доработка для запуска со скрипта на хосте на ROCm

- снова изменения в Readme
- работа над валидацией параметров
- большая гибкость и конфигурироемость

.env.example

@@ -0,0 +1,25 @@
+# Simple ASR Server Configuration
+# Этот файл содержит переменные окружения для сервера ASR
+
+# Сервер
+HOST=0.0.0.0
+PORT=9854
+
+# Модель Whisper
+DEFAULT_MODEL=turbo
+MODEL_DEVICE=cuda
+MODEL_DOWNLOAD_ROOT=./models
+
+# Файлы и директории
+KEYS_FILE=./data/keys.txt
+LOG_LEVEL=info
+
+# AMD GPU настройки (для ROCm)
+HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
+
+# Дополнительные настройки
+AUDIO_SPEEDUP=1.25
+
+# Настройки для GPU (по умолчанию CUDA)
+# Для использования CPU установите MODEL_DEVICE=cpu
+# Для AMD GPU убедитесь что установлен ROCm и используется подходящая версия PyTorch

.idea/.gitignore

@@ -1,5 +0,0 @@
-# Default ignored files
-/shelf/
-/workspace.xml
-# Editor-based HTTP Client requests
-/httpRequests/

.idea/dictionaries/project.xml

@@ -0,0 +1,7 @@
+<component name="ProjectDictionaryState">
+  <dictionary name="project">
+    <words>
+      <w>конфигурироемость</w>
+    </words>
+  </dictionary>
+</component>

.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml

@@ -0,0 +1,6 @@
+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <settings>
+    <option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
+    <version value="1.0" />
+  </settings>
+</component>

.idea/material_theme_project_new.xml

@@ -0,0 +1,12 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="MaterialThemeProjectNewConfig">
+    <option name="metadata">
+      <MTProjectMetadataState>
+        <option name="migrated" value="true" />
+        <option name="pristineConfig" value="false" />
+        <option name="userId" value="-6077f146:198b84bb7ea:-7ffe" />
+      </MTProjectMetadataState>
+    </option>
+  </component>
+</project>

.idea/misc.xml

@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="Black">
+    <option name="sdkName" value="Python 3.13 (simple-asr-server)" />
+  </component>
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.13 (whisper)" project-jdk-type="Python SDK" />
+</project>

.idea/simple-asr-server.iml

@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module version="4">
+  <component name="PyDocumentationSettings">
+    <option name="format" value="PLAIN" />
+    <option name="myDocStringFormat" value="Plain" />
+  </component>
+</module>

.idea/vcs.xml

@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="" vcs="Git" />
+  </component>
+</project>

.idea/whisper.iml

@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module version="4">
+  <component name="PyDocumentationSettings">
+    <option name="format" value="PLAIN" />
+    <option name="myDocStringFormat" value="Plain" />
+  </component>
+</module>

Dockerfile

@@ -1,22 +1,51 @@
-FROM rocm/pytorch:rocm6.4.1_ubuntu22.04_py3.10_pytorch_release_2.6.0
+# NVIDIA
+#FROM python:3.10-slim
 
+# AMD
+FROM rocm/pytorch:latest
+
+# Set working directory
 WORKDIR /app
 
+# Install system dependencies including openssl
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
     ffmpeg \
+    git \
+    curl \
+    openssl \
     python3-pip \
-    python3-venv \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
+# Update pip
+RUN pip install --upgrade pip
+
+# Copy requirements first for better caching
 COPY requirements.txt .
-RUN pip install --no-cache-dir --default-timeout=100 -r requirements.txt
 
-COPY . .
+# Install Python dependencies
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
+# Copy application code
+COPY app.py .
+
+# Copy startup script for key generation
+COPY docker-entrypoint.sh .
+RUN chmod +x docker-entrypoint.sh
+
+# Create directory for models and data
+RUN mkdir -p /app/models /app/data
+
+# Set environment variables
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+ENV HOST=0.0.0.0
+ENV PORT=9854
+
+# Expose port
 EXPOSE 9854
 
-# Устанавливаем переменные окружения для ROCm
-ENV HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
-ENV PYTORCH_ROCM_ARCH=gfx1030
+# Health check
+HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=60s --retries=3 \
+    CMD curl -f http://localhost:9854/health || exit 1
 
-# Команда для запуска приложения
-CMD ["python3", "app.py"]
+# Run the application
+ENTRYPOINT ["./docker-entrypoint.sh"]

README.MD

@@ -0,0 +1,282 @@
+# Simple ASR Service на базе Whisper
+
+Простой сервис для распознавания речи с использованием OpenAI Whisper. Поддерживает различные форматы ответов, управление API-ключами без перезапуска и все параметры модели Whisper.
+
+## Особенности
+
+- 🎯 Эндпоинт `/transcribe` для распознавания речи
+- 🔑 Управление API-ключами без перезапуска сервиса
+- 📊 Три формата ответа: `json`, `simple`, `text/plain`
+- ⚙️ Поддержка всех параметров `whisper.transcribe()`
+- 🐳 Docker и native запуск
+- 🏥 Health check эндпоинт
+- 🔄 Горячая перезагрузка API-ключей
+- 🚀 GPU ускорение по умолчанию (NVIDIA/AMD)
+- ⚙️ Централизованная конфигурация через .env файл
+
+## Требования
+
+- Python 3.8+
+- FFmpeg (для обработки аудио)
+- Минимум 4GB RAM
+- Свободное место для моделей (turbo ~1GB, large ~3GB)
+- **GPU с поддержкой CUDA или ROCm (рекомендуется)**
+
+Для Docker дополнительно:
+- Docker + Docker Compose
+- NVIDIA Docker runtime (для NVIDIA GPU)
+- ROCm (для AMD GPU)
+
+## Быстрый старт
+
+### Запуск через Docker
+
+```bash
+git clone https://github.com/SlavaVlad/simple-asr-server.git ./asr
+cd asr
+
+# Для AMD GPU оставьте как есть
+# Для NVIDIA GPU раскомментируйте соответствующую секцию в docker-compose.yml
+
+docker compose up -d
+```
+
+### Нативный запуск
+
+```bash
+git clone https://github.com/SlavaVlad/simple-asr-server.git ./asr
+cd asr
+
+chmod +x start_server.sh
+./start_server.sh
+```
+
+### Переменные окружения
+
+| Переменная | По умолчанию | Описание |
+|------------|--------------|----------|
+| `HOST` | `0.0.0.0` | IP адрес для привязки |
+| `PORT` | `9854` | Порт сервера |
+| `DEFAULT_MODEL` | `turbo` | Модель Whisper для загрузки |
+| `MODEL_DEVICE` | `cuda` | Устройство: `cuda`, `cpu`, или `auto` |
+| `MODEL_DOWNLOAD_ROOT` | `./models` | Директория для моделей |
+| `KEYS_FILE` | `./data/keys.txt` | Файл с API ключами |
+| `LOG_LEVEL` | `info` | Уровень логирования |
+| `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION` | `10.3.0` | Версия GPU для AMD ROCm |
+| `AUDIO_SPEEDUP` | `1.25` | Ускорение обработки аудио |
+
+### Настройка GPU
+
+**По умолчанию сервис настроен для работы с NVIDIA GPU.**
+
+**Для использования CPU:**
+```env
+MODEL_DEVICE=cpu
+```
+
+### Доступные модели Whisper
+
+- `tiny` - самая быстрая, наименее точная (~40MB)
+- `base` - баланс скорости и качества (~150MB)
+- `small` - хорошее качество (~500MB)
+- `medium` - лучшее качество (~1.5GB)
+- `large` - максимальное качество (~3GB)
+- `turbo` - оптимизированная версия (~800MB, рекомендуется)
+
+## Управление API-ключами
+
+### Автоматическое создание ключей
+
+При первом запуске:
+1. Если установлен `openssl` - генерируется безопасный 64-символьный ключ
+2. Если `openssl` отсутствует - создается пустой файл ключей
+
+### Добавление/удаление ключей
+
+1. Отредактируйте файл `data/keys.txt` (один ключ на строку, 64 hex символа)
+2. Вызовите эндпоинт перезагрузки:
+
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:9854/keys/reload" \
+  -H "X-API-Key: your-api-key"
+```
+
+Пример `data/keys.txt`:
+```
+key1
+key2
+```
+
+### Генерация новых ключей
+
+```bash
+# Генерация нового ключа
+openssl rand -hex 32
+
+# Добавление в файл ключей
+echo "$(openssl rand -hex 32)" >> data/keys.txt
+```
+
+## API Документация
+
+### POST /transcribe
+
+Основной эндпоинт для распознавания речи.
+
+#### Параметры
+
+**Обязательные:**
+- `audio_file` - аудиофайл (form-data)
+
+**Опциональные:**
+- `format` - формат ответа: `json` (по умолчанию), `simple`, `text`
+- Все параметры `whisper.transcribe()`:
+  - `language` - язык аудио (auto-detect по умолчанию)
+  - `task` - `transcribe` или `translate`
+  - `temperature` - температура для генерации (0.0-1.0)
+  - `beam_size` - размер луча для поиска
+  - `best_of` - количество кандидатов для выбора лучшего
+  - `compression_ratio_threshold` - порог сжатия для фильтрации
+  - `logprob_threshold` - порог логарифмической вероятности
+  - `no_speech_threshold` - порог отсутствия речи
+  - `condition_on_previous_text` - использовать предыдущий текст как контекст
+  - `initial_prompt` - начальная подсказка для модели
+  - `word_timestamps` - временные метки слов (true/false)
+  - `prepend_punctuations` - знаки препинания для добавления в начало
+  - `append_punctuations` - знаки препинания для добавления в конец
+  - `clip_timestamps` - временные метки для обрезки аудио
+  - `hallucination_silence_threshold` - порог тишины для отрезания галлюцинаций
+
+#### Примеры запросов
+
+**Простая транскрибация:**
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:9854/transcribe" \
+  -H "X-API-Key: your-api-key" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{}' \
+  --form "audio_file=@audio.wav"
+```
+
+**С параметрами:**
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:9854/transcribe" \
+  -H "X-API-Key: your-api-key" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "language": "ru",
+    "format": "simple",
+    "word_timestamps": true,
+    "temperature": 0.2
+  }' \
+  --form "audio_file=@audio.wav"
+```
+
+**Только текст:**
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:9854/transcribe" \
+  -H "X-API-Key: your-api-key" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"format": "text"}' \
+  --form "audio_file=@audio.wav"
+```
+
+**Расширенные параметры:**
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:9854/transcribe" \
+  -H "X-API-Key: your-api-key" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "language": "en",
+    "task": "translate",
+    "temperature": 0.1,
+    "beam_size": 5,
+    "word_timestamps": true,
+    "initial_prompt": "This is a technical presentation about AI",
+    "format": "json"
+  }' \
+  --form "audio_file=@audio.wav"
+```
+
+#### Форматы ответов
+
+**json (полный ответ от Whisper):**
+```json
+{
+  "text": "Привет, как дела?",
+  "segments": [
+    {
+      "start": 0.0,
+      "end": 2.5,
+      "text": "Привет, как дела?",
+      "words": [...]
+    }
+  ],
+  "language": "ru"
+}
+```
+
+**simple (только текст):**
+```json
+{
+  "text": "Привет, как дела?"
+}
+```
+
+**text (plain text):**
+```
+Привет, как дела?
+```
+
+### GET /health
+
+Проверка состояния сервиса:
+
+```bash
+curl "http://localhost:9854/health"
+```
+
+Ответ:
+```json
+{
+  "status": "healthy",
+  "model_loaded": true,
+  "model_name": "turbo"
+}
+```
+
+## Коды ошибок
+
+- `401` - API ключ не предоставлен
+- `403` - Неверный API ключ
+- `422` - Неверные параметры запроса
+- `500` - Ошибка сервера/модели
+
+## Systemd сервис
+
+Для автоматического запуска создайте systemd сервис:
+
+```bash
+sudo cp asr.service /etc/systemd/system/
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl enable asr
+sudo systemctl start asr
+```
+
+## Поддерживаемые форматы аудио
+
+Все форматы, поддерживаемые FFmpeg:
+- WAV, MP3, FLAC, M4A, OGG
+- Видео форматы (извлекается аудио): MP4, AVI, MKV
+
+## Производительность
+
+Время обработки зависит от:
+- Выбранной модели
+- Длительности аудио
+- Доступных ресурсов (CPU/GPU)
+
+Примерные времена для 1 минуты аудио:
+- `tiny`: ~2-5 секунд
+- `turbo`: ~5-10 секунд  
+- `large`: ~15-30 секунд

README.md

@@ -1,104 +0,0 @@
-BASED ON https://github.com/salute-developers/GigaAM
-
-# Simple ASR Server
-
-This project provides a RESTful API for audio transcription using a Whisper model. The API is built with FastAPI and runs in a Docker container.
-
-## Prerequisites
-
-Before you begin, ensure you have the following installed:
-
-*   [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)
-*   [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)
-
-## Project Structure
-
-```
-.
-├── app.py              # Main application file with FastAPI endpoint
-├── docker-compose.yml  # Docker Compose configuration
-├── Dockerfile          # Dockerfile for building the application image
-├── model/              # Directory for Whisper model files
-└── requirements.txt    # Python dependencies
-```
-
-## Setup
-
-1.  **Clone the repository:**
-
-    ```bash
-    git clone https://github.com/SlavaVlad/simple-asr-server
-    cd simple-asr-server
-    ```
-3.  **Add API keys:**
-
-    Create a `keys.txt` file in the root of the project and add your API keys, one per line.
-
-## Building and Running the Project
-
-You can build and run the project using Docker Compose.
-
-1.  **Build the Docker image:**
-
-    ```bash
-    docker-compose build
-    ```
-
-2.  **Run the container:**
-
-    ```bash
-    docker-compose up
-    ```
-
-    The application will be available at `http://0.0.0.0:9854`.
-
-## API Endpoint
-
-### POST /transcribe
-
-This endpoint accepts an audio file and returns the transcription.
-
-*   **URL:** `/transcribe`
-*   **Method:** `POST`
-*   **Headers:**
-    *   `X-API-Key`: Your API key.
-*   **Form Data:**
-    *   `file`: The audio file to be transcribed.
-
-**Example using `curl`:**
-
-```bash
-curl -X POST "http://localhost:9854/transcribe" \
-     -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
-     -F "file=@/path/to/your/audio.wav"
-```
-
-**Successful Response (200 OK):**
-
-```json
-{
-  "transcription": [
-    {
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 2.5,
-      "transcription": "Hello world."
-    }
-  ],
-  "text": "Hello world. ",
-  "metrics": {
-    "processing_time": 5.2,
-    "rtf": 0.5,
-    "word_rate": 2.0
-  }
-}
-```
-
-**Error Response (401 Unauthorized):**
-
-If the API key is missing or invalid.
-
-```json
-{
-  "detail": "Invalid API Key"
-}
-```

app.py

@@ -1,170 +1,176 @@
 import logging
 import os
-import subprocess
-import time
-from os import getenv
-from typing import Dict
+import json
+import whisper
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Optional, Set, Literal, List, Union
+from threading import Lock
 
-import gigaam
-from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, UploadFile, File
+from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, UploadFile, File, Request, Form
 from fastapi.security import APIKeyHeader
+from fastapi.responses import PlainTextResponse
+from pydantic import BaseModel, Field
+import uvicorn
 
-# Configure logging
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-app = FastAPI()
+# Pydantic модель для параметров транскрибации
+class TranscribeParams(BaseModel):
+    language: Optional[str] = Field(None, description="Язык аудио (auto-detect по умолчанию)")
+    task: Optional[str] = Field("transcribe", description="transcribe или translate")
+    temperature: Optional[float] = Field(0.0, description="Температура для генерации (0.0-1.0)")
+    beam_size: Optional[int] = Field(None, description="Размер луча для поиска")
+    best_of: Optional[int] = Field(None, description="Количество кандидатов для выбора лучшего")
+    compression_ratio_threshold: Optional[float] = Field(None, description="Порог сжатия для фильтрации")
+    logprob_threshold: Optional[float] = Field(None, description="Порог логарифмической вероятности")
+    no_speech_threshold: Optional[float] = Field(None, description="Порог детекции отсутствия речи")
+    condition_on_previous_text: Optional[bool] = Field(True, description="Использовать предыдущий текст как контекст")
+    initial_prompt: Optional[str] = Field(None, description="Начальная подсказка для модели")
+    word_timestamps: Optional[bool] = Field(False, description="Временные метки слов")
+    prepend_punctuations: Optional[str] = Field(None, description="Знаки препинания для добавления в начало")
+    append_punctuations: Optional[str] = Field(None, description="Знаки препинания для добавления в конец")
+    clip_timestamps: Optional[List[float]] = Field(None, description="Временные метки для обрезки аудио")
+    hallucination_silence_threshold: Optional[float] = Field(None, description="Порог тишины для детекции галлюцинаций")
+    format: Optional[Literal["json", "simple", "text"]] = Field("json", description="Формат ответа")
 
-# API key header
-api_key_header = APIKeyHeader(name="x-api-key")
+# Глобальные переменные для модели и ключей
+model = None
+api_keys: Set[str] = set()
+keys_lock = Lock()
+keys_file_path = os.getenv("KEYS_FILE", "keys.txt")
 
+# Схема безопасности
+api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-Key")
 
-def get_keys():  # не бейте меня за это
-    keys_file = "keys.txt"
-    if not os.path.exists(keys_file):
-        # Create a new keys file with a default key
-        default_key = os.urandom(32).hex()
-        with open(keys_file, "w") as f:
-            f.write(default_key + "\n")
-        logger.info(f"Created new keys file with default key: {default_key}")
-        return [default_key]
+app = FastAPI(title="Whisper ASR Service", version="1.0.0")
+
+def load_api_keys():
+    """Загружает API ключи из файла"""
+    global api_keys
+    try:
+        if os.path.exists(keys_file_path):
+            with open(keys_file_path, 'r') as f:
+                keys = [line.strip() for line in f.readlines() if line.strip()]
+                with keys_lock:
+                    api_keys = set(keys)
+                logger.info(f"Загружено {len(api_keys)} API ключей")
         else:
-        # Read keys from the existing file
-        with open(keys_file, "r") as f:
-            keys = [line.strip() for line in f if line.strip()]
-        logger.info(f"Loaded {len(keys)} keys from file")
-        logger.debug(f"Keys: {keys}")
-        if not keys:
-            raise ValueError("No keys found in keys.txt")
-        return keys
+            logger.warning(f"Файл ключей {keys_file_path} не найден")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка загрузки ключей: {e}")
 
+def load_model():
+    """Загружает модель Whisper"""
+    global model
+    model_name = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "turbo")
+    download_root = os.getenv("MODEL_DOWNLOAD_ROOT", "./models")
+    device = os.getenv("MODEL_DEVICE", "cpu")
 
-def convert_audio(input_path: str, output_path: str, speed: float = 1.0):
-    """
-    Convert audio to compatible format and speed up if needed.
-    """
     try:
-        command = [
-            'ffmpeg', '-i', input_path,
-            '-filter:a', f'atempo={speed}',
-            '-ar', '16000',
-            '-ac', '1',
-            '-c:a', 'pcm_s16le',
-            output_path,
-            '-y'
-        ]
-        logger.debug(f"Running FFmpeg command: {' '.join(command)}")
-        subprocess.run(command, check=True, capture_output=True)
-        return True
-    except subprocess.CalledProcessError as e:
-        logger.error(f"FFmpeg conversion failed: {e.stderr.decode()}")
-        return False
+        logger.info(f"Загрузка модели Whisper: {model_name}")
+        model = whisper.load_model(model_name, device=device, download_root=download_root)
+        logger.info("Модель успешно загружена")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка загрузки модели: {e}")
+        raise
 
+def verify_api_key(api_key: str = Depends(api_key_header)) -> str:
+    """Проверяет API ключ"""
+    if not api_key:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="API ключ не предоставлен")
 
-def get_audio_duration(file_path: str) -> float:
-    """Get audio duration using ffprobe"""
-    cmd = [
-        'ffprobe',
-        '-v', 'quiet',
-        '-show_entries', 'format=duration',
-        '-of', 'default=noprint_wrappers=1:nokey=1',
-        file_path
-    ]
-    try:
-        output = subprocess.check_output(cmd).decode().strip()
-        return float(output)
-    except:
-        return 0.0
+    # Перезагружаем ключи для проверки обновлений
+    load_api_keys()
 
+    with keys_lock:
+        if api_key not in api_keys:
+            raise HTTPException(status_code=403, detail="Неверный API ключ")
+
+    return api_key
+
+@app.on_event("startup")
+async def startup_event():
+    """Инициализация при запуске"""
+    load_api_keys()
+    load_model()
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    """Проверка здоровья сервиса"""
+    return {"status": "healthy", "model_loaded": model is not None, "current_model": str(model) if model else None}
 
 @app.post("/transcribe")
 async def transcribe_audio(
-        file: UploadFile = File(...),
-        token: str = Depends(api_key_header),
-        model: str = "turbo",
-        verbose: Optional[bool] = None,
-        temperature: Union[float, Tuple[float, ...]] = (0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0),
-        compression_ratio_threshold: Optional[float] = 2.4,
-        speed_up: Optional[float] = 1.25,
-        logprob_threshold: Optional[float] = -1.0,
-        no_speech_threshold: Optional[float] = 0.6,
-        condition_on_previous_text: bool = True,
-        initial_prompt: Optional[str] = None,
-        word_timestamps: bool = False,
-        prepend_punctuations: str = "\"'\"¿([{-",
-        append_punctuations: str = "\"\'.。,，!！?？:：\")]}、",
-        clip_timestamps: Union[str, List[float]] = "0",
-        hallucination_silence_threshold: Optional[float] = None
+    audio_file: UploadFile = File(...),
+    params: TranscribeParams = Depends(),
+    api_key: str = Depends(verify_api_key)
 ):
-    # Token validation
-    if token not in get_keys():
-        logger.warning(f"Invalid token attempt: {token}")
-        raise HTTPException(status_code=403, detail="Forbidden")
+    """Транскрибирует аудиофайл"""
+    if model is None:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Модель не загружена")
 
-    model = whisper.load_model(model)  # Load the Whisper model
+    # Готовим параметры для whisper.transcribe()
+    whisper_params = {}
+    for field_name, field_value in params.dict(exclude_none=True, exclude={'format'}).items():
+        whisper_params[field_name] = field_value
 
-    logger.info(f"Processing file: {file.filename} with model: {model}")
-
-    # Save uploaded file
-    temp_input_path = f"/tmp/input_{file.filename}"
-    temp_output_path = f"/tmp/converted_{file.filename}.wav"
+    # Формат ответа
+    response_format = params.format
 
+    temp_file_path = None
     try:
-        with open(temp_input_path, "wb") as f:
-            f.write(await file.read())
+        # Сохраняем временный файл
+        temp_file_path = f"/tmp/{audio_file.filename}"
+        with open(temp_file_path, "wb") as temp_file:
+            content = await audio_file.read()
+            temp_file.write(content)
 
-        # Convert audio if needed
-        logger.debug("Converting audio file")
-        if not convert_audio(temp_input_path, temp_output_path, speed_up):
-            raise HTTPException(status_code=400, detail="Audio conversion failed")
+        # Транскрибируем
+        logger.info(f"Транскрибация файла: {audio_file.filename} с параметрами: {whisper_params}")
+        result = model.transcribe(temp_file_path, **whisper_params)
 
-        # Get audio duration before speed up
-        original_duration = get_audio_duration(temp_input_path)
-
-        # Transcribe
-        logger.info("Starting transcription")
-        if original_duration > 30:
-            logger.info("Audio duration > 30 seconds, using transcribe_longform")
-            transcription_result = model.transcribe_longform(
-                temp_output_path
-            )
-        else:
-            logger.info("Audio duration <= 30 seconds, using transcribe")
-            transcription_result = model.transcribe(
-                temp_output_path
-            )
-
-        full_text = ""
-        for part in transcription_result:
-            if part["transcription"].strip() != "":
-                full_text += part["transcription"].strip() + " "
-
-        result = {
-            "transcription": transcription_result,
-            "text": full_text
-        }
+        # Удаляем временный файл
+        os.unlink(temp_file_path)
 
+        # Возвращаем результат в нужном формате
+        if response_format == 'text':
+            return PlainTextResponse(content=result['text'])
+        elif response_format == 'simple':
+            return {"text": result['text']}
+        else:  # json - полный ответ по умолчанию
             return result
 
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Transcription failed: {str(e)}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+        logger.error(f"Ошибка транскрибации: {e}")
+        # Удаляем временный файл в случае ошибки
+        if temp_file_path and os.path.exists(temp_file_path):
+            os.unlink(temp_file_path)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Ошибка транскрибации: {str(e)}")
 
-    finally:
-        # Cleanup temporary files
-        if os.path.exists(temp_input_path):
-            os.remove(temp_input_path)
-        if os.path.exists(temp_output_path):
-            os.remove(temp_output_path)
+@app.post("/keys/reload")
+async def reload_keys(api_key: str = Depends(verify_api_key)):
+    """Перезагружает ключи из файла"""
+    load_api_keys()
+    with keys_lock:
+        return {"message": f"Перезагружено {len(api_keys)} ключей"}
 
-
-def main():
-    import uvicorn
-    get_keys()
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9854, log_level="debug")
+@app.get("/keys/count")
+async def get_keys_count(api_key: str = Depends(verify_api_key)):
+    """Возвращает количество активных ключей"""
+    with keys_lock:
+        return {"count": len(api_keys)}
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    host = os.getenv("HOST", "0.0.0.0")
+    port = int(os.getenv("PORT", "9854"))
+    log_level = os.getenv("LOG_LEVEL", "info")
+
+    uvicorn.run(
+        "app:app",
+        host=host,
+        port=port,
+        log_level=log_level,
+        reload=False
+    )

asr.service

@@ -0,0 +1,20 @@
+[Unit]
+Description=Whisper ASR Server (ROCM)
+After=network.target
+Wants=network.target
+
+[Service]
+Type=exec
+User=asr
+Group=asr
+WorkingDirectory=/opt/asr
+ExecStart=/opt/asr/start_server.sh
+ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
+Restart=always
+RestartSec=10
+StandardOutput=journal
+StandardError=journal
+SyslogIdentifier=asr
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target

docker-compose.yml

@@ -1,6 +1,40 @@
 services:
-  whisper-app:
+  asr-server:
     build: .
     ports:
-      - "9854:9854"
-    command: ["python", "app.py"]
+      - "${PORT:-9854}:${PORT:-9854}"
+    env_file:
+      - .env
+    environment:
+      - HOST=${HOST}
+      - PORT=${PORT}
+      - DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL}
+      - MODEL_DEVICE=${MODEL_DEVICE}
+      - MODEL_DOWNLOAD_ROOT=/app/models
+      - KEYS_FILE=/app/data/keys.txt
+      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=${HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION}
+      - LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL}
+      - AUDIO_SPEEDUP=${AUDIO_SPEEDUP}
+    volumes:
+      - ./models:/app/models
+      - ./data:/app/data
+    # GPU support - раскомментируйте нужную секцию
+    # Для NVIDIA GPU:
+#    deploy:
+#      resources:
+#        reservations:
+#          devices:
+#            - driver: nvidia
+#              count: all
+#              capabilities: [gpu]
+#     Для AMD GPU (ROCm):
+     devices:
+       - /dev/kfd:/dev/kfd
+       - /dev/dri:/dev/dri
+    restart: unless-stopped
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:${PORT:-9854}/health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+      start_period: 60s

docker-entrypoint.sh

@@ -0,0 +1,59 @@
+#!/bin/bash
+
+# Docker entrypoint script for ASR service
+# Generates API keys if needed and starts the server
+
+set -e
+
+# Function to generate a secure API key
+generate_api_key() {
+    if command -v openssl >/dev/null 2>&1; then
+        openssl rand -hex 32
+    else
+        echo ""
+    fi
+}
+
+# Set default values for environment variables
+export HOST=${HOST:-"0.0.0.0"}
+export PORT=${PORT:-9854}
+export DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL:-"turbo"}
+export MODEL_DOWNLOAD_ROOT=${MODEL_DOWNLOAD_ROOT:-"/app/models"}
+export KEYS_FILE=${KEYS_FILE:-"/app/data/keys.txt"}
+export LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL:-"info"}
+
+# Create necessary directories
+mkdir -p "${MODEL_DOWNLOAD_ROOT}"
+mkdir -p "$(dirname "${KEYS_FILE}")"
+
+# Check if keys file exists, create with generated key if not
+if [ ! -f "${KEYS_FILE}" ]; then
+    echo "Creating default keys file..."
+
+    # Try to generate a secure key with openssl
+    GENERATED_KEY=$(generate_api_key)
+
+    if [ -n "${GENERATED_KEY}" ]; then
+        echo "${GENERATED_KEY}" > "${KEYS_FILE}"
+        echo "Generated secure API key using openssl: ${GENERATED_KEY}"
+        echo "Created keys file at: ${KEYS_FILE}"
+    else
+        echo "WARNING: openssl not found! Cannot generate secure API key."
+        echo "Please manually add API keys to ${KEYS_FILE}"
+        echo "Each key should be 64 hex characters (32 bytes) on a separate line."
+        echo ""
+        echo "Creating empty keys file - you must add keys manually before starting the server."
+        touch "${KEYS_FILE}"
+    fi
+fi
+
+echo "Starting Simple ASR Server in Docker..."
+echo "Host: ${HOST}"
+echo "Port: ${PORT}"
+echo "Default Model: ${DEFAULT_MODEL}"
+echo "Model Download Root: ${MODEL_DOWNLOAD_ROOT}"
+echo "Keys File: ${KEYS_FILE}"
+echo "Log Level: ${LOG_LEVEL}"
+
+# Start the server
+exec python app.py

requirements.txt

@@ -1,8 +1,12 @@
+# PyTorch с поддержкой ROCm
+--index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0
+torch
+torchaudio
+
+# Остальные зависимости
 fastapi
 uvicorn[standard]
 python-multipart
-gigaam
-gigaam[longform]
-ffmpeg-python
-PyYAML
-numpy<2.0.0
+openai-whisper
+python-dotenv
+pydantic

start_server.sh

@@ -0,0 +1,106 @@
+#!/bin/bash
+
+# Simple ASR Server startup script for systemd
+# This script loads environment variables from .env file and starts the server
+
+set -e
+
+# Get the directory where this script is located
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+APP_DIR="${SCRIPT_DIR}"
+
+# Set ROCm environment variables if ROCm is available
+if [ -d "/opt/rocm" ]; then
+    export ROCM_PATH=${ROCM_PATH:-"/opt/rocm"}
+    export PATH="${ROCM_PATH}/bin:${PATH}"
+    export LD_LIBRARY_PATH="${ROCM_PATH}/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
+    # Set HIP_VISIBLE_DEVICES to use all available GPUs
+    export HIP_VISIBLE_DEVICES=${HIP_VISIBLE_DEVICES:-"0"}
+    echo "ROCm detected, configured environment variables"
+fi
+
+# Function to generate a secure API key
+generate_api_key() {
+    if command -v openssl >/dev/null 2>&1; then
+        openssl rand -hex 32
+    else
+        echo ""
+    fi
+}
+
+# Load environment variables from .env file if it exists
+if [ -f "${APP_DIR}/.env" ]; then
+    echo "Loading environment variables from ${APP_DIR}/.env"
+    set -a  # automatically export all variables
+    source "${APP_DIR}/.env"
+    set +a
+else
+    echo "Warning: .env file not found at ${APP_DIR}/.env"
+    echo "Using default environment variables"
+fi
+
+# Set default values if not provided in .env
+export HOST=${HOST:-"0.0.0.0"}
+export PORT=${PORT:-9854}
+export DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL:-"turbo"}
+export MODEL_DEVICE=${MODEL_DEVICE:-"cuda"}
+export MODEL_DOWNLOAD_ROOT=${MODEL_DOWNLOAD_ROOT:-"${APP_DIR}/models"}
+export KEYS_FILE=${KEYS_FILE:-"${APP_DIR}/data/keys.txt"}
+export LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL:-"info"}
+
+# Create necessary directories
+mkdir -p "${MODEL_DOWNLOAD_ROOT}"
+mkdir -p "$(dirname "${KEYS_FILE}")"
+
+# Check if keys file exists, create with generated key if not
+if [ ! -f "${KEYS_FILE}" ]; then
+    echo "Creating default keys file..."
+
+    # Try to generate a secure key with openssl
+    GENERATED_KEY=$(generate_api_key)
+
+    if [ -n "${GENERATED_KEY}" ]; then
+        echo "${GENERATED_KEY}" > "${KEYS_FILE}"
+        echo "Generated secure API key using openssl: ${GENERATED_KEY}"
+        echo "Created keys file at: ${KEYS_FILE}"
+    else
+        echo "WARNING: openssl not found! Cannot generate secure API key."
+        echo "Please manually add API keys to ${KEYS_FILE}"
+        echo "Each key should be 64 hex characters (32 bytes) on a separate line."
+        echo "Example key format: 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000"
+        echo ""
+        echo "Creating empty keys file - you must add keys manually before starting the server."
+        touch "${KEYS_FILE}"
+    fi
+fi
+
+# Check if virtual environment exists, create if not
+VENV_DIR="${APP_DIR}/venv"
+if [ ! -d "${VENV_DIR}" ]; then
+    echo "Creating virtual environment..."
+    python3 -m venv "${VENV_DIR}"
+fi
+
+# Activate virtual environment
+echo "Activating virtual environment..."
+source "${VENV_DIR}/bin/activate"
+
+# Install/upgrade dependencies
+echo "Installing/upgrading dependencies..."
+pip install --upgrade pip
+pip install -r "${APP_DIR}/requirements.txt"
+
+# Change to app directory
+cd "${APP_DIR}"
+
+echo "Starting Simple ASR Server..."
+echo "Host: ${HOST}"
+echo "Port: ${PORT}"
+echo "Default Model: ${DEFAULT_MODEL}"
+echo "Model Device: ${MODEL_DEVICE}"
+echo "Model Download Root: ${MODEL_DOWNLOAD_ROOT}"
+echo "Keys File: ${KEYS_FILE}"
+echo "Log Level: ${LOG_LEVEL}"
+
+# Start the server
+exec python app.py