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# 口语训练视频服务部署指南
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本文部署以下两个进程：
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- `oral-trainer-api`：视频上传、管理后台、边界查询、Range 视频播放和朗读评分。
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- `MOSS-Transcribe-Diarize`：GPU 转写服务，只在服务器内网监听。
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推荐 Ubuntu 22.04/24.04、Python 3.12、FFmpeg、NVIDIA GPU 和已安装的 NVIDIA 驱动。MOSS 0.9B 的实际显存占用受推理框架、并发和音频长度影响，生产环境建议从 16 GB 以上显存开始验证。
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## 1. 目录与端口
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本文假设代码位于 `/opt/oral-trainer`：
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```text
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/opt/oral-trainer/
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sentence_api/
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data/
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v/ 上传的视频
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work/ 临时转码文件
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attempts/ 可选的学生录音
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oral_trainer.sqlite3
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```
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端口规划：
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| 服务 | 监听地址 | 用途 |
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| --- | --- | --- |
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| MOSS | `127.0.0.1:8001` | 内部语音转写 |
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| FastAPI | `127.0.0.1:8000` | 内部应用服务 |
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| Nginx | `0.0.0.0:443` | 对外 HTTPS |
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不要把 MOSS 的 `8001` 端口直接暴露到公网。
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## 2. 部署 MOSS
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官方模型为 `OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize`。CUDA 12 环境可使用官方当前说明中的 vLLM 构建：
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y ffmpeg git curl
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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sudo mkdir -p /opt/moss-transcribe
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sudo chown "$USER":"$USER" /opt/moss-transcribe
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cd /opt/moss-transcribe
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uv venv --python 3.12 .venv
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. .venv/bin/activate
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uv pip install -U vllm \
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--torch-backend=auto \
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--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/68b4a1d582818e67adc903bf1b8fc5a5447da2fa/cu129
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```
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启动模型：
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```bash
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. /opt/moss-transcribe/.venv/bin/activate
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vllm serve OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize \
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--host 127.0.0.1 \
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--port 8001 \
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--trust-remote-code
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```
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生产环境可把它注册为 systemd 服务：
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```ini
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# /etc/systemd/system/moss-transcribe.service
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[Unit]
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Description=MOSS Transcribe Service
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After=network-online.target
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[Service]
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Type=simple
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User=oraltrainer
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WorkingDirectory=/opt/moss-transcribe
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ExecStart=/opt/moss-transcribe/.venv/bin/vllm serve OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize --host 127.0.0.1 --port 8001 --trust-remote-code
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Restart=on-failure
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RestartSec=10
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TimeoutStartSec=1800
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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```
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```bash
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable --now moss-transcribe
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sudo journalctl -u moss-transcribe -f
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```
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模型第一次启动会下载权重。CUDA 13 服务器也可以按照 MOSS 官方仓库说明改用 SGLang Omni。推理框架的安装地址可能随上游版本更新，正式部署前应对照 [MOSS 官方仓库](https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Transcribe-Diarize) 的 Quickstart。
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验证：
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```bash
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curl -X POST http://127.0.0.1:8001/v1/audio/transcriptions \
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-F model=OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize \
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-F file=@/path/to/test.wav \
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-F response_format=verbose_json \
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-F temperature=0
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```
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响应应包含 `text`；开启 `verbose_json` 后应包含带 `start`、`end`、`text` 的 `segments`。
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## 3. 部署 API
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### Docker Compose 方式
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```bash
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cd /opt/oral-trainer/sentence_api
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cp .env.example .env
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openssl rand -hex 32
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```
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分别生成两个随机值，填入 `.env` 的 `ADMIN_API_KEY` 和 `CLIENT_API_KEY`，并确认：
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```dotenv
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PUBLIC_BASE_URL=https://video_service.d1kt.cn
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MOSS_TRANSCRIBE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1/audio/transcriptions
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```
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启动：
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```bash
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docker compose up -d --build
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docker compose logs -f oral-trainer-api
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```
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Compose 配置使用 Linux 的 host network，使容器可以访问只监听
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`127.0.0.1:8001` 的 MOSS，同时 API 也只监听 `127.0.0.1:8000`。如果在
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Docker Desktop 上做本地测试，可移除 `network_mode: host`，恢复端口映射，并把
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MOSS 地址改为 `host.docker.internal`。
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检查：
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```bash
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curl http://127.0.0.1:8000/healthz
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```
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`moss_configured` 应为 `true`。这里只表示地址已配置，实际连通性会在上传视频或评分时验证。
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### 不使用 Docker
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```bash
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cd /opt/oral-trainer
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python3.12 -m venv .venv-api
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. .venv-api/bin/activate
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python -m pip install -r sentence_api/requirements.txt
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export ORAL_TRAINER_DATA_DIR=/opt/oral-trainer-data
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export PUBLIC_BASE_URL=https://video_service.d1kt.cn
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export ADMIN_API_KEY='替换为随机密钥'
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export MOSS_TRANSCRIBE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1/audio/transcriptions
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python -m uvicorn sentence_api.main:app \
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--host 127.0.0.1 --port 8000 --workers 1 \
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--proxy-headers --forwarded-allow-ips='*'
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```
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不使用 Docker 时可创建 API 的 systemd 服务：
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```ini
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# /etc/systemd/system/oral-trainer-api.service
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[Unit]
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Description=Oral Trainer Video API
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After=network-online.target moss-transcribe.service
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[Service]
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Type=simple
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User=oraltrainer
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WorkingDirectory=/opt/oral-trainer
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EnvironmentFile=/opt/oral-trainer/sentence_api/.env
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ExecStart=/opt/oral-trainer/.venv-api/bin/python -m uvicorn sentence_api.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --workers 1 --proxy-headers --forwarded-allow-ips=*
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Restart=on-failure
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RestartSec=5
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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```
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```bash
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable --now oral-trainer-api
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sudo journalctl -u oral-trainer-api -f
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```
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当前上传后的处理任务运行在 API 进程中，因此只能使用一个 Uvicorn worker。需要多机或多 worker 时，应把 `VideoProcessor.process` 迁移到 Celery、RQ 或其他持久化任务队列。
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## 4. 配置 Nginx 与 HTTPS
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```bash
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sudo cp sentence_api/nginx.conf.example /etc/nginx/sites-available/oral-trainer
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sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/oral-trainer /etc/nginx/sites-enabled/oral-trainer
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sudo nginx -t
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sudo systemctl reload nginx
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```
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配置文件中的关键项：
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- `client_max_body_size 12g`：允许超过 1 GB 的视频。
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- `proxy_request_buffering off`：上传时直接流向 FastAPI，避免 Nginx 再完整缓存一份。
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- `proxy_force_ranges on`：保留 Android 随机拖动播放所需的 HTTP Range。
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- `proxy_read_timeout 7200s`：允许长视频处理和慢速上传。
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签发证书：
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```bash
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sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx
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sudo certbot --nginx -d video_service.d1kt.cn
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```
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证书完成后验证：
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```bash
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curl https://video_service.d1kt.cn/healthz
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```
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管理后台地址：
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```text
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https://video_service.d1kt.cn/admin
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```
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后台的管理密钥保存在当前浏览器的 `localStorage`，接口请求通过 `X-Admin-Key` 发送。
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`CLIENT_API_KEY` 应通过 Android 构建配置注入 `OralTrainerSdkConfig.assessmentApiKey`，
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不要硬编码进公开代码仓库。SDK 会在评分请求中发送 `X-Client-Key`。公开视频列表和播放
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接口仍可交给 CDN 缓存，GPU 评分接口则受到密钥保护。
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## 5. 上传与处理流程
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后台上传后，服务会：
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1. 管理后台通过 raw body 流式写入临时文件并同步计算 SHA-256，不会先在系统临时目录保留完整副本。兼容的 multipart 接口仍以 4 MB 分块复制。
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2. 保存到 `data/v/{sha256}.{extension}`。
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3. 使用 FFmpeg 提取 16 kHz 单声道 WAV。
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4. 请求 MOSS 的 `verbose_json` 转写接口。
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5. 以 MOSS 时间戳生成句子边界，并计算每句原音有效语音时长。
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6. 把视频和句子写入 SQLite，状态变为 `ready`。
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查询处理状态：
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```bash
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curl https://video_service.d1kt.cn/api/v1/videos
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curl https://video_service.d1kt.cn/api/v1/videos/{sha256}
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```
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如果 MOSS 未配置，上传仍会使用原来的静音检测生成边界，但句子文本为空，无法开始测验。配置好 MOSS 后可在后台点击“重新处理”。
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## 6. 视频随机播放
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移动端播放地址为：
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```text
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GET /api/v1/videos/{sha256}/content
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```
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服务支持 HTTP Range，Media3/ExoPlayer 可以随机 seek，并继续使用 SDK 现有的本地缓存。第一阶段不必强制改成 HLS。
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上传前建议把 MP4 处理成 H.264/AAC 并把 `moov` 元数据移动到文件头：
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```bash
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ffmpeg -i input.mp4 -c copy -movflags +faststart output.mp4
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```
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如果原始编码不被 Android 广泛支持，再转码：
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```bash
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ffmpeg -i input.mkv \
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-c:v libx264 -preset medium -crf 22 \
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-c:a aac -b:a 128k -movflags +faststart output.mp4
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```
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当并发量明显增长或网络波动较大时，再增加 HLS/DASH 转码和对象存储/CDN。
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## 7. 朗读评分接口
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```bash
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curl -X POST \
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https://video_service.d1kt.cn/api/v1/videos/{sha256}/sentences/0/assessments \
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-H 'X-Client-Key: 替换为客户端密钥' \
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-F audio=@student.wav \
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-F language=en
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```
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当前 `asr-fluency-v1` 评分为：
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```text
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总分 = 内容分 * 80% + 流畅度 * 20%
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流畅度 = 有效语音时长分 * 35% + 停顿分 * 40% + 语速分 * 25%
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```
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总分不低于 `ASSESSMENT_PASS_SCORE`（默认 70）即通过。`pronunciation_score` 和 `prosody_score` 目前返回 `null`，避免把 ASR 内容匹配误报为音素发音质量。
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服务只向 MOSS 发送语言提示，不发送标准句子作为 prompt 或热词，避免标准答案诱导识别结果。
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## 8. 运维与备份
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需要持久化备份：
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```text
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sentence_api/data/v/
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sentence_api/data/oral_trainer.sqlite3
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```
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`work/` 可以清理。`KEEP_ATTEMPT_AUDIO=false` 时学生录音在评分完成后自动删除；设为 `true` 时还需备份和定期清理 `attempts/`，并在产品隐私政策中说明保存期限。
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SQLite 在线备份示例：
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```bash
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sqlite3 sentence_api/data/oral_trainer.sqlite3 \
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".backup '/backup/oral_trainer-$(date +%F).sqlite3'"
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```
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升级前先备份数据库和 `data/v/`。API 重启期间被中断的视频会保留 `processing` 状态，可从后台执行“重新处理”。
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