[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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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
38/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
rust
Domínio
audio-video-rtc, backend

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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
  1. 设置 → 本地 ASR → 选择 Foundry Local Whisper + whisper-large-v3-turbo
  2. 按热键录音，松开送出
  3. 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。

Linguagem predominante
Rust
Estrelas
3.7k
Forks
349
Merge médio
2d 14h
PRs com merge (30d)
97

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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