talkscore-asr/app/config.py

"""Чтение настроек сервиса.

ЭТО КОД, А НЕ НАСТРОЙКИ. Править нужно файл config.toml рядом со start.bat -
он создаётся при первом запуске и обновлением не затрагивается. Правки в этом
файле не подействуют (config.toml уже существует) и пропадут при обновлении.
"""
import os
import secrets
import tomllib
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path

__all__ = ["Settings", "load_settings", "BASE_DIR"]

# Корень пакета: при запуске из ZIP это папка, куда его распаковали.
BASE_DIR = Path(os.environ.get("TALKSCORE_ASR_HOME") or Path(__file__).resolve().parent.parent)

_DEFAULT_CONFIG = """# Настройки talkscore-asr

[server]
# 0.0.0.0 - принимать со всех интерфейсов, 127.0.0.1 - только с этой машины
host = "0.0.0.0"
port = 8756

[security]
# Токен для заголовка: Authorization: Bearer <token>
# Пустое значение = сервис никого не пустит. Сгенерирован при первом запуске.
token = "{token}"
# Кто может обращаться. Пусто = разрешены все адреса.
# Примеры: "192.168.1.0/24, 10.8.0.5, 127.0.0.1"
allow_ips = "127.0.0.1, ::1"
# Открывать ли /docs и /openapi.json. Они не требуют токена и показывают
# устройство API всем, кто знает адрес, поэтому по умолчанию выключены.
docs = false

[processing]
# Потоков на одну задачу. 0 = половина ядер, но не больше 8.
# Оптимум зависит от процессора: подберите его через POST /v1/benchmark
# и впишите сюда полученное число.
threads = 0
# Сколько записей обрабатывать одновременно. Значение больше 1 включает
# отдельные процессы: библиотеки держат GIL, и в потоках задачи выстраиваются
# в очередь вместо параллельной работы. Каждый процесс держит свою копию
# моделей, это около 1 ГБ памяти на процесс.
workers = 1
# Ожидаемое число говорящих в записи. 0 = определять автоматически
# (на реальных звонках работает плохо, для диалога ставьте 2).
speakers = 2
# Выравнивать громкость перед обработкой. Для записей с микрофоном на столе
# это решающая настройка: без неё тихий участник сливается с громким и
# разделение по говорящим разваливается. На распознавание не влияет.
normalize = true
# Максимальный размер загружаемого файла, МБ
max_upload_mb = 500
# Сколько часов хранить результаты завершённых задач
keep_results_hours = 72

[webhook]
# Куда сообщать о готовых задачах. Пусто = не сообщать, забирайте опросом.
# Можно переопределить для отдельной задачи параметром webhook в запросе.
url = ""
# Секрет для подписи: сервис положит её в заголовок X-Talkscore-Signature,
# чтобы принимающая сторона убедилась, что запрос от вас.
secret = ""

[update]
# Проверять обновления кода при каждом запуске. Обновляется только папка app,
# это десятки килобайт: Python, библиотеки и модели остаются на месте.
enabled = true
server = "https://git.netranking.ru"
repo = "bryzgalov/talkscore-asr"
# Токен Gitea с правом чтения репозитория. Для публичного репозитория не нужен.
token = ""
"""


@dataclass
class Settings:
    host: str = "0.0.0.0"
    port: int = 8756
    token: str = ""
    allow_ips: str = ""
    docs: bool = False
    threads: int = 0
    workers: int = 0
    speakers: int = 2
    normalize: bool = True
    max_upload_mb: int = 500
    keep_results_hours: float = 72.0
    webhook_url: str = ""
    webhook_secret: str = ""
    update_enabled: bool = False
    update_server: str = "https://git.netranking.ru"
    update_repo: str = "bryzgalov/talkscore-asr"
    update_token: str = ""
    base_dir: Path = field(default_factory=lambda: BASE_DIR)

    @property
    def models_dir(self) -> Path:
        return self.base_dir / "models"

    @property
    def data_dir(self) -> Path:
        return self.base_dir / "data"

    @property
    def replacements_path(self) -> Path:
        return self.base_dir / "replacements.txt"

    @property
    def max_upload_bytes(self) -> int:
        return self.max_upload_mb * 1024 * 1024

    # Масштабирование сильно зависит от процессора, и универсального числа нет.
    # На Ryzen 9 9950X всё растёт до 16 потоков (распознавание x14.7 -> x61.3),
    # на Apple M4 после 4 потоков начинается спад: там половина ядер медленные
    # и работа, попавшая на них, тормозит остальные.
    # Поэтому дефолт умеренный, а точное значение подбирается через /v1/benchmark.
    MAX_DEFAULT_THREADS = 8
    MAX_WORKERS = 4

    def effective_threads(self) -> int:
        if self.threads > 0:
            return self.threads
        cores = os.cpu_count() or 4
        return max(1, min(self.MAX_DEFAULT_THREADS, cores // 2))

    def effective_workers(self) -> int:
        if self.workers > 0:
            return self.workers
        cores = os.cpu_count() or 4
        return max(1, min(self.MAX_WORKERS, cores // self.effective_threads()))


def load_settings(config_path: Path | None = None) -> Settings:
    """Читает config.toml, создавая его с новым токеном при первом запуске."""
    path = Path(config_path or BASE_DIR / "config.toml")
    if not path.is_file():
        path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        path.write_text(_DEFAULT_CONFIG.format(token=secrets.token_urlsafe(32)), encoding="utf-8")

    data = tomllib.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
    server = data.get("server", {})
    security = data.get("security", {})
    proc = data.get("processing", {})
    upd = data.get("update", {})
    hook = data.get("webhook", {})

    return Settings(
        host=server.get("host", "0.0.0.0"),
        port=int(server.get("port", 8756)),
        token=str(security.get("token", "")),
        allow_ips=str(security.get("allow_ips", "")),
        docs=bool(security.get("docs", False)),
        threads=int(proc.get("threads", 0)),
        workers=int(proc.get("workers", 1)),
        speakers=int(proc.get("speakers", 2)),
        normalize=bool(proc.get("normalize", True)),
        max_upload_mb=int(proc.get("max_upload_mb", 500)),
        keep_results_hours=float(proc.get("keep_results_hours", 72)),
        webhook_url=str(hook.get("url", "")),
        webhook_secret=str(hook.get("secret", "")),
        update_enabled=bool(upd.get("enabled", False)),
        update_server=str(upd.get("server", "https://git.netranking.ru")),
        update_repo=str(upd.get("repo", "bryzgalov/talkscore-asr")),
        update_token=str(upd.get("token", "")),
        base_dir=path.parent,
    )