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0d383725b5
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+2459
-1949
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@@ -67,10 +67,10 @@ dev-sandbox:
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cd sandbox && cargo run
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dev-tianmu:
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cd tianmu && uv run python -m src.main
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cd tianmu && uv run tianmu
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dev-yuanqi:
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cd yuanqi && uv run python -m src.main
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cd yuanqi && uv run uvicorn src.main:app
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# 核心三服务并行：灵台 + 神识 + 照壁（M0 验收链路）
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dev-core:
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+95
-12
@@ -101,22 +101,42 @@ cd tianmu
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# 2. 创建虚拟环境并安装依赖
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uv venv -p 3.12
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source .venv/bin/activate
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uv sync --extra rapidocr
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# 3. 启动天目（推荐）
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# 3. 安装依赖（根据平台和需求选择）
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# macOS（Apple Silicon）推荐
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uv sync --system-certs --extra macos
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# Linux/Windows（带 GPU 支持）
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uv sync --extra all
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# 仅 PP-OCRv6（所有平台）
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uv sync --system-certs --extra rapidocr
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# 4. 启动天目（推荐）
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uv run tianmu
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# 4. 验证健康检查
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# 5. 验证健康检查
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curl http://localhost:8101/healthz
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# 5. 测试 OCR（base64 图片）
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# 6. 测试 OCR（base64 图片）
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python3 tests/test_ocr.py
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```
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## 平台与依赖说明
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| 平台 | 推荐命令 | 说明 |
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| ------ | --------- | ------ |
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| **macOS（Apple Silicon）** | `uv sync --system-certs --extra macos` | 自动使用 CPU/MPS，跳过 GPU 依赖 |
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| **Linux（NVIDIA GPU）** | `uv sync --extra all` | 自动使用 CUDA 12.8 版本 |
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| **Windows（NVIDIA GPU）** | `uv sync --extra all` | 自动使用 CUDA 12.8 版本 |
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| **所有平台（仅 CPU）** | `uv sync --system-certs --extra rapidocr --extra vl` | 通用 CPU 版本 |
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> **注意**：macOS 用户需要使用 `--system-certs` 标志来解决 SSL 证书验证问题，或在 `~/.zshrc` 中设置 `export UV_SYSTEM_CERTS=true`。
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## 启动方式对比
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| 命令 | 适用场景 | reload | 泄漏警告 |
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|------|---------|--------|---------|
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| ------ | --------- | -------- | --------- |
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| `uv run tianmu` | 开发（推荐） | ❌ | ❌ |
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| `uv run uvicorn src.main:app --port 8101 --reload` | 开发热重载 | ✅ | ⚠️ reloader 进程可能打印 resource_tracker 警告 |
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| `python3 -m src.main` | 快速测试 | ❌ | ❌ |
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@@ -125,7 +145,7 @@ python3 tests/test_ocr.py
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## 启动和测试
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天目提供两种测试方式：
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天目提供三种测试方式：
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### 方式一：远程图片测试
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@@ -225,17 +245,53 @@ docker compose -f docker/docker-compose.app.yml --profile tianmu up -d --build h
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## 依赖分组
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天目提供灵活的依赖安装方式，适应不同平台和场景：
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### 基础分组
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| Extra | 包含内容 | 适用平台 |
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| ------- | --------- | --------- |
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| `rapidocr` | PP-OCRv6 引擎（CPU） | 所有平台 |
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| `rapidocr-gpu` | PP-OCRv6 引擎（GPU） | Linux/Windows 仅 |
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| `vl` | PaddleOCR-VL 引擎 | 所有平台（GPU 自动适配） |
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| `dev` | 开发工具（pytest, ruff, pre-commit） | 所有平台 |
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| `lint` | 代码检查（black, mypy, ruff） | 所有平台 |
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| `test` | 测试工具（pytest 系列） | 所有平台 |
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### 组合分组
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| Extra | 包含内容 | 适用平台 | 安装命令 |
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| ------- | --------- | --------- | --------- |
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| `all` | rapidocr + vl + GPU（非 macOS） | 所有平台（自动适配） | `uv sync --extra all` |
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| `macos` | rapidocr + vl + dev + lint + test | macOS 专用 | `uv sync --system-certs --extra macos` |
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| `gpu` | rapidocr-gpu + vl | Linux/Windows 专用 | `uv sync --extra gpu` |
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| `dev-all` | dev + lint + test | 所有平台 | `uv sync --extra dev-all` |
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### 安装示例
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```bash
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# 仅 PP-OCRv6（默认推荐）
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uv sync --extra rapidocr
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# macOS 开发环境（推荐）
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uv sync --system-certs --extra macos
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# PP-OCRv6 + PaddleOCR-VL（需要复杂文档解析）
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uv sync --extra rapidocr --extra vl
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# 所有可选
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# Linux/Windows 生产环境（GPU）
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uv sync --extra all
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# 所有平台通用 CPU 版本（仅运行环境）
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uv sync --system-certs --extra rapidocr --extra vl
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# 仅 PP-OCRv6（轻量部署）
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uv sync --system-certs --extra rapidocr
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# 仅开发工具
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uv sync --system-certs --extra dev-all
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```
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> **跨平台自动适配**：
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>
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> - **PyTorch**：在 Linux/Windows 上自动使用 CUDA 12.8 版本，在 macOS 上使用 CPU/MPS 版本
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> - **ONNX Runtime**：在 macOS 上自动使用 CPU 版本，在 Linux/Windows 上可使用 GPU 版本
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> - **SSL 证书**：macOS 用户需要 `--system-certs` 或设置 `UV_SYSTEM_CERTS=true`
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## 测试
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```bash
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@@ -245,3 +301,30 @@ pytest tests/ -v
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# 集成测试（需先启动服务）
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python3 tests/test_ocr.py
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```
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## 常见问题
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### Q: macOS 上安装时出现 SSL 证书错误？
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```bash
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# 使用系统证书
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uv sync --system-certs
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# 或设置环境变量（永久解决）
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export UV_SYSTEM_CERTS=true
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uv sync
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```
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### Q: macOS 上 `onnxruntime-gpu` 安装失败？
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天目已自动处理此问题。在 macOS 上使用 `--extra macos` 或 `--extra all` 时会自动跳过 GPU 依赖。如遇到问题，请确保使用最新的 `pyproject.toml` 配置。
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### Q: 如何确认 PyTorch 使用了正确的后端？
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```bash
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# macOS 检查 MPS 支持
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python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'MPS available: {torch.backends.mps.is_available()}')"
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||||
# Linux 检查 CUDA 支持
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||||
python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"
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||||
```
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+16
-13
@@ -21,31 +21,28 @@ dependencies = [
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# PP-OCRv6 引擎（RapidOCR + ONNX Runtime）
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════
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# CPU 推理（所有平台通用，包括 M4 的 CoreML 实验性支持）
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rapidocr = [
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||||
"rapidocr>=3.9.0",
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||||
"onnxruntime>=1.20.0",
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||||
]
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||||
rapidocr = ["rapidocr>=3.9.0", "onnxruntime>=1.20.0"]
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||||
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||||
# GPU 推理（NVIDIA CUDA，仅 Linux/Windows）
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||||
rapidocr-gpu = [
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||||
"onnxruntime-gpu>=1.20.0",
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||||
]
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||||
rapidocr-gpu = ["onnxruntime-gpu>=1.20.0; sys_platform != 'darwin'"]
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||||
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||||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
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||||
# PaddleOCR-VL 引擎（HuggingFace Transformers）
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||||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
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||||
# CPU/MPS（macOS 自动获取 CPU/MPS 版本，Linux/Windows 自动走 CPU 版本）
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||||
vl = [
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||||
"torch>=2.0.0",
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||||
"torchvision>=0.15.0",
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||||
"transformers>=5.0.0",
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||||
]
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||||
vl = ["torch>=2.0.0", "torchvision>=0.15.0", "transformers>=5.0.0"]
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# GPU（通过 [tool.uv.sources] 自动选择 CUDA 版本，无需重复声明）
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# 见下方 pytorch-cu128 源映射：Linux/Windows 自动使用 CUDA 12.8 版本
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════
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||||
all = ["tianmu[rapidocr,rapidocr-gpu,vl]"]
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||||
# all - 在所有平台上安装可用组件（macOS 自动跳过 GPU）
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||||
all = [
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||||
"tianmu[rapidocr,vl]",
|
||||
# 在非 macOS 平台上额外安装 GPU 依赖
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||||
"onnxruntime-gpu>=1.20.0; sys_platform != 'darwin'",
|
||||
]
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||||
dev = [
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||||
"pre-commit>=4.6.0",
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||||
"pytest>=9.1.1",
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@@ -56,6 +53,12 @@ lint = ["black>=26.5.1", "mypy>=2.3.0", "ruff>=0.15.21"]
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||||
test = ["pytest>=9.1.1", "pytest-asyncio>=1.4.0", "pytest-cov>=7.1.0"]
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||||
dev-all = ["tianmu[dev,lint,test]"]
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||||
# macOS 专用 extra（包含所有 macOS 兼容组件）
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macos = ["tianmu[rapidocr,vl,dev,lint,test]"]
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# GPU 专用 extra（仅 Linux/Windows）
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gpu = ["tianmu[rapidocr-gpu,vl]"]
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||||
[project.scripts]
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tianmu = "src.main:main_cli"
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Generated
+823
-595
File diff suppressed because it is too large.
Load diff
@@ -39,7 +39,7 @@ class Settings(BaseSettings):
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reranker_model: str = "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
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# Vision（多模态）：GGUF 多模态模型路径。默认扫描含 vision / multimodal / llava 的 .gguf
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vision_model_path: str = ""
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vision_model_path: str = "microsoft/Mage-VL"
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||||
# ASR（语音识别）：FunASR 模型名称。自动下载到 models/funasr/<模型名>。
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asr_model: str = "iic/SenseVoiceSmall"
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Generated
+1522
-1326
File diff suppressed because it is too large.
Load diff
Reference in new issue
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