Ubuntu 24 и 25 setup files

This commit is contained in:
Mikhail Shardin
2026-04-15 14:44:54 +05:00
parent 7094faf5ff
commit 77c87be188
2 changed files with 351 additions and 4 deletions

View File

@@ -28,8 +28,8 @@
# конфликтов доступа у Docker-контейнера.
#
# Порядок использования:
# 1. Сделайте скрипт исполняемым: chmod +x whisperx_diarization_setup.sh
# 2. Запустите его: ./whisperx_diarization_setup.sh
# 1. Сделайте скрипт исполняемым: chmod +x whisperx_diarization_setup_ubuntu24.sh
# 2. Запустите его: ./whisperx_diarization_setup_ubuntu24.sh
# 3. После завершения может потребоваться перезагрузка системы.
# Следить за состоянием GPU: $ watch -n 5 nvidia-smi
@@ -118,7 +118,7 @@ install_docker() {
# Добавление пользователя в группу docker, если еще не там
if ! groups "$USER" | grep -q '\bdocker\b'; then
log "Добавление пользователя $USER в группу docker..."
sudo usermod -aG docker "$USER"
sudo usmod -aG docker "$USER"
warning "Для применения изменений группы docker требуется перезагрузка или перелогин."
log "Вы можете выполнить 'sudo reboot' после завершения установки."
fi
@@ -329,4 +329,4 @@ main() {
}
# Запуск основной функции
main
main

View File

@@ -0,0 +1,347 @@
#!/usr/bin/env bash
# 🛠️ Скрипт установки WhisperX с диаризацией (Docker + NVIDIA) 🛠️
#
# Этот Shell-скрипт полностью автоматизирует подготовку системы Ubuntu
# 25 для работы с WhisperX через Docker с ускорением на GPU
# от NVIDIA. Он устанавливает все компоненты, настраивает их и создает
# готовое к работе окружение.
#
# Напоминание: скрипт следует официальным инструкциям NVIDIA и Docker
# для обеспечения максимальной надежности и совместимости.
#
# Основные задачи:
# - Проверка системы: Определяет дистрибутив и наличие драйверов NVIDIA.
# - Установка Docker: Устанавливает Docker Engine и добавляет пользователя
# в нужную группу для работы без `sudo`.
# - Установка NVIDIA Container Toolkit: Позволяет Docker-контейнерам
# напрямую использовать ресурсы GPU.
# - Тестирование GPU в Docker: Запускает тестовый контейнер для проверки
# корректности настройки.
# - Загрузка образа WhisperX: Скачивает готовый Docker-образ со всеми
# зависимостями.
# - Создание рабочего пространства:
# - Локальные папки `audio/` и `results/`.
# - Глобальный кеш для моделей в `~/whisperx/` для экономии места.
# - Файл конфигурации `config.env` с настройками по умолчанию.
# - Управление правами: Назначает корректные права на папки, чтобы избежать
# конфликтов доступа у Docker-контейнера.
#
# Порядок использования:
# 1. Сделайте скрипт исполняемым: chmod +x whisperx_diarization_setup_ubuntu25.sh
# 2. Запустите его: ./whisperx_diarization_setup_ubuntu25.sh
# 3. После завершения может потребоваться перезагрузка системы.
# Следить за состоянием GPU: $ watch -n 5 nvidia-smi
#
# Автор: Михаил Шардин https://shardin.name/
# Дата создания: 14.04.2026
# Версия: 2.3
#
# Актуальная версия скрипта всегда здесь: https://github.com/empenoso/offline-audio-transcriber
#
# ===================================================================
## Строгий режим для bash. Прерывает выполнение при любой ошибке.
set -euo pipefail
# Цвета для вывода
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
NC='\033[0m' # No Color
# Функции логирования (используем printf для большей надежности)
log() { printf "${BLUE}[INFO]${NC} %s\n" "$1"; }
success() { printf "${GREEN}[SUCCESS]${NC} %s\n" "$1"; }
warning() { printf "${YELLOW}[WARNING]${NC} %s\n" "$1"; }
error() { printf "${RED}[ERROR]${NC} %s\n" "$1" >&2; } # Ошибки выводим в stderr
# --- Функции проверки системы ---
check_distro() {
if ! [ -f /etc/os-release ]; then
error "Не удалось определить операционную систему."
exit 1
fi
. /etc/os-release
if [[ "$ID" != "ubuntu" && "$ID" != "debian" ]]; then
error "Этот скрипт предназначен для Ubuntu/Debian. Обнаружено: $PRETTY_NAME"
exit 1
fi
success "Обнаружена совместимая система: $PRETTY_NAME"
}
check_gpu() {
log "Проверка наличия NVIDIA GPU и драйверов..."
if ! command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
error "Команда 'nvidia-smi' не найдена. Установите драйверы NVIDIA."
printf "Рекомендуемые команды:\n"
printf " sudo ubuntu-drivers autoinstall\n"
printf " sudo reboot\n"
exit 1
fi
if ! nvidia-smi &> /dev/null; then
error "'nvidia-smi' не отвечает. Возможно, требуется перезагрузка после установки драйверов."
exit 1
fi
GPU_INFO=$(nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader,nounits)
DRIVER_VERSION=$(nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader,nounits)
success "Найден GPU: $GPU_INFO"
log "Версия драйвера: $DRIVER_VERSION"
}
# --- Функции установки компонентов ---
install_docker() {
if command -v docker &> /dev/null && docker --version &> /dev/null; then
success "Docker уже установлен: $(docker --version)"
else
log "Установка Docker Engine..."
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
success "Docker успешно установлен."
fi
# Добавление пользователя в группу docker, если еще не там
if ! groups "$USER" | grep -q '\bdocker\b'; then
log "Добавление пользователя $USER в группу docker..."
sudo usermod -aG docker "$USER"
warning "Для применения изменений группы docker требуется перезагрузка или перелогин."
log "Вы можете выполнить 'sudo reboot' после завершения установки."
fi
}
install_nvidia_toolkit() {
log "Установка NVIDIA Container Toolkit..."
if command -v nvidia-ctk &> /dev/null; then
success "NVIDIA Container Toolkit уже установлен."
else
log "Настройка репозитория NVIDIA..."
# Добавлен флаг --yes для gpg, чтобы избежать вопроса о перезаписи
# Ключ
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | \
sudo gpg --dearmor --yes -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
# Архитектура
ARCH=$(dpkg --print-architecture)
# Репозиторий (без sed)
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/${ARCH} /" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list > /dev/null
log "Обновление списка пакетов и установка..."
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
success "NVIDIA Container Toolkit успешно установлен."
fi
log "Конфигурирование Docker для работы с NVIDIA GPU..."
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
# === Генерация CDI профиля для Docker 29+ (Ubuntu 25+) ===
log "Генерация CDI профиля для GPU..."
sudo mkdir -p /etc/cdi
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml
# ==========================================================
log "Перезапуск Docker daemon для применения конфигурации..."
sudo systemctl restart docker
sleep 3 # Даем демону время на перезапуск
success "Docker настроен для работы с NVIDIA GPU."
}
test_docker_gpu() {
log "Тестирование Docker с поддержкой GPU..."
if ! sudo docker run --rm hello-world > /dev/null 2>&1; then
error "Базовый Docker не работает. Проверьте 'systemctl status docker'"
exit 1
fi
success "Базовый тест Docker пройден."
log "Проверка доступа к GPU из контейнера..."
local cuda_image="nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04" # Используем актуальный образ
log "Используем тестовый образ: $cuda_image"
if ! sudo docker pull "$cuda_image" > /dev/null; then
warning "Не удалось загрузить тестовый образ $cuda_image. Пропускаем тест GPU."
return 1
fi
# Пытаемся выполнить nvidia-smi внутри контейнера
local gpu_name_in_container
gpu_name_in_container=$(sudo docker run --rm --gpus all "$cuda_image" nvidia-smi --query-gpu=name --format=csv,noheader)
if [[ -n "$gpu_name_in_container" ]]; then
success "🎉 GPU успешно обнаружен в Docker контейнере: $gpu_name_in_container"
return 0 # Успех
else
error "Не удалось получить доступ к GPU из Docker контейнера."
warning "WhisperX будет работать на CPU (значительно медленнее)."
log "Возможные причины:"
log " - Конфликт версий драйвера, toolkit или docker."
log " - Необходимо перезагрузить систему: 'sudo reboot'"
return 1 # Неудача
fi
}
pull_whisperx_image() {
log "Загрузка Docker образа WhisperX..."
local whisperx_image="ghcr.io/jim60105/whisperx:latest"
if sudo docker pull "$whisperx_image"; then
success "Образ $whisperx_image загружен успешно."
local image_size_bytes
image_size_bytes=$(sudo docker image inspect "$whisperx_image" --format='{{.Size}}')
local image_size_gb
image_size_gb=$(awk "BEGIN {printf \"%.2f\", $image_size_bytes/1024/1024/1024}")
log "Размер образа: ~${image_size_gb} GB"
else
error "Не удалось загрузить образ WhisperX: $whisperx_image"
exit 1
fi
}
setup_workspace() {
log "Создание рабочих директорий и конфигурации..."
local base_dir="."
local cache_dir="$HOME/whisperx"
mkdir -p "$base_dir"/{audio,results}
mkdir -p "$cache_dir"
log "Установка прав 777 на папки..."
chmod -R 777 "$base_dir"/audio "$base_dir"/results "$cache_dir"
success "Созданы директории:"
printf " 📂 %s/audio - для входных аудиофайлов\n" "$(pwd)"
printf " 📂 %s/results - для результатов\n" "$(pwd)"
printf " 🧠 %s - для кеширования моделей\n" "$cache_dir"
local config_file="$base_dir/config.env"
if [ -f "$config_file" ]; then
# ИЗМЕНЕНИЕ: Исправлена переменная $config.env на $config_file
success "Конфигурационный файл $config_file уже существует. Пропускаем создание."
else
log "Создание конфигурационного файла: $config_file"
cat > "$config_file" << 'EOF'
# Конфигурация WhisperX
# HuggingFace токен для диаризации (получите на https://huggingface.co/settings/tokens)
# ВАЖНО: Примите лицензии на:
# https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1
# https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0
HF_TOKEN=your_token_here
# Модель Whisper (tiny, base, small, medium, large-v1, large-v2, large-v3)
WHISPER_MODEL=large-v3
# Язык аудио (ru, en, auto для автоопределения)
LANGUAGE=ru
# Размер батча (чем больше - тем быстрее, но больше памяти GPU)
BATCH_SIZE=16
# Устройство для вычислений (cuda или cpu)
DEVICE=cuda
# Включить диаризацию (разделение по спикерам)
ENABLE_DIARIZATION=true
# Минимальное количество спикеров (оставить пустым для автоопределения)
MIN_SPEAKERS=
# Максимальное количество спикеров (оставить пустым для автоопределения)
MAX_SPEAKERS=
# Тип вычислений (float16, float32, int8)
COMPUTE_TYPE=float16
# Метод VAD для обнаружения речи (pyannote, silero)
VAD_METHOD=pyannote
# Размер чанков в секундах
CHUNK_SIZE=30
EOF
success "Конфигурационный файл создан: $config_file"
fi
}
final_check() {
log "Выполнение финальной проверки установки..."
if ! command -v docker &>/dev/null; then error "Docker не найден!"; exit 1; fi
if ! sudo docker image inspect "ghcr.io/jim60105/whisperx:latest" &>/dev/null; then error "Образ WhisperX не найден!"; exit 1; fi
if ! [ -d "./audio" ]; then error "Рабочая директория не найдена!"; exit 1; fi
if ! [ -d "$HOME/whisperx" ]; then error "Директория кеша моделей не найдена!"; exit 1; fi
success "Все компоненты установлены и готовы к работе!"
}
show_usage() {
printf "\n=====================================================================\n"
printf "🎉 УСТАНОВКА ЗАВЕРШЕНА УСПЕШНО!\n"
printf "=====================================================================\n\n"
printf "🔥 ВАЖНЫЕ СЛЕДУЮЩИЕ ШАГИ:\n\n"
printf "1. 🔑 ${YELLOW}Отредактируйте токен Hugging Face${NC} для диаризации:\n"
printf " - Откройте файл: nano ./config.env\n"
printf " - Замените 'your_token_here' на ваш токен с https://huggingface.co/settings/tokens\n\n"
printf "2. 🔄 ${YELLOW}Перезагрузите систему${NC}, если вы не были в группе docker:\n"
printf " sudo reboot\n\n"
printf "После перезагрузки:\n"
printf "3. 📁 Скопируйте ваши аудиофайлы в ./audio/\n"
printf "4. 🚀 Запустите обработку: python3 whisperx_diarization.py\n\n"
printf "Рабочие директории:\n"
printf " 📂 ./audio - Входные файлы (*.wav, *.mp3, *.m4a)\n"
printf " 📂 ./results - Результаты распознавания\n"
printf " 🧠 ~/whisperx/ - Кеш моделей (общий для всех проектов)\n"
printf " ⚙️ ./config.env - Настройки\n\n"
printf "=====================================================================\n"
}
# --- Основная функция ---
main() {
printf "=====================================================================\n"
printf "🎙️ УСТАНОВКА WHISPERX ДЛЯ ДИАРИЗАЦИИ РЕЧИ (DOCKER + NVIDIA)\n"
printf "=====================================================================\n\n"
check_distro
check_gpu
install_docker
install_nvidia_toolkit
if test_docker_gpu; then
log "Тест GPU пройден. WhisperX будет использовать видеокарту."
else
warning "Тест GPU не пройден. Проверьте настройки в './config.env' и установите DEVICE=cpu, если GPU не заработает."
fi
pull_whisperx_image
setup_workspace
final_check
show_usage
}
# Запуск основной функции
main