fix: use faster-whisper model and add accelerate

.env.example

@@ -1,4 +1,4 @@
-WHISPER_MODEL=openai/whisper-small
+WHISPER_MODEL=Systran/faster-whisper-small
 LLM_MODEL=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
 LLM_LOCAL_PATH=
 SESSION_TTL_MINUTES=120

Dockerfile

@@ -23,7 +23,7 @@ RUN apt-get update && \
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt
 
-ARG WHISPER_MODEL=openai/whisper-small
+ARG WHISPER_MODEL=Systran/faster-whisper-small
 ARG LLM_MODEL=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
 ENV HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=0
 

README.md

@@ -31,7 +31,7 @@ Docker/Spaces деплой: код работает как Docker Space (см. `
 
 ### Расшифровка и логика вопросов
 
-- STT: `faster-whisper` с моделью `openai/whisper-small` (CPU, int8). На Hugging Face Space модель скачивается в `/models/whisper`.
+- STT: `faster-whisper` с моделью `Systran/faster-whisper-small` (CPU, int8). На Hugging Face Space модель скачивается в `/models/whisper`.
 - Генерация вопросов/отчёта: локальная модель `Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct` через `transformers`. Если модель не загружена, агент использует заготовленные вопросы/отчёт из `report.py`.
 
 ### Отправка email

app/config.py

@@ -7,7 +7,7 @@ class AppSettings(BaseSettings):
     model_config = SettingsConfigDict(env_file=".env", env_file_encoding="utf-8", extra="ignore")
 
     app_name: str = "Fitness Voice Agent"
-    whisper_model: str = "openai/whisper-small"
+    whisper_model: str = "Systran/faster-whisper-small"
     llm_model: str = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
     llm_local_path: str | None = None
     session_ttl_minutes: int = 120

requirements.txt

@@ -7,6 +7,7 @@ python-multipart==0.0.9
 tenacity==9.0.0
 torch==2.3.1
 transformers==4.41.2
+accelerate==1.1.1
 tokenizers==0.19.1
 huggingface_hub==0.26.1
 sentencepiece==0.2.0