fix: 顶级智斗假死

app.py

@@ -13,10 +13,14 @@ from pathlib import Path
 
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[logging.StreamHandler(sys.stdout)]
 )
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 确保日志立即输出（禁用缓冲）
+sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) if hasattr(sys.stdout, 'reconfigure') else None
+
 # 项目根目录
 BASE_DIR = Path(__file__).parent.absolute()
 
@@ -168,9 +172,13 @@ def setup_environment():
     if is_cloud:
         cleanup_temp_files()
     
+    logger.info("清理完成，继续初始化...")
+    
     # 确保 ffmpeg 已安装（支持 m4a 等音频格式）
     if is_cloud or platform.system() != "Windows":
+        logger.info("检查 ffmpeg...")
         ensure_ffmpeg()
+        logger.info("ffmpeg 检查完成")
     
     # 魔搭创空间无法访问 HuggingFace，使用镜像
     if is_cloud and Path("/home/studio_service").exists():
@@ -188,6 +196,7 @@ def setup_environment():
     if platform.system() != "Windows":
         logger.info("Linux 环境，检查并安装 MFA...")
         setup_mfa_linux()
+        logger.info("MFA 设置完成")
     
     if is_cloud:
         logger.info("检测到云端环境，正在初始化...")
@@ -196,7 +205,9 @@ def setup_environment():
         os.environ.setdefault("TMPDIR", "/tmp")
         
         # 下载所有必需模型
+        logger.info("开始下载模型...")
         download_all_models()
+        logger.info("模型下载完成")
     else:
         logger.info("本地环境运行")
 
@@ -237,11 +248,13 @@ def setup_mfa_linux():
             mamba_root.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
             
             # 下载并安装 micromamba
-            subprocess.run([
+            result = subprocess.run([
                 "bash", "-c",
                 f'curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest | tar -xvj -C {mamba_root} bin/micromamba'
-            ], check=True, capture_output=True, timeout=120)
+            ], check=True, capture_output=True, text=True, timeout=120)
             logger.info("micromamba 下载完成")
+        else:
+            logger.info("micromamba 已存在，跳过下载")
         
         # 2. 使用 micromamba 创建环境并安装 MFA
         mfa_bin_path = mfa_env / "bin" / "mfa"
@@ -264,20 +277,23 @@ def setup_mfa_linux():
                 logger.info("MFA 环境验证通过，无需重新安装")
         
         if need_install:
-            logger.info("使用 micromamba 安装 MFA...")
+            logger.info("使用 micromamba 安装 MFA（这可能需要几分钟）...")
             env = os.environ.copy()
             env["MAMBA_ROOT_PREFIX"] = str(mamba_root)
             
             # 创建环境并安装 MFA（指定 Python 3.11）
-            subprocess.run([
+            logger.info("执行 micromamba create...")
+            result = subprocess.run([
                 str(mamba_bin), "create", "-n", "mfa",
                 "-c", "conda-forge",
                 "python=3.11",
                 "montreal-forced-aligner",
                 "-y"
             ], env=env, check=True, capture_output=True, text=True, timeout=600)
+            logger.info("MFA 环境创建完成")
             
             # 更新确保使用 CPU 版本的 kaldi
+            logger.info("安装 CPU 版本 kaldi...")
             subprocess.run([
                 str(mamba_bin), "install", "-n", "mfa",
                 "-c", "conda-forge",
@@ -637,13 +653,21 @@ def download_mfa_models_all() -> bool:
 
 def main():
     """主入口"""
+    logger.info("=" * 50)
+    logger.info("人力V助手 云端版启动")
+    logger.info("=" * 50)
+    
     setup_environment()
     
+    logger.info("环境初始化完成，启动 Gradio UI...")
+    
     # 导入并启动云端 GUI
     from src.gui_cloud import create_cloud_ui
     
     app = create_cloud_ui()
     
+    logger.info("Gradio UI 创建完成，启动服务...")
+    
     # 云端配置
     # 启用队列，魔搭CPU按需分配，无需设置并发上限
     app.queue()