Update app.py

app.py

@@ -19,7 +19,7 @@ pipe = pipeline(
     device=device
 )
 
-# 2. 【核心】顶层单独定义的 @spaces.GPU 函数（绝对不能被任何类或内部函数包裹）
+# 2. 顶层 ZeroGPU 函数
 @spaces.GPU
 def run_whisper(audio_path: str, target_language: str = None, is_translate: bool = False):
     generate_kwargs = {}
@@ -34,7 +34,7 @@ def run_whisper(audio_path: str, target_language: str = None, is_translate: bool
     return result["text"]
 
 
-# 3. 构建 Gradio 界面
+# 3. Gradio 界面定义
 def gradio_predict(audio_path):
     if audio_path is None:
         return "请上传音频文件！"
@@ -47,7 +47,7 @@ demo = gr.Interface(
     title="Whisper API Node"
 )
 
-# 4. 直接使用 Gradio 自带的 demo.app（避免零 GPU 扫描机制找不到路由）
+# 4. 获取 Gradio 内置的 FastAPI 实例并添加 OpenAI 接口
 app = demo.app
 
 async def process_audio(file: UploadFile, response_format: str, language: str, is_translate: bool):
@@ -68,7 +68,6 @@ async def process_audio(file: UploadFile, response_format: str, language: str, i
         return PlainTextResponse(text)
     return JSONResponse(content={"text": text})
 
-# 5. 添加 OpenAI 兼容接口
 @app.post("/v1/audio/transcriptions")
 async def transcribe_api(
     file: UploadFile = File(...),
@@ -84,4 +83,7 @@ async def translate_api(
     model: str = Form("whisper-1"),
     response_format: str = Form("json")
 ):
-    return await process_audio(file, response_format, language="english", is_translate=True)
+    return await process_audio(file, response_format, language="english", is_translate=True)
+
+# 5. 【关键修复】显式启动 Gradio 服务，防止容器直接退出
+demo.launch()