feat: Docker 构建预置 ASR 模型，支持离线使用

- Dockerfile 构建时预下载 faster-whisper 模型到镜像
- docker-compose 增加 ASR_MODEL_CACHE_DIR 环境变量
- asr_service 支持从缓存目录加载本地模型，无需运行时联网下载

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

api/Dockerfile

@@ -28,6 +28,11 @@ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
 # 复制应用代码（先复制代码，避免覆盖环境变量文件）
 COPY . .
 
+# 构建时预下载 faster-whisper 模型到镜像，云端运行时直接使用本地模型无需再下载
+ARG ASR_MODEL_SIZE=small
+RUN mkdir -p /app/models/whisper && \
+    python -c "from faster_whisper import WhisperModel; WhisperModel('${ASR_MODEL_SIZE}', device='cpu', compute_type='int8', download_root='/app/models/whisper')"
+
 # 复制生产环境配置文件到镜像中
 # 将 .env.production 复制为 .env，供应用运行时使用
 # 注意：构建前请确保 .env.production 文件存在

api/docker-compose.yml

@@ -64,6 +64,7 @@ services:
     environment:
       - DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@postgres:5432/life_echo
       - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
+      - ASR_MODEL_CACHE_DIR=/app/models/whisper
     restart: always
     depends_on:
       postgres:

api/services/asr_service.py

@@ -16,6 +16,8 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 ASR_MODEL_SIZE = os.getenv("ASR_MODEL_SIZE", "small")
 ASR_DEVICE = os.getenv("ASR_DEVICE", "auto")  # auto, cpu, cuda
 ASR_COMPUTE_TYPE = os.getenv("ASR_COMPUTE_TYPE", "auto")  # auto, int8, float16, float32
+# 镜像内预置模型目录，设置后直接使用本地模型不联网下载（与 Dockerfile 中 download_root 一致）
+ASR_MODEL_CACHE_DIR = os.getenv("ASR_MODEL_CACHE_DIR")
 
 
 class ASRService:
@@ -58,10 +60,14 @@ class ASRService:
                 else:
                     compute_type = "int8"  # CPU 使用 int8 量化，速度更快
             
+            download_root = ASR_MODEL_CACHE_DIR if ASR_MODEL_CACHE_DIR else None
+            local_files_only = bool(ASR_MODEL_CACHE_DIR)
             self.model = WhisperModel(
                 ASR_MODEL_SIZE,
                 device=device,
-                compute_type=compute_type
+                compute_type=compute_type,
+                download_root=download_root,
+                local_files_only=local_files_only,
             )
             
             self._model_loaded = True