grabber-ai/README.md

grabber-ai — нейро-модель «тип озвучки + автор + 18+»

По тексту дорожки озвучки (или HTML-странице релиза с трекеров rutracker / kinozal / nnm-club) модель определяет:

• тип озвучки (translation_type, 15 классов: проф. дубляж, проф. многоголосый, авт. одноголосый, …) — классификация;
• автора (studio: студия или переводчик) — извлечение имени прямо из текста (работает и для авторов, которых не было в обучении) + нормализация по словарю алиасов («HDRezka Studio» → HDrezka, «Ю. Сербин» → «Юрий Сербин»);
• 18+ дорожка или нет — бинарная голова.

Обучено на датасете из 3286 разметанных дорожек + 458 аугментированных морфологических вариантов (снимок labels.csv из deepseek-harness). Multi-task RuBERT: сравниваются rubert-tiny2 и ruBert-base, лучшая кладётся в models/best.

Квикстарт (5 минут)

# 1. окружение (Windows, Python 3.13; GPU требует колёс cu128 — см. docs/training-windows.md)
python -m venv .venv
.venv\Scripts\python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt

# 2. данные -> подготовка (data/labels.csv уже в репозитории)
.venv\Scripts\python -m src.prepare_data

# 3. обучение (обе модели, 5-fold CV; ~15-20 мин на RTX 5070 Ti)
.venv\Scripts\python -m src.train
#    результат: models/best, reports/summary.md, reports/*.png

# 4. инференс
.venv\Scripts\python -m src.predict --text "Перевод: Профессиональный (многоголосый закадровый) | HDRezka Studio 18+"
.venv\Scripts\python -m src.predict --html data/samples/rt-topic.html
.venv\Scripts\python -m src.predict --file data/pages/6907007.txt --out result.json

Python API:

from src.predict import DubPredictor

model = DubPredictor()                      # models/best по умолчанию
model.predict_text("Авторский (одноголосый закадровый) - Ю. Сербин")
# {'translation_type': 'авт. одноголосый', 'studio': 'Юрий Сербин', 'is_18plus': False, ...}

model.predict_html(open("data/samples/rt-topic.html", encoding="utf-8").read())
# [ {...дорожка 1...}, {...дорожка 2...}, ... ]

HTTP-сервис и интеграция из Rust/TypeScript (ONNX без Python) — см. docs/integration.md.

Структура

data/            датасет (labels.csv — снимок) и HTML-дампы страниц
data/processed/  подготовленные данные (dataset.json, label_maps.json)
src/             код: подготовка, модель, обучение, инференс, сервис, ONNX-экспорт
models/          чекпоинты (best — итоговая модель)
reports/         метрики, аудит датасета, confusion matrix, ONNX-parity
tests/           юнит-тесты (tests/run_tests.py)
examples/        клиенты: rust (HTTP, ONNX), typescript (HTTP, ONNX)
docs/            документация

Документация

• docs/architecture.md — устройство модели и пайплайна
• docs/dataset.md — схема датасета, семантика классов, аудит
• docs/training-windows.md — обучение на Windows+GPU, troubleshooting
• docs/api-reference.md — все значения ответа сервиса (15 классов translation_type и др.) и принцип работы; labels.csv для этого открывать не нужно
• docs/inference.md — CLI/API, JSON-контракт
• docs/integration.md — Rust/TypeScript: HTTP-сервис и ONNX

Качество

Held-out test (4 377 строк, группировка по релизам и текстам; модель models/runs/20261102_190555_basecodec, обучена 02.11.2026 на labels.csv со студиями из кодек-строк; сравнение моделей — python -m src.runs):

модель	type acc	type macro-F1	span exact	18+ acc	lang acc	joint exact
ruBert-base (models/best)	0.978	0.903	0.922	1.000	0.997	0.906

• joint exact — строка распознана полностью (тип + автор + 18+).
• Тест-сплит пересобирается вместе с датасетом, поэтому цифры разных снимков напрямую не сравниваются (ранние 0.946 — на тесте из 645 строк). rubert-tiny2 на текущем датасете не переобучалась.
• E2E по релизам (tests/e2e_segmenter.py, по 400 тестовых страниц на трекер, пары тип + студия, precision / recall): kinozal 0.766 / 0.879, rutracker 0.877 / 0.870, nnm 0.838 / 0.825.
• ONNX-экспорт эквивалентен PyTorch на 100% строк test — reports/onnx_parity.md.
• Smoke на формулировках, которых нет в датасете: тип 9/10, 18+ 10/10, автор 5/10 (полное извлечение автора на непривычных форматах записи — известное ограничение, см. ниже).

Ограничения

• Метки датасета сгенерированы регулярками (пайплайн deepseek-harness) — метрики измеряют согласование с этой разметкой; ценность модели — обобщение на новые формулировки без сопровождения регулярок.
• Датасет: 55 324 строки из 27 900 релизов (kinozal 21 766 / nnm 18 363 / rutracker 15 195).
• Извлечение автора уверенно работает на форматах записи, представленных в датасете (имя после типа через разделитель, в скобках у AVO/MVO/DVO-дорожек, после тире); на непривычных форматах («Одноголосый закадровый (Фамилия)») модель может не выделить имя — span остаётся пустым, тип при этом верный.
• kinozal-страницы: авторы озвучки лежат во вкладках, которые сайт подгружает JavaScript-ом. По url сервис скачивает их сам (fetch_html, showtab); в присланном html/text без этих вкладок студий может не быть.
• Классы с 1–8 примерами почти не выучиваются (видно в macro-F1 и confusion matrix); морфологическая аугментация (458 вариантов: «многоголосое» и т.п.) частично закрывает этот пробел.