ViNote/.env.example at main · zrt-ai-lab/ViNote · GitHub

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# ViNote 环境配置文件
# 复制此文件为 .env 并填写您的配置

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# OpenAI API 配置（必需）
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OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o

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# ASR 模型配置（可选）
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# ASR_PROVIDER 可选值: whisper, funasr, qwen3
# ASR_MODEL 例子:
#   whisper: tiny/base/small/medium/large/large-v3
#   funasr: SenseVoiceSmall
#   qwen3: Qwen3-ASR-0.6B / Qwen3-ASR-1.7B
# ASR_MODEL_SOURCE 可选值: modelscope, huggingface
# ASR_MODEL_DIR 可选值: 本地模型目录（指定后优先生效）
# ASR_DEVICE 可选值: cpu, cuda:0, mps
# ASR_COMPUTE_TYPE 可选值: int8, float16, bfloat16
# ASR_MAX_INPUT_SECONDS: 单个音频切片的最大长度(秒), 默认1200。Qwen3建议设为60以避免OOM
# ASR_MAX_INFERENCE_BATCH_SIZE: 批处理大小, 默认1。显存较小时建议设为1
WHISPER_MODEL_SIZE=base
ASR_PROVIDER=whisper
ASR_MODEL=base
ASR_MODEL_SOURCE=huggingface
ASR_MODEL_DIR=
ASR_DEVICE=cpu
ASR_COMPUTE_TYPE=int8
ASR_MAX_INPUT_SECONDS=60
ASR_MAX_INFERENCE_BATCH_SIZE=1

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# ANP服务配置（可选）
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# ANP视频搜索服务地址
ANP_SERVER_URL=http://localhost:8000/ad.json

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# 搜索源配置（可选）
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# 逗号分隔, 可选值: anp, local
# anp   = 通过 ANP 协议调用远程搜索服务
# local = 通过 yt-dlp 本地搜索 (YouTube/Bilibili)
# 示例: VIDEO_SEARCH_PROVIDERS=anp,local  (同时使用两个源)
VIDEO_SEARCH_PROVIDERS=local

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# 并发配置（可选）
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# 批量任务同时处理数。值越大同时跑的任务越多，占用更多内存和API并发
# 建议: 根据内存和API限额调整，一般3-5即可
BATCH_CONCURRENCY=5

# ASR转录并发数。Whisper等ASR模型是CPU/GPU密集型计算
# 模型只加载一次（共享实例），并发不会增加内存占用，但每个转录占1个CPU核
# - 1（默认）: 串行转录，单任务速度最快
# - 2-3: 批量吞吐提升，每个转录稍慢，CPU占用2-3核
# - 5: 5核满载，tiny/base等小模型可承受，large模型慎用
# 参考: tiny模型(~75MB) 5并发≈5核CPU，内存不变；large模型单个就吃满GPU
# 建议: tiny/base模型可设3-5，small/medium设2-3，large/large-v3设1-2
ASR_CONCURRENCY=1

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# 启动
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# chmod +x start.sh && ./start.sh