xiaoxia-saas/deploy/gpu_worker/README.md

# MuseTalk GPU Worker 部署指南

本目录包含两个组件：

1. **gpu_worker.py**：反向轮询客户端，部署在 RTX2060 本地，轮询 SaaS API 拉取口型任务，调用本地 MuseTalk 服务推理，上传结果回 SaaS。
2. **musetalk_server.py**：MuseTalk Flask HTTP 服务端，接收 gpu_worker.py 的推理请求，调用 MuseTalk 模型生成口型同步视频。

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## 一、环境准备

### 1.1 硬件要求

- GPU: NVIDIA RTX 2060 或更高（显存 ≥ 6GB）
- CUDA: 11.8+
- Python: 3.10+
- ffmpeg: 需安装并加入 PATH

### 1.2 安装依赖

```bash
cd deploy/gpu_worker
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

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## 二、MuseTalk 服务端部署（musetalk_server.py）

### 2.1 配置环境变量

复制 `.env.example` 为 `.env`，修改配置：

```bash
cp .env.example .env
vim .env
```

关键配置：

| 变量 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `MUSE_PORT` | 监听端口 | `7861` |
| `MUSE_INFERENCE_TIMEOUT` | 推理超时秒数 | `600` |
| `MUSE_VIDEO_MAX_MB` | 视频上传大小限制 MB | `100` |
| `MUSE_AUDIO_MAX_MB` | 音频上传大小限制 MB | `20` |
| `MUSE_DEFAULT_FPS` | 视频 fps 兜底值 | `25.0` |
| `MUSE_TEMP_DIR` | 临时文件目录 | `/tmp/musetalk_$$` |
| `MUSE_VIDEO_ENCODER` | 循环视频时的编码器：`auto`（优先 h264_nvenc，失败回退 libx264）/`h264_nvenc`/`libx264` | `auto` |
| `MUSE_ENABLE_VIDEO_LOOP` | 驱动音频比视频长时循环视频补齐画面，`0` 关闭 | `1` |

### 2.2 更新部署（音轨修复，必做）

> ⚠️ 2026-09-20 修复严重 bug：旧版封装保留了源视频音轨，结果口型配的是原声而不是 TTS 驱动音频。RTX2060 机器必须重新拉取 `musetalk_server.py` 并重启：

```bash
# 在 RTX2060 上备份旧文件并拉取新版本（按实际部署路径调整）
cp ~/projects/MuseTalk/musetalk_server.py ~/projects/MuseTalk/musetalk_server.py.bak
# 从仓库 raw 地址下载最新版（替换为你的仓库地址/分支）
wget -O ~/projects/MuseTalk/musetalk_server.py \
  "https://git.xiaoxiajianji.com/xiaoxia/xiaoxia-saas/raw/branch/develop/deploy/gpu_worker/musetalk_server.py"

# 重启服务
sudo systemctl restart musetalk-server
sudo systemctl status musetalk-server
curl http://127.0.0.1:7861/health
```

修复后封装逻辑：

- 最终 mux 强制 `-map 0:v -map 1:a`：视频流只取 MuseTalk 无声画面，音轨只取 TTS 驱动音频，杜绝 ffmpeg 默认行为带入源视频音轨
- 驱动音频不长于视频时：`-c:v copy -c:a aac -shortest`，无损秒封装
- 驱动音频长于视频时（如 TTS 15s vs 视频 9s）：`-stream_loop -1` 循环画面，RTX2060 走 `h264_nvenc` 硬件重编码（NVENC 失败自动回退 libx264），`-t` 精确卡到音频时长

### 2.3 启动服务

```bash
# 前台运行（调试用）
python musetalk_server.py

# 后台运行（生产用 systemd）
sudo systemctl start musetalk-server
sudo systemctl enable musetalk-server
```

### 2.4 验证健康检查

```bash
curl http://127.0.0.1:7861/health
```

应返回：

```json
{
  "status": "healthy",
  "gpu": {
    "gpu_name": "NVIDIA GeForce RTX 2060",
    "memory_total_mb": 6144,
    "memory_used_mb": 1024,
    "memory_free_mb": 5120
  },
  "current_task": {
    "task_id": null,
    "running": false,
    "elapsed_seconds": 0.0
  },
  "timestamp": 1700000000.0
}
```

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## 三、GPU Worker 客户端部署（gpu_worker.py）

### 3.1 配置环境变量

复制 `.env.example` 为 `.env`，修改配置：

```bash
cp .env.example .env
vim .env
```

关键配置：

| 变量 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `API_BASE_URL` | SaaS API 基础 URL | `https://staging-api.xiaoxiajianji.com` |
| `GPU_WORKER_TOKEN` | 长期 API Token（与服务端一致） | - |
| `MUSE_TALK_URL` | 本地 MuseTalk 服务地址 | `http://127.0.0.1:7861` |
| `POLL_INTERVAL` | 轮询间隔秒 | `5` |
| `HEARTBEAT_INTERVAL` | 空闲心跳间隔秒 | `15` |
| `REQUEST_TIMEOUT` | HTTP 请求超时秒 | `900` |
| `TASK_MAX_RETRY` | 本地最大重试次数 | `1` |
| `TASK_HEARTBEAT_INTERVAL` | 推理期间任务心跳间隔秒 | `30` |
| `MIN_VIDEO_DURATION_SECONDS` | 最短输入视频时长秒 | `3` |

### 3.2 启动 Worker

```bash
# 前台运行（调试用）
python gpu_worker.py

# 后台运行（生产用 systemd）
sudo systemctl start xiaoxia-gpu-worker
sudo systemctl enable xiaoxia-gpu-worker
```

### 3.3 验证启动日志

应看到：

```
============================================================
MuseTalk GPU Worker 启动
  worker_id   = rtx2060-xxxx
  api_base    = https://staging-api.xiaoxiajianji.com
  muse_talk   = http://127.0.0.1:7861
  poll        = 5.0s / heartbeat = 15.0s
============================================================
MuseTalk 健康检查通过: {...}
注册/心跳成功
```

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## 四、常见问题排查

| 现象 | 可能原因 / 排查 |
|---|---|
| 日志 401 `Invalid GPU worker token` | `.env` 的 `GPU_WORKER_TOKEN` 与服务端不一致 |
| 日志 `MuseTalk 健康检查未通过` | 本地 MuseTalk 没启动，或端口不是 7861；`curl http://127.0.0.1:7861/health` 验证 |
| 任务长时间不被拉取 | Worker 和服务端连不上；检查 API_BASE_URL 是否可达、Token 是否正确 |
| 推理后上传 OSS 失败 | 本地出口网络被防火墙拦截 OSS 域名（oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com） |
| 服务端看到任务回退到 pending 重试 | 任务心跳真正超时（默认 900s）：Worker 进程崩溃/断网，或推理彻底卡死；正常长推理期间心跳线程每 30s 续期，不会回退 |
| 日志 `MuseTalk 推理超时或连接失败` | 视频太长或显存不足；可临时调大 REQUEST_TIMEOUT（服务端 GPU_TASK_TIMEOUT_SECONDS 需同步调大），或限制输入视频时长 |
| 日志 `视频过短（x.xxs < 3s）` | 输入视频不足 3s，MuseTalk 对短视频会 division by zero，已在本地直接上报失败；可用 MIN_VIDEO_DURATION_SECONDS 调整阈值 |
| MuseTalk 服务端 503 `GPU 正在处理其他任务` | 并发请求被锁拒绝，等当前推理完成即可 |
| MuseTalk 服务端 504 `推理超时` | 推理超过 MUSE_INFERENCE_TIMEOUT，客户端会调 /cancel 终止服务端任务 |

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## 五、安全注意事项

- `.env` 包含长期 Token，文件权限设为 600（`chmod 600 .env`）
- Token 泄露要立即在服务端更换 `GPU_WORKER_TOKEN` 并重启 Worker
- Worker 只需要出站访问 SaaS API 和 OSS，不需要开放任何入站端口
- MuseTalk 服务端只监听本地 127.0.0.1（或 0.0.0.0 但通过防火墙限制），不暴露到公网
- 临时文件自动清理（推理完成/失败后），无需手动维护

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## 六、工程改进记录（musetalk_server.py）

相比原 `worker.py`，修复了以下 8 个 bug：

1. **Flask 单线程阻塞**：`app.run(threaded=True)`，推理时 `/health` 仍可响应
2. **fps=0 除零崩溃**：`_get_video_fps()` 兜底 `MUSE_DEFAULT_FPS`
3. **ffmpeg 不检查返回码**：`subprocess.run(check=True)` + 超时检查，失败立即报错
4. **无并发锁**：`threading.Lock` 控制并发，第二请求立即 503
5. **无推理超时**：线程 join timeout，超时返回 504 并调 `/cancel`
6. **结果文件不清理**：推理完成/失败后自动删除临时目录
7. **无人脸检测兜底**：MuseTalk 推理内部处理（TODO: 可在 `_run_inference` 前置检查）
8. **上传无大小限制**：`_check_file_size()` 校验，超限返回 413

新增：
- `/cancel` 端点：终止当前推理任务，清理临时文件
- `/health` 端点：返回 GPU 显存信息和当前任务状态

2026-09-20 追加修复（音轨正确性，上线阻断级）：

9. **音轨未替换（严重）**：旧最终封装让 ffmpeg 默认选流，结果保留了源视频自带音轨（与画面相关系数 0.9998，与 TTS 无关）。改为 `_mux_video_with_audio()` 统一封装，强制 `-map 0:v:0 -map 1:a:0`，画面取 MuseTalk 无声产物、音轨只取驱动音频
10. **音视频时长不对齐**：TTS 长于原视频时 `-shortest` 会截短语音。改为探测双方时长，音频更长时 `-stream_loop -1` 循环画面 + `h264_nvenc` 硬件重编码（`MUSE_VIDEO_ENCODER=auto`，失败回退 libx264）+ `-t <音频时长>`；不循环时 `-c:v copy` 秒封装
    - 开关 `MUSE_ENABLE_VIDEO_LOOP=0` 可关闭循环；请求也支持 form 参数 `enable_video_loop` 单任务覆盖