docker / build (push) Successful in 1m21s
Парсеры (PARSE_VERSION 9): «т/к» и единицы битрейта не режутся по слэшу, техпараметры (kb/s, Кбит/сек, 16 бит, channels, CBR, Atmos) и пол голоса (муж./жен.) не становятся студией, «от X» -> X; «N-й канал», «5 канал», «Лексикон» больше не выбрасываются как мусор; строка без типа со списком из 3+ имён (актёры, титры сабберов) не даёт дорожек; в кодек-строках имя рядом со скобкой пола становится кандидатом, а строка только с мусором даёт дорожку с типом без студии. Несколько авторов строки («Многоголосый (HDRezka Studio, LostFilm)» — верны все): prepare_data склеивает строки релиза в одну со списком spans, обучение размечает все спаны BIO, span_exact сравнивает наборы, decode_spans возвращает все прогоны; сервис отдаёт studio_spans / studios / studio_confidences, в ответе релиза — дорожка на каждого автора. Противоречий в датасете 20 % -> 1.2 %; проверочная tiny2 находит весь набор студий в 71 % строк с 2+ авторами (прежняя модель — 1 %). Разбор противоречий (collect.py, пункт 8): тексты, которые релизы разметили по-разному; решения в data/text_fixes.csv применяются в prepare_data поверх labels.csv. Метки и модель не пересобраны: нужны collect.py build --relabel, prepare_data, переобучение. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <[email protected]>
Документация grabber-ai
| Документ | Содержание |
|---|---|
| architecture.md | Схема пайплайна, multi-task модель (тип + BIO-спан + 18+), почему извлечение вместо классификации |
| dataset.md | Схема labels.csv, семантика 15 классов, словарь алиасов, находки аудита и как они обработаны |
| training-windows.md | Пошаговое обучение на Windows с GPU (RTX 5070 Ti / Blackwell), гиперпараметры, troubleshooting, переобучение на свежем датасете |
| inference.md | CLI, Python API, JSON-контракт (таблица полей), обработка HTML, ограничения |
| api-reference.md | Справочник ответа сервиса: все 15 значений translation_type, все поля дорожки и релиза, принцип работы. Читать вместо data/labels.csv |
| integration.md | Интеграция из Rust и TypeScript: HTTP-сервис (путь А) и ONNX без Python (путь Б), трейдоффы |
| docker.md | Docker-образ сервиса, переменные окружения (в т.ч. FlareSolverr), API, модели в контейнере, CI/CD в Gitea, развёртывание на VPS |
Быстрый старт — в README.md корня проекта.