Files
grabber-ai/docs
DenozordecandClaude Sonnet 5.5 05537ac9e9
docker / build (push) Successful in 1m40s
Датасет и обучение: класс «люб. дубляж», раскладка многотиповых строк, язык из «Аудио», строки из «Аудио», потолок повторов, веса классов
- harvest_core: дубляж — тип, а не часть имени студии; split_multi_rows; audio_only_rows; kinozal сопоставляет все аудиодорожки
- prepare_data: --max-dup, отсев остатков многотиповых строк
- train: веса классов (корень из обратной частоты, потолок 4), --no-class-weights
- исправлены регулярки с \b, записанные как символ BS (predict.py, audio18.py)
- PARSE_VERSION 3: кэш разбора сбрасывается
- docs/dataset.md, docs/api-reference.md обновлены

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-29 18:13:07 +07:00
..

Документация grabber-ai

Документ Содержание
architecture.md Схема пайплайна, multi-task модель (тип + BIO-спан + 18+), почему извлечение вместо классификации
dataset.md Схема labels.csv, семантика 14 классов, словарь алиасов, находки аудита и как они обработаны
training-windows.md Пошаговое обучение на Windows с GPU (RTX 5070 Ti / Blackwell), гиперпараметры, troubleshooting, переобучение на свежем датасете
inference.md CLI, Python API, JSON-контракт (таблица полей), обработка HTML, ограничения
api-reference.md Справочник ответа сервиса: все 14 значений translation_type, все поля дорожки и релиза, принцип работы. Читать вместо data/labels.csv
integration.md Интеграция из Rust и TypeScript: HTTP-сервис (путь А) и ONNX без Python (путь Б), трейдоффы
docker.md Docker-образ сервиса, переменные окружения (в т.ч. FlareSolverr), API, модели в контейнере, CI/CD в Gitea, развёртывание на VPS

Быстрый старт — в README.md корня проекта.