add device selector

app/core/transcriber.py

@@ -83,13 +83,22 @@ class WhisperTranscriber:
             Объект устройства PyTorch.
         """
         if torch.cuda.is_available():
-            # Проверяем, доступна ли GPU с индексом 1
+            # Получаем device_id из конфигурации, по умолчанию 0
-            if torch.cuda.device_count() > 1:
+            device_id = self.config.get("device_id", 0)
-                logger.info("Используется CUDA GPU с индексом 1 для вычислений")
+            
-                return torch.device("cuda:1")
+            # Проверяем, что device_id является целым числом
-            else:
+            if not isinstance(device_id, int):
-                logger.info("Доступна только одна CUDA GPU, используется GPU с индексом 0")
+                logger.warning(f"device_id должен быть целым числом, получено: {device_id}. Используем значение по умолчанию 0")
-                return torch.device("cuda:0")
+                device_id = 0
+            
+            # Проверяем, доступен ли запрошенный GPU
+            device_count = torch.cuda.device_count()
+            if device_id >= device_count:
+                logger.warning(f"Запрошенный GPU с индексом {device_id} недоступен. Доступно GPU: {device_count}. Используем GPU с индексом 0")
+                device_id = 0
+            
+            logger.info(f"Используется CUDA GPU с индексом {device_id} для вычислений")
+            return torch.device(f"cuda:{device_id}")
         elif hasattr(torch.backends, "mps") and torch.backends.mps.is_available():
             logger.info("Используется MPS (Apple Silicon) для вычислений")
             # Обходное решение для MPS

config.json

@@ -12,6 +12,7 @@
     "norm_level": "-0.55",
     "compand_params": "0.3,1 -90,-90,-70,-50,-40,-15,0,0 -7 0 0.15",
     "audio_speed_factor": 1.0,
+    "device_id": 0,
     "file_validation": {
         "max_file_size_mb": 500,
         "allowed_extensions": [".wav", ".mp3", ".ogg", ".flac", ".m4a", ".oga"],