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transformers/main_transformers.py

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+import argparse
+import uvicorn
+from fastapi_transformers import app
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--model_dir", type=str, default="/model",
+                        help="模型目录（挂载到容器内的路径）")
+    parser.add_argument("--model_type", type=str, default=None,
+                        help="可选，仅在自动推断失败时手动指定: whisper 或不填（CTC 类均不需要填）")
+    parser.add_argument("--use_gpu", action="store_true", default=True,
+                        help="是否使用 GPU（CUDA）")
+    parser.add_argument("--warmup", action="store_true",
+                        help="启动时用静音片段执行一次 warmup 推理")
+    parser.add_argument("--chunk_length_s", type=int, default=30,
+                        help="长音频切片长度（秒），逐段推理，默认 30")
+    parser.add_argument("--fp16", action="store_true", default=False,
+                        help="使用 float16 推理（默认 float32）。仅在确认硬件支持时开启，"
+                             "注意 fp16/fp32 之间存在精度差异，跨卡对比时建议保持默认 fp32")
+    parser.add_argument("--port", type=int, default=8000,
+                        help="FastAPI 服务端口，默认 8000")
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    app.state.config = {
+        "model_dir": args.model_dir,
+        "model_type": args.model_type,
+        "use_gpu": args.use_gpu,
+        "warmup": args.warmup,
+        "chunk_length_s": args.chunk_length_s,
+        "fp16": args.fp16,
+    }
+
+    uvicorn.run("fastapi_transformers:app",
+        host="0.0.0.0",
+        port=args.port,
+        workers=1
+    )