DenozordecandClaude Opus 5.5
89ffe4375b
docker / build (push) Successful in 39s
README: метрики модели 02.11.2026 (test 4 377 строк, e2e по трекерам), размер датасета, kinozal-вкладки. dataset.md: размер снимка, колонки studio_source и audio_raw. architecture.md: кодек-строки как позитивы сегментатора, E2E_MODEL. collecting.md: tools/audit_tracks.py. training-windows.md: доразметка, сравнение кандидата и постановка в models/best и Docker. plan.md: шаг «аудит дорожек». Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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 15 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 15 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.