Files
grabber-ai/docs
DenozordecandClaude Opus 5.5 8511744d3a
docker / build (push) Successful in 1m21s
Несколько студий в одной строке, разбор противоречий, правки парсеров студий
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]>
2026-11-09 16:24:52 +07:00
..

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.