Files
anti-plagiarism/services/worker-gpu/app/config.py
jze9 fc40793f4d
Some checks failed
Deploy / deploy (push) Has been cancelled
Deploy / test (push) Has been cancelled
docs: актуализировать документацию (Infisical, OpenRouter, bge-m3, PMC) + чистка
Документация сильно разошлась с кодом за последние недели работы — привёл в
соответствие ARCHITECTURE.md, README, DIAGRAM.md, INGESTION.md:
- LLM (L4) и эмбеддинги (L3) теперь переключаемые бэкенды (LLM_BACKEND,
  EMBED_BACKEND), а не жёстко Ollama/qwen2.5:7b — старая модель эмбеддингов
  (768d mpnet) заменена на bge-m3 (1024d); L4 может идти через OpenRouter
  (DeepSeek) с прокси singbox для обхода геоблокировки.
- .env на проде больше не редактируется руками — на каждом деплое
  генерируется из Infisical; старая инструкция "cp .env.example .env; nano
  .env" вводила в заблуждение (правки терялись бы на следующем деплое).
- README "Три docker-compose файла"/deploy разделы противоречили реальности:
  фронтенд+TLS реально раздаёт хостовой nginx на CT 102, не докеризованный
  nginx-сервис из compose (тот не запускается вообще).
  добавлен PMC-парсер, self-match исключение объяснено, число тестов (113)
  синхронизировано между файлами (было 82/122 в разных местах).
- INGESTION.md: снимок "42K доков, 0 русских" от 12.08 заменён актуальным
  (165K доков, ru теперь большинство) — иначе документ откровенно врёт.
- Diagram: узлы под текущую топологию (embedding-gpu, OpenRouter, Infisical).

Заодно, раз перепроверял код на соответствие докам:
- Удалён мёртвый и битый эндпоинт GET /reports/{task_id} — фильтровал по
  внутреннему Task.id вместо public_id (никогда не мог сработать через
  обычный клиентский поток), фронтенд его всё равно не вызывал —
  функциональность полностью дублирует рабочий GET /tasks/{public_id}.
- Убран мёртвый конфиг FAISS_NLIST/FAISS_NPROBE (worker-gpu/config.py) —
  индекс всегда IndexFlatIP, IVF нигде не строится, эти поля ничего не делали.
2026-08-27 16:51:31 +05:00

93 lines
4.3 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""Конфигурация GPU воркера."""
from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
class Settings(BaseSettings):
"""Настройки GPU воркера."""
model_config = SettingsConfigDict(
env_file=".env",
env_file_encoding="utf-8",
case_sensitive=False,
extra="ignore", # игнорировать поля общего .env, не относящиеся к воркеру
)
# PostgreSQL
POSTGRES_HOST: str = "postgres"
POSTGRES_PORT: int = 5432
POSTGRES_DB: str = "antiplagiator"
POSTGRES_USER: str = "antiplagiator"
POSTGRES_PASSWORD: str = "changeme"
# Redis
REDIS_URL: str = "redis://redis:6379/0"
# RabbitMQ
RABBITMQ_URL: str = "amqp://guest:guest@rabbitmq:5672/"
# MinIO
MINIO_ENDPOINT: str = "minio:9000"
MINIO_ACCESS_KEY: str = "minioadmin"
MINIO_SECRET_KEY: str = "changeme"
MINIO_BUCKET_DOCS: str = "documents"
# Elasticsearch
ELASTICSEARCH_URL: str = "http://elasticsearch:9200"
# Ollama
OLLAMA_URL: str = "http://ollama:11434"
# LLM_BACKEND: "ollama" (локальная модель, нужен GPU-хост) или "openrouter"
# (облачный API, дешёвая модель — для L4-проверки парафраза "умность" не
# критична, это не творческая задача). Переключается без изменения кода.
LLM_BACKEND: str = "ollama"
OPENROUTER_API_KEY: str = ""
OPENROUTER_MODEL: str = "deepseek/deepseek-chat"
OPENROUTER_URL: str = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
# OpenRouter блокирует запросы из РФ — заворачиваем именно эти запросы
# через sing-box (docker-compose сервис singbox-proxy). Пусто = без прокси.
OPENROUTER_PROXY_URL: str = "socks5://singbox-proxy:1080"
# FAISS / ML
FAISS_INDEX_PATH: str = "/data/index/faiss.index"
FAISS_ID_MAP_PATH: str = "/data/index/faiss_id_map.json"
# EMBED_BACKEND: "ollama" (GGUF-модель через Vulkan, для AMD GPU без ROCm/atomics),
# "sentence_transformers" (локальная загрузка, CUDA/CPU) или "cloud" (облачный
# инференс той же модели — не нужен вообще никакой локальный GPU).
EMBED_BACKEND: str = "ollama"
EMBED_MODEL: str = "bge-m3"
EMBED_DEVICE: str = "cuda" # используется только при EMBED_BACKEND=sentence_transformers
# Ollama обрабатывает тексты в пачке последовательно (один "slot" в llama.cpp,
# не параллельно) — 64 реальных документа в один HTTP-запрос регулярно не
# укладывались в таймаут. Меньше пачка — короче и надёжнее каждый запрос.
EMBED_BATCH_SIZE: int = 16
EMBED_DIM: int = 1024 # bge-m3; было 768 у paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
# DeepInfra — OpenAI-совместимый инференс BAAI/bge-m3 в облаке, та же модель,
# что и на VM109, дешёвый пей-пер-токен. Используется при EMBED_BACKEND=cloud.
CLOUD_EMBED_URL: str = "https://api.deepinfra.com/v1/openai/embeddings"
CLOUD_EMBED_MODEL: str = "BAAI/bge-m3"
CLOUD_EMBED_API_KEY: str = ""
# Векторный бэкенд: "faiss" (файловый синглтон, дефолт) или "qdrant" (сервис,
# снимает SPOF и конкурентную запись). Переключается без изменения кода.
VECTOR_BACKEND: str = "faiss"
QDRANT_URL: str = "http://qdrant:6333"
QDRANT_COLLECTION: str = "documents"
# App
APP_URL: str = "https://academic.jze9.ru"
ENVIRONMENT: str = "development"
DEBUG: bool = False
@property
def database_url_sync(self) -> str:
"""Синхронный URL для SQLAlchemy (psycopg2)."""
return (
f"postgresql+psycopg2://{self.POSTGRES_USER}:{self.POSTGRES_PASSWORD}"
f"@{self.POSTGRES_HOST}:{self.POSTGRES_PORT}/{self.POSTGRES_DB}"
)
settings = Settings()