (platform_machine == 'x86_64' and sys_platform != 'darwin')" },
@@ -300,6 +300,11 @@ dependencies = [
    { name = "typer" },
 ]

+[package.optional-dependencies]
+cuda = [
+    { name = "nvidia-cublas-cu12", marker = "(platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'linux') or (platform_machine == 'AMD64' and sys_platform == 'win32') or (platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'win32')" },
+]
+
 [package.dev-dependencies]
 dev = [
    { name = "kaldi-native-fbank" },
@@ -311,9 +316,10 @@ dev = [

 [package.metadata]
 requires-dist = [
+    { name = "ctranslate2", specifier = "==4.8.1" },
    { name = "faster-whisper", specifier = ">=1.2.1,<2" },
    { name = "httpx", specifier = ">=0.28,<1" },
-    { name = "nvidia-cublas-cu12", marker = "platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'linux'", specifier = ">=12.4,<13" },
+    { name = "nvidia-cublas-cu12", marker = "(platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'linux' and extra == 'cuda') or (platform_machine == 'AMD64' and sys_platform == 'win32' and extra == 'cuda') or (platform_machine == 'x86_64' and sys_platform == 'win32' and extra == 'cuda')", specifier = "==12.9.1.4" },
    { name = "onnx-asr", extras = ["cpu", "hub"], specifier = ">=0.12,<0.13" },
    { name = "onnxruntime", specifier = ">=1.28,<2" },
    { name = "openvino-genai", marker = "(platform_machine == 'AMD64' and sys_platform != 'darwin') or (platform_machine == 'x86_64' and sys_platform != 'darwin')", specifier = ">=2026.3.0.0,<2026.4" },
@@ -322,6 +328,7 @@ requires-dist = [
    { name = "socksio", specifier = ">=1.0.0,<2" },
    { name = "typer", specifier = ">=0.24.1,<1" },
 ]
+provides-extras = ["cuda"]

 [package.metadata.requires-dev]
 dev = [
@@ -445,6 +452,7 @@ version = "12.9.1.4"
 source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
 wheels = [
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/77/3c/aa88abe01f3be3d1f8f787d1d33dc83e76fec05945f9a28fbb41cfb99cd5/nvidia_cublas_cu12-12.9.1.4-py3-none-manylinux_2_27_x86_64.whl", hash = "sha256:453611eb21a7c1f2c2156ed9f3a45b691deda0440ec550860290dc901af5b4c2", size = 581242350, upload-time = "2025-06-05T20:04:51.979Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/45/a1/a17fade6567c57452cfc8f967a40d1035bb9301db52f27808167fbb2be2f/nvidia_cublas_cu12-12.9.1.4-py3-none-win_amd64.whl", hash = "sha256:1e5fee10662e6e52bd71dec533fbbd4971bb70a5f24f3bc3793e5c2e9dc640bf", size = 553153899, upload-time = "2025-06-05T20:13:35.556Z" },
 ]

 [[package]]
Author	SHA1	Message	Date
Dmitry DementievandClaude Opus 5	9b40e2b4c1	docs(readme): команды установки снова ссылаются на GitHub Зеркало на GitHub доступно и практичнее для пользователей, чем приватный Gitea. Ссылки на задачи в ADR и бенчмарках остаются на Gitea — это трекер. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 10:19:07 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	b315f60746	docs(agents): убрано упоминание GitHub-зеркала как remote Зеркало поддерживается средствами Gitea и в клоне как remote не существует; строка вводила агентов в заблуждение. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 10:13:13 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	50787c6531	docs(research): архивировано исследование ускорения на AMD из ветки feature/amd-acceleration Два документа от 23–24 марта 2026 (DirectML, whisper.cpp + Vulkan на Radeon 780M, XDNA NPU и бенчмарк качества на Ryzen) перенесены в docs/research и docs/benchmarks с пометкой «архив». Выводы не реализованы: ADR-003 выбрал OpenVINO GenAI, авто-выбор устройства закреплён за ONNX CPU. Ветка после переноса удаляется. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 10:06:13 +03:00
ddmitry	328580abfb	feat(transcriber): deep module выполнения транскрипции (#58 ) Закрывает #56. Спецификация: docs/specs/2026-09-21-transcription-execution.md.	2026-09-22 09:46:22 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	63307fed01	docs(adr): ADR-003 описывает engine adapter'а вместо удалённой таблицы Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 00:36:26 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	6f1064ccc4	fix(transcriber): закрыты находки ревью по module выполнения - неявный compute_type при fallback переразрешается по умолчанию CPU (float16 CUDA не переносится на CTranslate2 CPU); - prepare() помечает module готовым только после проверки пословного контракта; - движок сообщает сам adapter (атрибут engine) вместо параллельной таблицы; - сбой runtime_info() не роняет запуск; - каскад конфига оставляет model/compute_type пустыми для module, CLI не дублирует CLI > TOML; - удалены недостижимые из CLI сообщения о mid-stream fallback; - в --verbose потоки помечены как запрошенные, adapters сообщают применённые; OpenVINO прямо говорит, что --threads не применяется; - тесты: умолчания по устройствам, TOML compute_type, не-strict сценарий обычной ошибки; CONTRIBUTING.md и AGENTS.md без устаревших имён. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 00:32:04 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	f7c0ed9a8c	fix(transcriber): пустой язык трактуется как автоопределение, как раньше Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 00:06:03 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	a8241b1d6b	docs(execution): описаны владение выполнением и диагностика ADR-002 и ADR-003 отражают Transcriber как единственного владельца загрузки и fallback; README получил раздел «Диагностика исполнения» и уточнение --threads для ONNX; AGENTS.md — новые тестовые паттерны. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 00:05:27 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	0f8ecb5bd3	refactor(cli): одиночный файл и батч переведены на module выполнения CLI строит один ExecutionRequest, создаёт Transcriber после prescan и получает результат с ExecutionInfo: разрешение auto, device-aware умолчания, проверка пословного контракта, строка устройства для шапки и fallback ушли за seam. --verbose печатает движок, потоки и runtime_info(). Удалены load_model, _transcribe_file, TranscribeFileResult, apply_device_defaults и тесты переноса полей; сценарные тесты CLI идут через CliRunner с fake adapter на get_backend. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-22 00:05:27 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	e22b2f1bae	feat(onnx): бюджет потоков применяется к сессиям ASR и VAD --threads больше не игнорируется ONNX adapter'ом: cpu_threads > 0 задаёт intra_op_num_threads через SessionOptions обеим сессиям, 0 оставляет настройки onnxruntime. Фактический бюджет виден в runtime_info(). Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-21 23:55:28 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	4dea7f4bc6	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>	2026-09-21 23:46:54 +03:00
ddmitry	343a31b35b	feat(cuda): добавлен необязательный runtime для Linux и Windows (#57 ) Closes #2. Независимое ревью Opus: APPROVED; 524 теста прошли, 2 пропущены. Реальный Windows GPU-прогон без Toolkit остаётся невыполненным и зафиксирован в документации.	2026-09-21 23:31:29 +03:00
Dmitry Dementiev	a8b8a8c0c9	fix(cuda): учтён отказ по неподдерживаемому типу вычислений	2026-09-21 23:20:51 +03:00
Dmitry Dementiev	453b5d9dfa	docs(cuda): описаны установка extra и проверка Windows DLL	2026-09-21 22:33:51 +03:00
Dmitry Dementiev	99ed5ed92f	feat(cuda): добавлен optional runtime для Linux и Windows	2026-09-21 22:31:30 +03:00
Dmitry Dementiev	937eafe8db	fix(device): закреплён ONNX CPU для автоматического выбора	2026-09-21 22:20:27 +03:00
Dmitry Dementiev	2b54f5bc9e	docs(architecture): согласовано владение выполнением транскрипции	2026-09-21 21:55:04 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	671ac8e5c9	docs(readme): уточнена установка из клона и пункт меню «Отправить» - Зачем: - коллеги ставят инструмент из внутреннего репозитория с другим URL. - Что: - добавлен вариант установки и обновления из склонированного репозитория. - шаг с --install-menu вынесен в список установки, шаги перенумерованы. - добавлена подсказка открыть новую консоль после установки uv. - Проверка: - git diff --check. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018vByFj9s7qBHB7QRCf6mri	2026-09-14 11:24:10 +03:00
Dmitry DementievandClaude Opus 5	3860f52eb9	docs(claude): добавлены правила стиля и выбора подхода - Зачем: - агенту нужны локальные правила изложения и экономии токенов в этом репозитории. - Что: - добавлены разделы про стиль изложения и удержание выбранного подхода. - добавлены указания для Fable 5/5.1: точечные правки и пакетные запросы. - Проверка: - git diff --check. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018vByFj9s7qBHB7QRCf6mri	2026-09-14 11:24:10 +03:00