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# 端到端测试故障排查指南
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## ⚠️ 测试卡住的常见原因
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### 1. **首次运行下载模型**（最常见）
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**症状**：CPU 占用不高，测试长时间无响应
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**原因**：
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- FunASR 模型首次运行需要下载（约 1-2GB）
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- 下载速度取决于网络
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- 下载过程中测试会卡住等待模型加载
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**解决方案**：
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```bash
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# 手动预下载模型
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python -c "from app.asr.asr_service import ASRService; ASRService()"
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```
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或等待 10-30 分钟（取决于网络）
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### 2. **模型加载缓慢**
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**症状**：CPU 占用低，内存占用逐渐上升
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**原因**：
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- ASR 模型很大（Paraformer 约 200MB+）
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- CPU 加载模型需要时间（30 秒 -2 分钟）
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- 首次加载会初始化多个组件
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**解决方案**：
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- 耐心等待首次加载
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- 后续测试会快很多（模型已缓存）
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- 使用 GPU 可加速（如果有）
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### 3. **音频/视频文件过大**
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**症状**：处理时间超长
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**原因**：
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- 长音频处理时间与长度成正比
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- 1 分钟音频 ≈ 10-30 秒处理时间（CPU）
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- 视频需要先提取音频
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**解决方案**：
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```yaml
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# 在 test_config.yaml 中使用较小的测试文件
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test_files:
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primary_video: "input/short.AVI" # 使用短文件
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```
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### 4. **pytest-timeout 未安装**
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**症状**：测试卡住后不会自动超时
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**解决方案**：
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```bash
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pip install pytest-timeout
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```
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## 🔍 快速诊断命令
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### 检查测试环境
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```bash
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python test/real/check_e2e.py
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```
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### 运行最简单的测试（不卡）
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```bash
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# 只运行文件验证测试（立即完成）
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestVideoFileValidation -v
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# 只运行错误处理测试（不依赖 ASR）
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestErrorHandling -v
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```
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### 运行单个 ASR 测试（带详细输出）
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```bash
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# -s 显示 print 输出，便于观察进度
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestASRRecognition::test_recognize_audio_file -v -s --timeout=600
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```
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### 查看模型缓存
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```bash
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# 检查模型是否已下载
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dir app\asr /s /b | findstr ".pt"
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```
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## 🚀 推荐的测试流程
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### 第一步：预下载模型（重要！）
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```bash
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# 在运行测试前，先手动加载一次模型
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python -c "from app.asr.asr_service import ASRService; s = ASRService(); print('模型加载完成')"
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```
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### 第二步：运行快速验证测试
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```bash
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# 验证测试环境正常
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestVideoFileValidation -v
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestAudioFileValidation -v
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestErrorHandling -v
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```
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### 第三步：运行单个 ASR 测试
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```bash
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# 使用短音频文件测试
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pytest test/real/test_real_e2e.py::TestASRRecognition::test_recognize_audio_file -v -s
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```
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### 第四步：运行完整测试
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```bash
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# 所有端到端测试
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pytest test/real/ -v -s --timeout=600
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```
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## 📊 预期处理时间参考
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| 测试类型 | 文件大小 | CPU 时间 | GPU 时间 |
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|---------|---------|---------|---------|
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| 文件验证 | - | <1 秒 | <1 秒 |
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| 错误处理 | - | <1 秒 | <1 秒 |
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| ASR 识别（短音频） | 10MB | 30-60 秒 | 10-20 秒 |
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| ASR 识别（长音频） | 50MB | 2-5 分钟 | 30-60 秒 |
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| 视频转码 | 100MB | 1-3 分钟 | 30-60 秒 |
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## 💡 优化建议
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### 1. 使用更小的测试文件
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```yaml
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# test_config.yaml
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test_files:
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primary_video: "input/short.AVI" # 使用短文件
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```
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### 2. 跳过慢速测试
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```bash
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# 只运行快速测试
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pytest test/real/ -v -m "not slow"
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```
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### 3. 并行测试（如果多个文件）
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```bash
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pip install pytest-xdist
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pytest test/real/ -v -n 4 # 4 个进程并行
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```
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### 4. 使用 GPU（如果有）
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```python
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# 在 asr_service.py 中
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service = ASRService(device='cuda')
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```
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## 🆘 仍然卡住怎么办？
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### 方法 1：查看堆栈跟踪
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按 `Ctrl+C` 中断测试，查看卡在哪里
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### 方法 2：增加超时时间
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```bash
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pytest test/real/ -v --timeout=1200 # 20 分钟超时
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```
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### 方法 3：使用更短的测试文件
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```bash
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# 修改 test_config.yaml
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primary_video: "input/short.AVI"
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```
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### 方法 4：检查日志
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```bash
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# 查看详细输出
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pytest test/real/ -v -s 2>&1 | tee test.log
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```
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## ✅ 正常测试的标志
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1. **首次运行**：
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- 模型下载：10-30 分钟（网络依赖）
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- 模型加载：30 秒 -2 分钟
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- 后续运行：快 10 倍
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2. **处理过程**：
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- CPU 占用：50-100%（正常推理）
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- 内存占用：2-4GB（模型加载）
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- 磁盘 IO：中等（读写临时文件）
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3. **完成标志**：
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- 看到 `✓` 标记
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- 显示处理时间
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- 生成结果文件
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## 📝 测试输出示例
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```
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test/real/test_real_e2e.py::TestASRRecognition::test_recognize_audio_file
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使用测试音频：VID_20251031_132320_019_mono.wav (5.23 MB)
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开始测试音频识别：VID_20251031_132320_019_mono.wav
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音频识别耗时：45.32 秒
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✓ 音频识别成功，task_id: abc123...
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PASSED [100%]
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||
## 🔗 相关文档
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||
- [测试配置文件](test_config.yaml) - 修改测试文件路径
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||
- [测试代码](test_real_e2e.py) - 查看测试逻辑
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||
- [pytest 文档](https://docs.pytest.org/) - pytest 使用
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