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Trading Studio 全局配置模块
统一存放局域网节点、模型名称、固定 Prompt 及本地路径。
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from pathlib import Path

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# 网络与服务
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# 远程 Ollama 节点（局域网大模型审查润色）
OLLAMA_HOST = "192.168.8.64"
OLLAMA_PORT = 11434
OLLAMA_URL = f"http://{OLLAMA_HOST}:{OLLAMA_PORT}/api/chat"

# 指定无限制版 Gemma4 模型
MODEL_NAME = "huihui_ai/gemma-4-abliterated:e4b"

# Gradio 中控固定端口（硬性死规则）
HOST = "0.0.0.0"
PORT = 5683

# HTTP 请求超时（秒）
OLLAMA_TIMEOUT = 60

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# LLM 系统 Prompt
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SYSTEM_PROMPT = (
    "你是一个冷静、极其严格的数字资产量化交易员。"
    "请把下面这段口语化、包含结巴和逻辑混乱的交易复盘录音转写，"
    "润色成一段逻辑清晰、行文通顺的 B 站长视频反思配音稿。"
    "语气要内向、克制、严谨。"
    "如果原视频中有由于心态不好、违背交易纪律（如手贱乱开仓、提前平仓）"
    "导致少赚或亏损的部分，请用冷酷、严厉的语气狠狠地自我吐槽、反思该点。"
    "去掉所有无意义的口头禅，字数不做删减。"
)

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# Faster-Whisper 配置
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WHISPER_MODEL_SIZE = "small"
WHISPER_DEVICE = "cuda"
WHISPER_COMPUTE_TYPE = "float16"
WHISPER_LANGUAGE = "zh"

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# ChatTTS 配置
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# 标准生产安装路径（/opt，root 部署）
INSTALL_DIR = Path("/opt/Trading_Studio")

# 项目根目录（开发/生产均自适应，以实际 app.py 所在目录为准）
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent

# 固定音色 Embedding 存储路径
SPEAKER_EMB_PATH = BASE_DIR / "speaker_emb.pt"

# 合成音频输出目录
OUTPUT_DIR = BASE_DIR / "outputs"
OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# ChatTTS 采样率（Hz）
TTS_SAMPLE_RATE = 24000

# 音色样本时长建议（秒）
SPEAKER_SAMPLE_MIN_SEC = 10
SPEAKER_SAMPLE_MAX_SEC = 30

# TTS 推理默认参数（低 temperature 有助于音色稳定）
TTS_TEMPERATURE = 0.3
TTS_TOP_P = 0.7
TTS_TOP_K = 20
TTS_SPEED_PROMPT = "[speed_5]"

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# 上传临时文件目录
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UPLOAD_DIR = BASE_DIR / "uploads"
UPLOAD_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

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# Git 仓库（文档引用）
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GIT_REPO_URL = "https://git.bz121.com/dekun/Trading_Studio.git"