Переименование: DUB-AI → grabber-ai (образ, сервис, документация, примеры)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <[email protected]>

.env.example

@@ -1,12 +1,12 @@
 # Скопируйте в .env и поправьте. Используется docker-compose.yml.
 
 # Образ: локальная сборка или из реестра Gitea (host/owner/repo:tag)
-DUB_IMAGE=dub-ai:local
+DUB_IMAGE=grabber-ai:local
 
 # Порт на хосте
 DUB_PUBLISH_PORT=8000
 
-# FlareSolverr: адрес, по которому ему доступен контейнер dub-ai.
+# FlareSolverr: адрес, по которому ему доступен контейнер grabber-ai.
 # В compose поднимается рядом (http://flaresolverr:8191); внешний — укажите его адрес.
 # Пусто — без обхода Cloudflare.
 DUB_FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191

.gitea/workflows/docker.yml

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Сборка и публикация Docker-образа DUB-AI в реестр контейнеров Gitea.
+# Сборка и публикация Docker-образа grabber-ai в реестр контейнеров Gitea.
 #
 # Запускается: пуш в main/master, тег v*, вручную (workflow_dispatch).
 # Нужно один раз настроить (подробно — docs/docker.md, раздел «CI/CD в Gitea»):
@@ -17,7 +17,7 @@ on:
   workflow_dispatch:
 
 env:
-  IMAGE_NAME: dub-ai
+  IMAGE_NAME: grabber-ai
   # Публичный адрес реестра (HTTPS). Нельзя брать из GITHUB_SERVER_URL: внутри раннера это внутренний
   # адрес Gitea (http://192.168.x.x:3000), у него нет HTTPS. Переопределяется переменной REGISTRY_HOST.
   REGISTRY_HOST: ${{ vars.REGISTRY_HOST || 'git.shx.one' }}

Dockerfile

@@ -1,8 +1,8 @@
 # syntax=docker/dockerfile:1
-# DUB-AI: HTTP-сервис определения дорожек озвучки (FastAPI), CPU.
+# grabber-ai: HTTP-сервис определения дорожек озвучки (FastAPI), CPU.
 #
 #   python tools/pack_models.py --stage docker-models     # положить модели в образ (необязательно)
-#   docker build -t dub-ai .
+#   docker build -t grabber-ai .
 #
 # Без шага pack_models образ собирается без моделей — тогда смонтируйте каталог: -v ./models:/app/models:ro
 FROM python:3.12-slim

README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# DUB-AI — нейро-модель «тип озвучки + автор + 18+»
+# grabber-ai — нейро-модель «тип озвучки + автор + 18+»
 
 По тексту дорожки озвучки (или HTML-странице релиза с трекеров rutracker /
 kinozal / nnm-club) модель определяет:

docker-compose.yml

@@ -1,7 +1,7 @@
-# DUB-AI + FlareSolverr.   docker compose up -d      (настройки — в .env, см. .env.example)
+# grabber-ai + FlareSolverr.   docker compose up -d      (настройки — в .env, см. .env.example)
 services:
-  dub-ai:
+  grabber-ai:
-    image: ${DUB_IMAGE:-dub-ai:local}
+    image: ${DUB_IMAGE:-grabber-ai:local}
     build: .
     restart: unless-stopped
     ports:
@@ -24,4 +24,4 @@ services:
     restart: unless-stopped
     environment:
       LOG_LEVEL: info
-    # порт 8191 наружу не публикуется: доступен только контейнеру dub-ai
+    # порт 8191 наружу не публикуется: доступен только контейнеру grabber-ai

docs/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Документация DUB-AI
+# Документация grabber-ai
 
 | Документ | Содержание |
 |---|---|

docs/docker.md

@@ -1,11 +1,11 @@
-# Docker: запуск DUB-AI на VPS и сборка в Gitea CI/CD
+# Docker: запуск grabber-ai на VPS и сборка в Gitea CI/CD
 
 Контейнер запускает HTTP-сервис (`python -m src.service`): по ссылке на раздачу или по HTML определяет
 дорожки озвучки (тип, студия, 18+, язык, роль, параметры аудио). Для трекеров за Cloudflare сервис
 обращается к вашему **FlareSolverr**, адрес которого задаётся переменной окружения.
 
 ```
-клиент ──HTTP──▶ dub-ai (:8000) ──▶ трекер (rutracker / nnmclub / kinozal)
+клиент ──HTTP──▶ grabber-ai (:8000) ──▶ трекер (rutracker / nnmclub / kinozal)
  (grabber)           │                  ▲ при 403/503 или странице-заглушке
                      └─▶ FlareSolverr ──┘   (DUB_FLARESOLVERR_URL)
 ```
@@ -72,7 +72,7 @@ curl -X POST http://localhost:8000/predict \
 | `DUB_SEGMENTER_DIR` | `/app/models/segmenter` | каталог сегментатора страниц; нет каталога — работают правила |
 | `DUB_HOST`, `DUB_PORT` | `0.0.0.0`, `8000` | адрес/порт внутри контейнера (наружу — `DUB_PUBLISH_PORT` в compose) |
 | `DUB_DEVICE` | авто | `cpu` или `cuda` (в образе только CPU-сборка torch) |
-| `DUB_IMAGE` | `dub-ai:local` | (compose) какой образ запускать, напр. из реестра Gitea |
+| `DUB_IMAGE` | `grabber-ai:local` | (compose) какой образ запускать, напр. из реестра Gitea |
 | `DUB_PUBLISH_PORT` | `8000` | (compose) порт на хосте |
 
 В образе жёстко заданы `HF_HUB_OFFLINE=1` и `TRANSFORMERS_OFFLINE=1`: сервис ничего не скачивает с
@@ -88,19 +88,19 @@ Hugging Face. Все файлы моделей, включая архитект
 Три способа подключить:
 
 1. **Вместе с compose (по умолчанию).** Сервис `flaresolverr` поднимается рядом, порт наружу не
-   публикуется, `dub-ai` ходит к нему по `http://flaresolverr:8191`.
+   публикуется, `grabber-ai` ходит к нему по `http://flaresolverr:8191`.
 2. **Свой FlareSolverr на другом хосте.** В `.env`: `DUB_FLARESOLVERR_URL=http://192.168.0.24:8191`, и
-   запускайте только `docker compose up -d dub-ai` (контейнер FlareSolverr не нужен). Адрес должен быть
+   запускайте только `docker compose up -d grabber-ai` (контейнер FlareSolverr не нужен). Адрес должен быть
    достижим из контейнера: с VPS до домашней сети — через VPN/туннель, не открывайте FlareSolverr в интернет.
 3. **`docker run`:**
    ```bash
-   docker run -d --name dub-ai -p 8000:8000 \
+   docker run -d --name grabber-ai -p 8000:8000 \
      -e DUB_FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191 -e DUB_API_TOKEN=... \
-     --network <сеть_с_flaresolverr> dub-ai:local
+     --network <сеть_с_flaresolverr> grabber-ai:local
    ```
 
 Проверить, что адрес подхватился: `GET /health` → `"flaresolverr": true`. Проверка связи:
-`docker compose exec dub-ai python -c "import urllib.request as u; print(u.urlopen('http://flaresolverr:8191/').read()[:80])"`.
+`docker compose exec grabber-ai python -c "import urllib.request as u; print(u.urlopen('http://flaresolverr:8191/').read()[:80])"`.
 
 Замечания:
 * FlareSolverr нестабилен: бывают `Timeout after 15.0 seconds` и ответ ~40 с. Это ошибка 400/502 для
@@ -172,11 +172,11 @@ python tools/pack_models.py                    # -> models-bundle.tar.gz (≈ 75
 # выкладка в реестр пакетов Gitea (версия — любая строка, например дата или хэш модели)
 curl --fail -H "Authorization: token <GITEA_TOKEN>" \
   --upload-file models-bundle.tar.gz \
-  https://<gitea>/api/packages/<owner>/generic/dub-ai-models/2026-10-28/models-bundle.tar.gz
+  https://<gitea>/api/packages/<owner>/generic/grabber-ai-models/2026-10-28/models-bundle.tar.gz
 ```
 
 Ссылка для скачивания (она же `MODELS_URL`):
-`https://<gitea>/api/packages/<owner>/generic/dub-ai-models/2026-10-28/models-bundle.tar.gz`.
+`https://<gitea>/api/packages/<owner>/generic/grabber-ai-models/2026-10-28/models-bundle.tar.gz`.
 Если у вашей Gitea ограничен размер пакета (`[packages] LIMIT_SIZE_GENERIC`, по умолчанию без лимита, но
 nginx перед ней часто режет загрузки ~1 МБ), поднимите лимиты или используйте способ Б.
 
@@ -186,7 +186,7 @@ nginx перед ней часто режет загрузки ~1 МБ), под
 ## CI/CD в Gitea
 
 Workflow `.gitea/workflows/docker.yml` собирает образ и публикует его в **реестр контейнеров Gitea**
-(`<gitea-host>/<owner>/<repo>/dub-ai`).
+(`<gitea-host>/<owner>/<repo>/grabber-ai`).
 
 ### Что настроить один раз
 
@@ -230,7 +230,7 @@ Workflow `.gitea/workflows/docker.yml` собирает образ и публи
    ```
 2. Положить на VPS `docker-compose.yml` и `.env` (из `.env.example`):
    ```
-   DUB_IMAGE=<gitea-host>/<owner>/<repo>/dub-ai:latest
+   DUB_IMAGE=<gitea-host>/<owner>/<repo>/grabber-ai:latest
    DUB_API_TOKEN=<openssl rand -hex 24>
    DUB_FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191
    ```
@@ -261,7 +261,7 @@ Workflow `.gitea/workflows/docker.yml` собирает образ и публи
 | `/predict` → 400 «страница недоступна: Cloudflare challenge … (задайте FlareSolverr)» | не задан `DUB_FLARESOLVERR_URL` или контейнер его не видит (`/health` → `flaresolverr`), проверьте сеть/имя сервиса |
 | 400 `FlareSolverr: … Timeout` | FlareSolverr не успел решить challenge; повторите запрос, увеличьте `DUB_FETCH_TIMEOUT`, перезапустите FlareSolverr |
 | 401 | не передан токен или он отличается от `DUB_API_TOKEN` |
-| Контейнер `unhealthy` в первые минуты | модель ещё грузится; `docker logs dub-ai`. Если не проходит — не хватает памяти (`docker stats`) |
+| Контейнер `unhealthy` в первые минуты | модель ещё грузится; `docker logs grabber-ai`. Если не проходит — не хватает памяти (`docker stats`) |
 | CI: `Cannot connect to the Docker daemon` | у раннера нет доступа к Docker (см. «Что настроить один раз») |
 | CI: `server gave HTTP response to HTTPS client` | workflow взял внутренний адрес Gitea; должен быть `REGISTRY_HOST` = `git.shx.one` (уже так в workflow) |
 | CI: `unauthorized` при push | у `ACTION_PAT` нет `write:package` или токен принадлежит не владельцу/участник пространства имён репозитория |

docs/integration.md

@@ -145,7 +145,7 @@ kinozal требует авторизации, поэтому grabber скачи
 (`KinozalClient`) и отправляет сервису готовый HTML вместе с заголовком раздачи:
 
 ```php
-$ch = curl_init('http://dub-ai:8000/predict');
+$ch = curl_init('http://grabber-ai:8000/predict');
 curl_setopt_array($ch, [
     CURLOPT_POST => true, CURLOPT_RETURNTRANSFER => true, CURLOPT_TIMEOUT => 10,
     CURLOPT_HTTPHEADER => ['Content-Type: application/json'],
@@ -192,7 +192,7 @@ python -m src.export_onnx            # -> models/best-onnx/ + reports/onnx_parit
 ```bash
 cd examples/rust/onnx_local && cargo build
 ORT_DYLIB_PATH="$(find ../../.venv -name onnxruntime.dll | head -1)" \
-  ./target/debug/dub-ai-onnx-local.exe ../../models/best-onnx \
+  ./target/debug/grabber-ai-onnx-local.exe ../../models/best-onnx \
   "Перевод: Дублированный | MovieDalen"
 ```
 

docs/training-windows.md

@@ -10,7 +10,7 @@ torch 2.11.0+cu128).
 ## Установка (один раз)
 
 ```bat
-cd C:\Users\shats\Dev\DUB-AI
+cd C:\Users\shats\Dev\grabber-ai
 python -m venv .venv
 .venv\Scripts\python -m pip install --upgrade pip
 

examples/powershell/predict.ps1

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Вызов сервиса DUB-AI из PowerShell.
+# Вызов сервиса grabber-ai из PowerShell.
 #
 # Примеры (из корня проекта):
 #   powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File examples\powershell\predict.ps1 -Text "Перевод: Дублированный | MovieDalen"

examples/rust/http_client/Cargo.lock

@@ -98,7 +98,7 @@ dependencies = [
 ]
 
 [[package]]
-name = "dub-ai-client"
+name = "grabber-ai-client"
 version = "0.1.0"
 dependencies = [
  "reqwest",

examples/rust/http_client/Cargo.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [package]
-name = "dub-ai-client"
+name = "grabber-ai-client"
 version = "0.1.0"
 edition = "2021"
 

examples/rust/http_client/src/main.rs

@@ -1,4 +1,4 @@
-//! HTTP-клиент DUB-AI (путь А: сервис `python -m src.service`).
+//! HTTP-клиент grabber-ai (путь А: сервис `python -m src.service`).
 //!
 //! Запуск:
 //!   cargo run -- --text "Перевод: Дублированный | MovieDalen"

examples/rust/onnx_local/Cargo.lock

@@ -228,7 +228,7 @@ dependencies = [
 ]
 
 [[package]]
-name = "dub-ai-onnx-local"
+name = "grabber-ai-onnx-local"
 version = "0.1.0"
 dependencies = [
  "ort",

examples/rust/onnx_local/Cargo.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [package]
-name = "dub-ai-onnx-local"
+name = "grabber-ai-onnx-local"
 version = "0.1.0"
 edition = "2021"
 

examples/rust/onnx_local/README.md

@@ -1,10 +1,10 @@
-# onnx_local — локальный инференс DUB-AI на Rust (без Python)
+# onnx_local — локальный инференс grabber-ai на Rust (без Python)
 
 ```bash
 cargo build
 # onnxruntime.dll грузится динамически; можно взять из pip-пакета onnxruntime
 # (уже есть в .venv проекта) или из официального релиза onnxruntime
-ORT_DYLIB_PATH=<путь>/onnxruntime.dll ./target/debug/dub-ai-onnx-local.exe \
+ORT_DYLIB_PATH=<путь>/onnxruntime.dll ./target/debug/grabber-ai-onnx-local.exe \
     "<путь к models/best-onnx>" "Перевод: Дублированный | MovieDalen"
 ```
 
@@ -13,7 +13,7 @@ ORT_DYLIB_PATH=<путь>/onnxruntime.dll ./target/debug/dub-ai-onnx-local.exe \
 ```bash
 cd examples/rust/onnx_local
 ORT_DYLIB_PATH="$(find ../../.venv -name onnxruntime.dll | head -1)" \
-  ./target/debug/dub-ai-onnx-local.exe ../../models/best-onnx \
+  ./target/debug/grabber-ai-onnx-local.exe ../../models/best-onnx \
   "Авторский (одноголосый закадровый) - Юрий Сербин"
 ```
 

examples/rust/onnx_local/src/main.rs

@@ -1,4 +1,4 @@
-//! Локальный инференс DUB-AI без Python (путь Б: ONNX).
+//! Локальный инференс grabber-ai без Python (путь Б: ONNX).
 //!
 //! cargo run --release -- <путь к models/best-onnx> "Перевод: Дублированный | MovieDalen"
 //!

examples/typescript/onnx_local.mjs

@@ -1,4 +1,4 @@
-// Локальный инференс DUB-AI без Python (путь Б: ONNX), Node.js.
+// Локальный инференс grabber-ai без Python (путь Б: ONNX), Node.js.
 //
 // Подготовка (один раз):
 //   cd examples/typescript && npm init -y && npm i onnxruntime-node @huggingface/transformers

examples/typescript/predict.mjs

@@ -1,4 +1,4 @@
-// HTTP-клиент DUB-AI для Node.js (без зависимостей, node >= 18).
+// HTTP-клиент grabber-ai для Node.js (без зависимостей, node >= 18).
 //
 // Запуск (требуется запущенный сервис `python -m src.service`):
 //   node predict.mjs --text "Перевод: Дублированный | MovieDalen"

examples/typescript/predict.ts

@@ -1,4 +1,4 @@
-// Типизированный HTTP-клиент DUB-AI (TypeScript-проекты).
+// Типизированный HTTP-клиент grabber-ai (TypeScript-проекты).
 // Запуск без компиляции: npx tsx predict.ts --text "Одноголосый закадровый — Дмитрий Есарев"
 // Зависимости: не требуются (используется глобальный fetch, Node >= 18).
 

src/__init__.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""DUB-AI: нейро-модель «тип озвучки + автор озвучки».
+"""grabber-ai: нейро-модель «тип озвучки + автор озвучки».
 
 Модули:
     studio_norm   — словарь алиасов студий, чистка и канонизация имён, поиск спана

src/service.py

@@ -64,7 +64,7 @@ def env_float(name: str, default: float) -> float:
 
 def create_app(predictor: DubPredictor, api_token: str | None = None,
                fetch_timeout: float = 60.0) -> FastAPI:
-    app = FastAPI(title="DUB-AI", version="0.1.0",
+    app = FastAPI(title="grabber-ai", version="0.1.0",
                   description="Тип озвучки + автор озвучки",
                   default_response_class=Utf8JSONResponse)
 
@@ -114,7 +114,7 @@ def create_app(predictor: DubPredictor, api_token: str | None = None,
 def main() -> None:
     env = os.environ.get
     ap = argparse.ArgumentParser(
-        description="HTTP-сервис предсказаний DUB-AI (см. docstring модуля)",
+        description="HTTP-сервис предсказаний grabber-ai (см. docstring модуля)",
         formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
     ap.add_argument("--model", default=env("DUB_MODEL_DIR") or "models/best")
     ap.add_argument("--segmenter", default=env("DUB_SEGMENTER_DIR") or "models/segmenter")

tests/run_tests.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Юнит-тесты DUB-AI (запуск: .venv/Scripts/python tests/run_tests.py).
+"""Юнит-тесты grabber-ai (запуск: .venv/Scripts/python tests/run_tests.py).
 
 Проверяют ключевые части без обращения к GPU:
   * поиск спана автора (точно / алиас / инициалы / кавычки / разделители);

tools/collect.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 #!/usr/bin/env python
-"""Интерактивный сборщик датасета DUB-AI (rutracker / nnm-club / kinozal).
+"""Интерактивный сборщик датасета grabber-ai (rutracker / nnm-club / kinozal).
 
 Запуск без аргументов открывает меню:
 

tools/retrain.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Переобучение и проверка моделей DUB-AI (используется из tools/collect.py).
+"""Переобучение и проверка моделей grabber-ai (используется из tools/collect.py).
 
 Шаги вынесены в функции, чтобы меню вызывало их по очереди:
     prepare()                   data/labels.csv -> data/processed

tools/ui.py

@@ -214,7 +214,7 @@ def sections_table(site: str, entries: list[dict], rows: int = 14) -> Panel:
 
 def banner(lines: list[str]) -> Panel:
     body = Text("\n".join(lines))
-    return Panel(body, title="[bold]DUB-AI · датасет и модель[/bold]", border_style="green",
+    return Panel(body, title="[bold]grabber-ai · датасет и модель[/bold]", border_style="green",
                  padding=(0, 2))