# Colab / GPU 풀 전사 가이드

GPU 환경(Colab T4/A100 또는 온프렘 GPU)에서 **풀 강연을 빠르게** 전사(+선택 보정)합니다.
CPU(개발 박스)는 풀 강연이 느려(turbo ~RTF 5×) 비권장 — 여기서 돌리세요.
GPU(T4)에서 turbo는 대략 실시간의 ~0.1~0.3× → **37분 강연이 수 분**.

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## A) Google Colab — 전사 전용

> Colab은 외부 클라우드라 **사내 LLM 게이트(192.168.0.123)에 못 닿습니다** → `--correct`(보정) 불가, **전사만**.
> 런타임 → 런타임 유형 변경 → **GPU(T4)** 선택.

```python
# 1) 시스템 의존성 + uv
!apt-get -qq update && apt-get -qq install -y ffmpeg
!curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
import os; os.environ["PATH"] = "/root/.local/bin:" + os.environ["PATH"]

# 2) 코드 (저장소 익명 read 허용)
!git clone -b feat/p1-core https://git.lukehemmin.com/lukehemmin/luke_scribe.git
%cd luke_scribe

# 3) 의존성 (엔진 + GPU CUDA 런타임)
!uv sync --extra engine --extra gpu

# 4) GPU 인식 확인 (T3면 turbo+large-v3 동시상주)
!uv run luke-scribe detect

# 5) 오디오 업로드 (또는 Drive 마운트)
from google.colab import files
AUDIO = list(files.upload().keys())[0]

# 6) 풀 전사 (large-v3-turbo) — 더 높은 정확도는 --model large-v3
!uv run luke-scribe transcribe "$AUDIO" --model large-v3-turbo --language ko --timestamps | tee transcript.txt
```

### Colab을 API로 외부 노출하려면
```python
# cloudflared 공개 URL 발급 → 외부에서 curl
!uv sync --extra engine --extra gpu --extra api
import subprocess, os
os.environ["SCRIBE_API_KEYS"] = '["colab-test"]'
!nohup uv run luke-scribe serve --host 0.0.0.0 --port 8000 --tunnel cloudflare > serve.log 2>&1 &
import time; time.sleep(8); print(open("serve.log").read())   # public *.trycloudflare.com URL 확인
```

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## B) 온프렘 GPU — 전사 + 사내 LLM 보정 (풀 파이프라인)

사내망(게이트 192.168.0.123 도달) + GPU 머신이면 **음차→영문 복원까지** 한 번에:

```bash
git clone -b feat/p1-core https://git.lukehemmin.com/lukehemmin/luke_scribe.git && cd luke_scribe
uv sync --extra engine --extra gpu

export SCRIBE_LLM_BASE_URL=http://192.168.0.123:8080/v1
export SCRIBE_LLM_API_KEY=<사내 키>          # 셸 히스토리 주의
export SCRIBE_LLM_MODEL=copilot-gpt-4o
export SCRIBE_LLM_MAX_CHARS=3000             # 사내 LLM 컨텍스트 창에 맞춰(~8k→1500/~16k→3000/~30k→6000)

# 전사 + 청크 보정을 한 명령으로
uv run luke-scribe transcribe talk.m4a --model large-v3-turbo --language ko --correct | tee transcript.txt
```

API로:
```bash
uv run luke-scribe serve                     # 출력된 X-API-Key 사용
curl -H "X-API-Key: <키>" -F file=@talk.m4a -F model=large-v3-turbo -F correct=true \
     http://localhost:8000/v1/transcribe
```

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## 참고
- 보정은 긴 전사를 `SCRIBE_LLM_MAX_CHARS` 청크로 분할 + **러닝 글로서리**로 처리(작은 컨텍스트 창 대응).
- 약 GPU(1050/2GB)는 turbo도 안 들어가 자동으로 **CPU(T0)** 로 강등 — `detect`로 등급 확인.
- 오디오 파일은 저장소에 없음(`.gitignore`) — Colab 업로드/Drive 또는 온프렘 로컬 경로 사용.