A chaque moteur son modele, et un forcage manuel
app.py passait CONFIG["model"] — un depot MLX — quel que soit le moteur detecte. Sur une machine sans Apple Silicon, faster-whisper aurait recu un depot qu'il ne sait pas charger. Le defaut etait invisible ici, la detection rendant toujours "mlx" sur ce Mac : aucun test ne pouvait le voir. MODELES_PAR_MOTEUR associe chaque moteur a son depot. Les valeurs viennent de la mesure du jour (trois echantillons, amorce active, CPU Apple Silicon) : faster-whisper base 0,52 s 10/13 termes techniques 142 Mo faster-whisper small 1,42 s 11/13 464 Mo faster-whisper medium 4,40 s 13/13 1460 Mo MLX medium (GPU) 0,75 s 11/13 489 Mo Le GPU vise donc la precision (medium, 13/13, il absorbe le cout) ; le CPU vise la latence (small, 11/13 — AUTANT que le MLX utilise aujourd'hui — pour 1,4 s). `medium` sur CPU serait plus juste, mais ces 4,4 s sont celles d'un CPU Apple Silicon : sur un CPU Intel ou Windows, le meme modele peut demander trois a quatre fois plus. La commande de diagnostic mesurera la machine reelle et pourra promouvoir `medium`. CONFIG["model"] passe a None et devient un FORCAGE manuel qui prime sur la table, au lieu d'un reglage mort qu'on modifie sans effet. 115 tests. Comportement inchange sur ce Mac : moteur mlx, modele identique. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -6,7 +6,9 @@ Tout ce qui est ici est testable sans micro, sans clavier, sans modèle.
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import re
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CONFIG = {
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"model": "mlx-community/whisper-medium",
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# Forcage manuel du modele. None = on suit MODELES_PAR_MOTEUR, qui choisit
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# d'apres le moteur detecte. Renseigner cette cle prime sur la table.
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"model": None,
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"language": "fr",
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"hotkey": "<cmd>+<ctrl>+d", # Cmd+Ctrl+D (libre : ni macOS ni VS Code ne l'utilisent)
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"sounds": True,
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@@ -163,6 +165,43 @@ def duree_vie_overlay_coherente(config):
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return config["duree_max_overlay_s"] >= config["max_duration_s"] + MARGE_TRANSCRIPTION_S
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# --- modele par moteur ----------------------------------------------------
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# Chaque moteur a son propre format de depot : MLX lit `mlx-community/*`,
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# faster-whisper lit `Systran/faster-whisper-*`. Passer l'un a l'autre echoue.
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# Mesure du 2026-08-23, trois echantillons, amorce de vocabulaire active,
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# sur le CPU d'un Apple Silicon :
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# faster-whisper base 0,52 s 10/13 termes techniques 142 Mo
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# faster-whisper small 1,42 s 11/13 464 Mo
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# faster-whisper medium 4,40 s 13/13 1460 Mo
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# MLX medium (GPU) 0,75 s 11/13 489 Mo
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# D'ou les choix : le GPU vise la precision (medium, 13/13, le GPU absorbe le
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# cout) ; le CPU vise la latence (small, 11/13 — soit AUTANT que le MLX utilise
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# aujourd'hui — pour 1,4 s ici). `medium` sur CPU serait plus juste, mais 4,4 s
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# ont ete mesures sur un CPU Apple Silicon, rapide : sur un CPU Intel ou Windows,
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# le meme modele peut demander trois a quatre fois plus. La commande de
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# diagnostic (etape 4) mesurera la machine reelle et pourra promouvoir `medium`.
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MODELES_PAR_MOTEUR = {
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"mlx": "mlx-community/whisper-medium",
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"faster-gpu": "Systran/faster-whisper-medium",
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"faster-cpu": "Systran/faster-whisper-small",
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}
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def modele_retenu(nom_moteur, forcage=None):
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"""Modele finalement utilise : le forcage manuel s'il est renseigne, sinon la
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table. Une chaine vide est traitee comme une absence de forcage."""
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return forcage or modele_pour_moteur(nom_moteur)
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def modele_pour_moteur(nom):
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"""Rend le depot de modele adapte a ce moteur. Leve KeyError si inconnu."""
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if nom not in MODELES_PAR_MOTEUR:
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raise KeyError(f"Aucun modele connu pour le moteur : {nom}")
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return MODELES_PAR_MOTEUR[nom]
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def validate_config(config):
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"""Valide la config ; lève ValueError si une valeur est aberrante."""
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if config["min_duration_s"] < 0:
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