cat-shark
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批量引擎改为「分块流水线」：视频按 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（默认 8）分组， 组内按 DAG 拓扑序跑完全部视频（全部 extract → 全部 ASR → 全部翻译 → 全部 ASS） 再进入下一组，本地模型每组只加载一次、卸载一次，而不是每个视频来回加载卸载； 产物仍按组增量落到视频旁。调度器新增 execute_run(run_id, stop_after=节点)： 该节点完成后任务保持 RUNNING 不收尾，下一次调用从产物表跳过已完成节点继续， 用于实现阶段边界。 - nodes/llm.py：翻译节点结束释放本机 Ollama 显存（node 参数 unload_after > LLM_UNLOAD_AFTER > 本机 loopback 端点默认卸载，云端端点不卸载；卸载失败只告警）， 新增 keep_model.flag 语义（阶段内保持常驻）与 release_local_model()； 新增节点内暂停（按批 20 行检查 paused.flag，抛 PauseRequested，调度器保持 PAUSED）。 - src/wov_app/batch.py：分组阶段执行与阶段末统一释放显存；失败视频只在它失败 节点的那个阶段重试（避免 LLM 已常驻时重跑 ASR 抢显存）；任务没有明细时保持 QUEUED 等登记完成、仍有未完成视频时置回 QUEUED 自愈（原先留 RUNNING 会卡死： 引擎只拾取 QUEUED，任务停在“运行中但没人推进”）；无失败视频时删除任务级空目录； 每个阶段开始前清理 paused.flag / keep_model.flag，避免强杀残留影响后续阶段。 - src/wov_app/config.py：新增 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（设为 1 即旧的每视频全链路）。 - 任务列表与批量页分工：GET /api/runs 默认排除 source=batch（一个批量任务会产生 N 条单视频 run，会把 20 条窗口占满；且任务管理页的暂停/重试/删除对批量 run 语义不成立），需要排查时用 include_batch=1；作为补偿批量页详情新增阶段列 （阶段 i/N · 中文标签，由该视频 run 的 current_node_id 在 DAG 拓扑序中的位置 推导，节点类型映射中文标签）。阶段只有节点边界粒度，句级进度不落库、只在日志。 - 顺带纳入此前未提交的批量僵尸状态恢复：recover_interrupted_batch_jobs 除 RUNNING 外也把「COMPLETED 但仍含未结束视频」的任务置回 QUEUED；fix_zombie_batch_jobs.py 改为按条件扫描并支持 --apply 预览；批量页明细只列本批真正处理过的视频。 测试新增/更新：分块流水线调用顺序（组内按节点跑完再下一组）、每组只释放一次模型、 阶段内保持常驻标志、翻译按批暂停、失败视频不跨阶段推进、任务无明细/中途登记视频时 置回 QUEUED、任务工作空间与残留信号清理、任务列表默认过滤批量 run、详情阶段字段、 前端阶段列渲染；全量 507 passed（唯一失败为既有素材缺失的 integration 用例）。
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3.3 KiB
Python
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"""修复僵尸批量任务脚本：把误标 COMPLETED 但仍有未结束视频的任务置回 QUEUED。
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僵尸状态：`_run_job` 在视频收尾前就把任务置 COMPLETED，留下"N 个视频待处理
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却已完成"的假完成；引擎只拾取 QUEUED，剩余视频永久无人处理。代码已修复
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（置 COMPLETED 前校验无未结束明细 + 重启恢复把这类任务放回队列），本脚本用于
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修复**历史遗留**数据（如 batch_351833b7d446：COMPLETED/done=0 但仍有 1 个 PENDING）。
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修复方式：把 COMPLETED 且仍有非终态（PENDING/RUNNING/PAUSED）明细的任务置回
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QUEUED 并清空误导的 progress，保留 SKIPPED/COMPLETED/FAILED 明细与 run 记录；
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批量引擎重启后会重新拾起，从剩余视频续跑，全部处理完才置 COMPLETED。
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安全约束：只改"COMPLETED 且存在未结束明细"的任务，正常完成的任务不动。
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默认只打印预览，确认后加 --apply 实际写入。
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from datetime import datetime, timezone
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from pathlib import Path
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from wov_app.db import Database
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# 未结束的明细状态：出现任一个就不能算任务完成。
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UNFINISHED_STATUSES = ("PENDING", "RUNNING", "PAUSED")
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def _now_iso() -> str:
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"""返回当前 UTC 时间的 ISO 格式字符串。"""
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return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
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def find_zombie_jobs(db: Database) -> list[tuple[dict, list[dict]]]:
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"""返回全部僵尸任务及其未结束明细（COMPLETED 但仍有未结束视频）。"""
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zombies: list[tuple[dict, list[dict]]] = []
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for job in db.list_batch_jobs(limit=1000):
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if job["status"] != "COMPLETED":
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continue
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unfinished = [
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v for v in db.list_batch_videos(str(job["id"]))
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if v["status"] in UNFINISHED_STATUSES
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]
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if unfinished:
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zombies.append((job, unfinished))
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return zombies
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def main(db_path: str, apply: bool = False) -> None:
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"""诊断（默认）或修复（--apply）僵尸批量任务。"""
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db = Database(Path(db_path))
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print(f"数据库: {db_path}\n")
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zombies = find_zombie_jobs(db)
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if not zombies:
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print(" [无] 没有 COMPLETED 但仍含未结束视频的批量任务")
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return
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for job, unfinished in zombies:
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job_id = str(job["id"])
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videos = db.list_batch_videos(job_id)
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completed = sum(1 for v in videos if v["status"] == "COMPLETED")
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print(f" [待修] {job_id}: status={job['status']} → QUEUED, "
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f"COMPLETED={completed}, 未结束={len(unfinished)}"
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f"（{', '.join(Path(v['video_path']).name for v in unfinished[:3])}…）")
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if apply:
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db.update_batch_job(
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job_id, status="QUEUED", progress=0,
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total=int(job["total"] or 0) or len(unfinished),
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done=completed, failed=int(job["failed"] or 0),
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current_video=None, error=None, updated_at=_now_iso(),
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)
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print(f" ✓ 已置回 QUEUED（引擎将续跑剩余 {len(unfinished)} 个视频）")
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if not apply:
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print("\n以上为预览。确认无误后加 --apply 实际修复。")
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if __name__ == "__main__":
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main(sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "data/wov.db", "--apply" in sys.argv)
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