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scripts/pack.sh

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+#!/usr/bin/env bash
+# =============================================================================
+# 离线部署打包脚本（在【能联网】的机器上跑）
+#
+# 两种模式自动识别：
+#  A) 自包含模式（已跑过 make_portable.sh，项目内有 ./python + ./models）
+#     → 打包里只含项目这一个文件夹，离线机解压到【任意路径/任意用户】即可。
+#  B) venv 模式（只有 .venv）
+#     → 打项目 + /root 下的 uv Python + HF 缓存，离线机要解压到相同路径。
+#
+# 用法:  bash pack.sh
+# 产物:  /tmp/ocr_offline_bundle.tar.gz
+# =============================================================================
+set -euo pipefail
+
+cd "$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
+PROJECT_DIR="$(pwd)"
+OUT="${1:-/tmp/ocr_offline_bundle.tar.gz}"
+
+log()  { echo -e "\n\033[1;32m==> $*\033[0m"; }
+warn() { echo -e "\033[1;33m[警告] $*\033[0m"; }
+have() { command -v "$1" >/dev/null 2>&1; }
+
+PBASE="$(basename "$PROJECT_DIR")"
+PPARENT="$(dirname "$PROJECT_DIR")"
+
+# 运行时数据排除（部署不需要，打进去又慢又大）。用项目目录名作前缀，两种模式通用。
+RT_DIRS=(split video composite coscli_output srt info info_error log)
+EXCLUDES=(--exclude='*.log' --exclude='__pycache__' --exclude='*.pyc'
+          --exclude="$PBASE/数据.jsonl")
+for d in "${RT_DIRS[@]}"; do EXCLUDES+=(--exclude="$PBASE/$d"); done
+
+# 选最快的压缩器：pigz 多线程(输出仍是标准 gzip，离线机普通 tar xzf 就能解)
+if have pigz; then
+  COMPRESS="pigz"; log "用 pigz 多线程压缩(快)"
+else
+  COMPRESS="gzip -1"; warn "未装 pigz，用 gzip -1；想更快可先 yum install -y pigz"
+fi
+
+if [ -x "$PROJECT_DIR/python/bin/python3" ]; then
+  # ---------- A) 自包含：只打项目目录(用相对名)，可解压到任意路径 ----------
+  log "自包含模式（项目内含 ./python + ./models）"
+  [ -d "$PROJECT_DIR/models" ] || warn "没看到 ./models，确认 make_portable.sh 跑完整了"
+  tar "${EXCLUDES[@]}" --use-compress-program="$COMPRESS" -cf "$OUT" \
+    -C "$PPARENT" "$PBASE"
+  MODE="自包含（解压到任意路径/用户）"
+else
+  # ---------- B) venv：打项目(绝对路径) + 外部 Python + HF 缓存 ----------
+  [ -d .venv ] || { echo "既没有 ./python 也没有 .venv，请先 setup_server.sh 或 make_portable.sh"; exit 1; }
+  # shellcheck disable=SC1091
+  source .venv/bin/activate
+
+  log "venv 模式：确保 headless opencv + 预下载模型"
+  uv pip uninstall opencv-python 2>/dev/null || true
+  uv pip install opencv-python-headless \
+    --index-url "${PIP_MIRROR:-https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple}" 2>/dev/null \
+    || echo "（headless 可能已装，忽略）"
+  MODEL="$(python -c "import json;print(json.load(open('config/config.json'))['audio'].get('model_size','small'))")"
+  HF_HUB_OFFLINE=0 TRANSFORMERS_OFFLINE=0 HF_ENDPOINT="${HF_ENDPOINT:-https://hf-mirror.com}" \
+    python -c "from faster_whisper import WhisperModel; WhisperModel('$MODEL',device='cpu',compute_type='int8'); print('模型已缓存')"
+
+  PYDIR="$(dirname "$(dirname "$(readlink -f .venv/bin/python)")")"
+  HFCACHE="${HF_HOME:-$HOME/.cache/huggingface}"
+  echo "  uv Python: $PYDIR    模型缓存: $HFCACHE"
+
+  log "打包项目(绝对路径) + Python + 模型缓存"
+  # 项目用绝对路径(还原到原位)，外部两目录同理
+  EXABS=(--exclude='*.log' --exclude='__pycache__' --exclude='*.pyc'
+         --exclude="${PROJECT_DIR#/}/数据.jsonl")
+  for d in "${RT_DIRS[@]}"; do EXABS+=(--exclude="${PROJECT_DIR#/}/$d"); done
+  tar "${EXABS[@]}" --use-compress-program="$COMPRESS" -cf "$OUT" \
+    -C / "${PROJECT_DIR#/}" -C / "${PYDIR#/}" -C / "${HFCACHE#/}"
+  MODE="venv（离线机需解压到相同路径/用户）"
+fi
+
+echo
+log "完成 ✅  $OUT  ($(du -h "$OUT" | cut -f1))"
+echo "模式: $MODE"
+cat <<EOF
+
+下一步：
+  scp $OUT root@离线机:/tmp/
+  bash deploy.sh /tmp/$(basename "$OUT")          # 自包含模式可加目标路径: bash deploy.sh 包 /opt
+EOF