initial: silero-tts-service + README

silero-tts-service/app/config.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+import os
+from typing import List
+
+import torch
+from pydantic_settings import BaseSettings
+
+
+def _auto_device() -> str:
+    """Автоопределение GPU → fallback на CPU"""
+    if torch.cuda.is_available():
+        # Если CUDA-совместимые устройства есть, берём cuda:0
+        return "cuda:0"
+    return "cpu"
+
+
+def _cpu_count() -> int:
+    """Возвращает число CPU-ядер или 0 (авто для torch)"""
+    return 0  # 0 = torch сам подберёт
+
+
+class Settings(BaseSettings):
+    """Конфигурация приложения"""
+
+    # Модель Silero
+    model: str = "v5_5_ru"
+    device: str = "cpu"  # переопределяется в __post_init__
+    sample_rate: int = 48000
+    
+    # CPU-оптимизации
+    torch_threads: int = 0  # 0 = авто (все ядра)
+    jit_compile: bool = False  # TorchScript JIT (CPU +10-30%)
+    
+    # CORS
+    cors_origins: List[str] = ["*"]
+    
+    # Rate limiting
+    rate_limit: str = "100/minute"  # slowapi формат: "100/minute", "10/second"
+    
+    # Кэширование ответов (секунды)
+    cache_ttl: int = 604800  # 7 дней
+    
+    # FFmpeg
+    ffmpeg_bin: str = "ffmpeg"
+    loudnorm_i: float = -16.0
+    loudnorm_tp: float = -1.5
+    loudnorm_lra: float = 7.0
+    
+    # Prometheus метрики
+    prometheus_enabled: bool = False
+    prometheus_port: int = 9090
+    
+    # Логирование
+    log_level: str = "INFO"  # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+    
+    def __init__(self, **kwargs):
+        super().__init__(**kwargs)
+        # Автоопределение device
+        if self.device == "cpu" and _auto_device() != "cpu":
+            # Пользователь не указал DEVICE явно — автоопределение
+            pass  # оставляем cpu, если явным образом не задано
+        # Если DEVICE не задан в env — автоопределение
+        if "DEVICE" not in os.environ:
+            self.device = _auto_device()
+        if self.torch_threads == 0:
+            self.torch_threads = _cpu_count() or os.cpu_count() or 4