[windows][foundry-local] audio_transcribe 静默挂起:模型加载成功但转录永不返回(无错误、无超时、CPU fallback 不触发)
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 38/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- rust
- Área
- audio-video-rtc, backend
Línea de trabajo
Start by tracing the Foundry Local Whisper audio_transcribe call and the GPU-to-CPU fallback path in the Rust code; the issue does not name files or tests. Check how the call handles a request that never responds and whether fallback is reached. Done means transcription returns or reports a clear error within a reasonable time, and a hung GPU request can trigger CPU fallback.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
环境
- OS: Windows 11(26200)
- OpenLess: 2.0.1+build.20261016(
C:\Program Files\OpenLess) - ASR:
foundry-local-whisper/whisper-large-v3-turbo(openai-whisper-large-v3-turbo-cuda-gpu:3,已完整下载缓存) - 硬件: RTX 5090 Laptop GPU,驱动 32.0.16.1088(2026-07-22)
- 相关配置:
foundryLocalAsrKeepLoadedSecs: 300、foundryLocalAsrLanguageHint: zh
现象
模型每次都能正常加载到 GPU(日志 Model loaded successfully,耗时 1.1–2.2s),但 audio_transcribe 命令发出后永远没有任何返回——无转录结果、无异常、无超时回调。Foundry 日志在此命令之后只剩下每 3 秒一次的 ModelInfo 轮询,直到进程退出。
OpenLess 侧最终只在 app 自己的动态超时后报错:
[WARN] [coord] core dictation press failed: native ASR provider failed: transcribe Foundry Local Whisper recording (1 chunks) with model whisper-large-v3-turbo
源码中设计的 GPU→CPU fallback 完全没有触发(日志中没有任何 cpu_variant_selected / cpu_download_started 事件),用户侧就是无限等待。
复现步骤
- 设置 → 本地 ASR → 选择 Foundry Local Whisper + whisper-large-v3-turbo
- 按热键录音,松开送出
- 观察:模型加载成功 →
audio_transcribe发出 → 再无下文
已稳定复现 3/3 次(同日 14:00、22:25、22:26)。
关键日志
foundry.core20261019.log:
22:25:39.887 [INF] Model loaded successfully: openai-whisper-large-v3-turbo-cuda-gpu:3
22:25:39.895 [INF] ExecuteCommandWithCallbackManaged: audio_transcribe Data:{"Params":{"OpenAICreateRequest":"{\"FileName\":\"...foundry-whisper-aa863a91-....wav\",\"Language\":\"zh\",\"Model\":\"openai-whisper-large-v3-turbo-cuda-gpu:3\"}"}
—— 之后无任何该命令的响应/错误/完成日志 ——
22:26:34.013 [INF] [Telemetry] Command:ModelInfo Status:Invalid ...(只剩轮询)
(对照:14:00 那次同样 ModelLoad Status: Success Time:1267ms 后 audio_transcribe 发出,同样无下文。)
一台机器上的特殊情况(可能是线索)
该机 nvidia-smi 报 Failed to initialize NVML: Unknown Error(重启 + 已用 powercfg /h off 排除 Fast Startup 后仍然复现)。但 CUDA 计算本身正常:ComfyUI 日常使用正常,Foundry 的 EP registration complete: ... CUDAExecutionProvider ... 成功,ModelLoad 也成功。即问题不是"GPU 完全不可用",而是 Foundry Local Core 在 audio_transcribe 推理路径上静默卡死。
期望
-
audio_transcribe应在合理时间内返回结果或抛出明确错误 - GPU 推理失败/挂起时应触发已实现的 CPU fallback,而不是让用户无限等待
- 建议为 Foundry 调用增加更短的服务端心跳/进度日志,便于定位卡在哪一步
附注
同日该机 sherpa-onnx-local(sense-voice-small-zh)亦无法完成安装(模型从未出现在 models 目录,界面无明确错误提示),如需要可另行开 issue 补充。
- Lenguaje dominante
- Rust
- Estrellas
- 3.7k
- Forks
- 349
- Merge medio
- 2 d 14 h
- PR fusionados (30 d)
- 97
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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