pyannote-audio离线部署检查清单

环境准备

• [ ] 硬件资源满足最低要求
• [ ] 操作系统兼容性验证
• [ ] 依赖仓库完整性检查

模型部署

• [ ] 模型文件完整性校验
• [ ] 配置文件环境变量注入测试
• [ ] 模型加载性能基准测试

安全合规

• [ ] 模型传输加密验证
• [ ] 结果存储权限配置
• [ ] 审计日志功能启用

运维监控

• [ ] 资源占用监控配置
• [ ] 推理性能指标采集
• [ ] 异常情况告警机制

### A.2 自动化部署脚本

```bash
#!/bin/bash
# enterprise_deploy.sh - 企业级离线部署脚本

set -e

# 配置参数
DEPLOY_DIR="/opt/pyannote-audio"
CONFIG_FILE="enterprise_config.yaml"
AUDIO_SAMPLE="sample_audio.wav"
RESULT_DIR="/var/pyannote/results"

# 创建目录结构
mkdir -p ${DEPLOY_DIR}/{models,config,bin,logs}
mkdir -p ${RESULT_DIR}

# 复制模型文件
echo "=== 复制模型文件 ==="
cp -r ./models/* ${DEPLOY_DIR}/models/

# 安装依赖
echo "=== 安装依赖包 ==="
pip install --no-index --find-links=./pyannote-offline-repo \
  pyannote.audio torch torchaudio

# 配置环境变量
echo "=== 配置环境变量 ==="
cat > /etc/profile.d/pyannote.sh << EOF
export PYANNOTE_MODEL_DIR=${DEPLOY_DIR}/models
export PYANNOTE_CONFIG=${DEPLOY_DIR}/config/${CONFIG_FILE}
EOF
source /etc/profile.d/pyannote.sh

# 验证部署
echo "=== 验证部署结果 ==="
python - <<END
from pyannote.audio import Pipeline
import os

pipeline = Pipeline.from_pretrained(os.environ["PYANNOTE_CONFIG"])
diarization = pipeline("${AUDIO_SAMPLE}")
print(f"部署验证成功，检测到 {len(diarization.labels())} 个说话人")
END

echo "=== 企业级部署完成 ==="