.gitignore 가 src/livesub/models 를 통째로 무시하던 동안 이 8개 파일
1,674줄은 커밋에서만 빠진 게 아니라 ruff 검사 범위에서도 빠져 있었다
(ruff 는 기본적으로 .gitignore 를 존중한다). 추적 대상이 되면서 처음
검사에 들어와 나온 2건이다.
같은 파일들에 대해 확인한 것: 프로젝트 룰셋 통과, 전체 룰(--select ALL)
감사에서 정확성 계열(F/E9/PLE) 위반 없음 — 남는 건 프로젝트가 켜지 않은
문서화/스타일 룰뿐, 7개 모듈 import 스모크 전부 통과, tests 10개 파일이
이미 models 를 임포트해 실행 범위에는 들어 있었다.
`models/` 처럼 슬래시 없이 쓴 규칙은 깊이에 상관없이 같은 이름의 폴더를 전부
무시한다. 의도는 루트의 모델 캐시였는데 소스 패키지까지 같이 걸렸고, 그래서
asr/translator/manager/tiers/glossary/packs/speech_level 8개 파일이 한 번도
커밋된 적이 없다.
증상: Gitea 에서 clone 하면 `ModuleNotFoundError: No module named
'livesub.models'` 로 앱이 아예 임포트되지 않는다. 로컬 작업 트리에는 파일이
있으니 개발 중에는 절대 안 보인다. 방금 붙인 Windows CI VM 이 첫 검증에서
바로 잡아냈다.
/models/, /adapters/, /data/ 로 루트에 고정하고 빠진 파일을 추가한다.
실제 GPU 로 검증을 돌리다 발견한 버그다. tier_availability() 가 torch 유무만
봐서, RTX 5050(7.5GB)에서도 정밀·극한 티어를 "사용 가능"이라고 답했다.
정밀(AWQ Int4) autoawq 가 있어야 로드된다. requirements.txt 에 없는
선택 의존성이라 대개 없다.
극한(Qwen3-8B) min_vram_gb=16. 7.5GB 카드에서는 영영 불가능하다.
둘 다 "고를 수 있다"고 해놓고 로드에서 죽는다. 사용자는 원인을 알 수 없다.
UI 에 min_vram_gb 경고 배지는 있었지만 경고만 하고 선택은 막지 않았다.
- tier_availability(tier, gpu=None) 에 autoawq·VRAM 검사 추가.
새 필드를 만들지 않고 이미 있던 min_vram_gb 를 쓴다.
free 가 아니라 total 로 본다 — free 로 막으면 다른 프로그램 때문에
"아까는 되던 티어가 지금은 안 보인다"가 된다.
CT2 티어(1~3)는 조기 반환이라 detect_gpu 를 아예 부르지 않는다.
(포터블에서 torch 도 GPU 도 없이 돌아야 하므로)
- GpuInfo 를 인자로 받아 루프에서 nvidia-smi 반복 호출을 막았다.
models_page 는 티어 카드 5개를 만들며 매번 조회하던 것을 __init__ 에서
한 번만 하도록 바꿨다. 빌더 함수의 부수효과에 의존하던 것도 제거.
- 점검기의 판정 기준도 고쳤다. 기존엔 "4·5티어가 전부 열려야 통과"였는데
VRAM 작은 GPU 에서 막히는 건 정상이라 오탐이었다. 이제 게이트는 판정
없이 보고만 하고, "게이트가 된다고 한 티어가 실제로 올라가는지" 가
판정한다. 게이트가 전부 막았으면 검증 대상이 없다는 사실을 남기고
통과시킨다 — 하드웨어 한계이지 회귀가 아니다.
- scripts/gpu-check.sh 추가. CTranslate2 가 libcublas.so.12 를 직접 찾는데
torch 의 nvidia 패키지 안에 있어 LD_LIBRARY_PATH 가 필요하다. 없으면
GPU 번역만 조용히 실패한다. 스크립트가 경로를 자동으로 잡는다.
검증: pytest 190 passed (신규 4개 중 3개는 torch 필요 -> gpu-venv 에서
실제로 실행해 9 passed 확인), ruff clean,
RTX 5050 에서 scripts/gpu-check.sh 6/6 통과 (종료코드 0)
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리뷰 지적(포터블에서 transformers 제외 -> NLLB 로드 실패)을 고치려고 실제
NLLB 를 받아 돌려봤고, 그 과정에서 용어집이 사실상 동작하지 않고 있었다는
것을 발견했다. 단위 테스트는 "모델이 자리표시자를 통과시킨다"는 틀린 전제
위에 서 있었다.
1) 포터블 패키징 (리뷰 지적)
transformers 를 제외 목록에서 빼고 hiddenimports 에 넣었다. NLLB
토크나이저가 AutoTokenizer 를 쓰기 때문이다. transformers 는 torch 가
없으면 토크나이저 전용 모드로 뜨며 그게 우리 용도와 정확히 맞는다.
torch 없는 환경에서 ctranslate2/transformers/faster-whisper import 와
앱 기동을 검증하는 test_portable.py 를 추가했다.
2) 자리표시자 형식 (실측으로 발견)
`⟦0⟧` 는 NLLB 가 괄호를 날려 생존률 0/3 이었다. 용어가 자막에서 그냥
사라지고 있었다 ("Third party incoming" -> "0 들어오는"). 후보 8종을
실제 모델로 비교해 `#0#` 로 교체 (3/3, 다중 4/5).
3) 소실 대비
모델이 문장 일부를 누락하면 자리표시자도 사라진다. 그대로 복원하면
용어가 증발하므로, 하나라도 없으면 보호 없이 재번역한다.
4) 서술어는 문장 전체일 때만 (whole_only)
절/서술어를 문장 중간에서 치환하면 문법이 무너진다.
before: "탄 필요해와 구급상자"
after : "탄약과 구급상자가 필요합니다"
해당 56개 항목을 whole_only 로 지정해 단독 발화일 때만 적용한다.
("Cover me!" -> "엄호해줘" 는 그대로 유지)
5) 조사 교정
역어 받침이 달라 "자기장를" 이 남던 것을 fix_particles() 로 고친다.
을/를, 이/가, 은/는, 과/와, (으)로 — 한글 코드에서 받침을 읽어 판정.
검증: pytest 189개 통과, ruff clean
실제 NLLB-600M(torch 없이 CPU)로 번역 품질 직접 확인
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말투 (존댓말 기본, 반말 선택)
- 원문이 실제로 존댓말이면 반말 모드여도 존댓말을 지킨다. 상대가 정중하게
말했는데 자막이 반말이면 뉘앙스가 뒤집히기 때문.
- 영어·중국어는 문법적 높임이 없으므로 항상 고른 모드를 따른다.
"please" 를 존댓말 근거로 삼으면 오탐이 많아 쓰지 않았다.
- 낮춤 변환은 한글 자모를 분해해 실제 활용 규칙(모음조화 + 축약)을 구현했다.
오+아->와, 지+어->져, 하+어->해, 았/었 뒤는 항상 어, 치겠습니다->칠게.
어미를 나열하는 방식보다 훨씬 넓게 맞는다.
- 변환 방향은 존댓말->반말 한쪽만 한다. 번역 모델의 한국어 출력이 이미
격식체라 존댓말 모드는 손댈 필요가 없고, 반대 방향은 훨씬 자주 틀린다.
- 지시문을 이해하는 Qwen3 에는 프롬프트로도 전달한다. Seed-X 는 지시문을
못 알아듣는 모델이라 후처리로만 맞춘다.
포터블 exe
- PyInstaller 명세 + 빌드 스크립트. torch 를 의도적으로 제외했다.
torch+CUDA 만 2.5GB 라 onefile 로 묶으면 실행할 때마다 그걸 임시폴더에
푸느라 1분 넘게 걸려 쓸 수 없다.
- 음성인식(faster-whisper)도 번역(NLLB)도 CTranslate2 위에서 돌아 torch 가
필요 없다. 덕분에 1~3티어는 그대로 다 되고 exe 는 3GB -> 500MB 가 된다.
- 4~5티어는 못 쓰므로 tier_availability() 로 판정해 모델 화면에 '사용 불가'와
이유를 표시한다. torch 없는 환경에서 앱 전체가 뜨는 것을 확인했다.
AI 이미지
- SDXL-turbo 로 아이콘/배경 생성 (로컬 GPU, 피크 VRAM 1.9GB).
- 글자는 AI 가 제대로 못 쓰므로 아트만 AI 로 만들고 타이포그래피는
정확히 렌더링해 합성했다. icon.ico 는 16~256px 멀티해상도.
검증: pytest 163개 통과 (말투 53개 신규), ruff clean
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리뷰 지적 2건과, 그것을 고치다 드러난 용어집 버그 1건을 함께 처리했다.
1) 저부하 모드 토글이 모델에 반영되지 않던 버그
ModelManager 는 생성 시점의 low_power 로 정밀도를 정하는데 설정에서
토글해도 갱신되지 않았고, stop() 은 모델을 내리지 않아 이전 정밀도
모델이 그대로 남았다. TranslationEngine.sync_performance() 를 추가해
값이 바뀌면 언로드 후 갱신하고, _bootstrap 과 재시작 경로에서 부른다.
2) 필수 게임 팩이 기본으로 꺼져 있던 문제
새 설치 기본값을 fps-common + 오버워치 + 배그 + R6 + 워독스로 켰다.
3) (1)(2)를 고치며 드러난 것: 팩 여러 개를 켜면 결과가 체크 순서에
휘둘렸다. knocked 가 FPS공통 "기절" / 배그 "눕혔다" 로 갈리는 식으로
19개 용어가 충돌하는데, 사용자는 그 순서를 볼 수도 바꿀 수도 없었다.
팩에 scope(generic/game) 를 두고 범용 -> 게임 전용 -> 사용자 항목
순으로 적용해 결정적으로 만들었다. 게임 팩끼리 갈리는 것은 사람이
판단할 문제라 find_conflicts() 로 뽑아 용어집 화면에 표시한다.
4) 용어 겹침 버그: "the blue"(조각)가 "blue zone" 보다 앞 위치라는
이유로 먼저 잡혀 "자기장 자기장" 이 됐다. 최장일치 정렬은 같은 시작
위치에서만 통한다. 조각 항목을 제거하고, 모든 팩을 켠 상태로 각
용어가 정확히 한 번만 치환되는지 검사하는 테스트를 추가했다.
검증: pytest 110개 통과 (저부하 6 + 팩 계층/충돌/겹침 12 신규), ruff clean
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사용자가 필수로 지정한 게임 중 오버워치를 뺀 세 개가 빠져 있었다.
- 레인보우 식스 시즈 67개 — 보강·하드브리치·앵커/로머·디퓨저·런아웃
- 배틀그라운드 66개 — 자기장·어부·낙하·파밍·3렙헬멧·스쿼드 콜
- 워치독스 59개 — 데드섹·ctOS·블룸·알비온 등 조직명과 해킹/잠입 용어
- 에이펙스 레전드 45개 — 링·배너·리스폰 비컨 (등등 항목으로 추가)
워치독스는 멀티 콜아웃이 아니라 스토리 대사가 주라, 번역기가 특히 잘 틀리는
고유명사(조직명)와 해킹 용어 위주로 골랐다.
전용 팩이 생긴 만큼 'FPS 공통' 설명을 장르 공통 콜로 좁혔다.
필수 게임이 빠지면 바로 잡히도록 test_required_games_are_bundled 추가.
번들 용어 304개 → 541개 (10개 팩)
검증: pytest 92개 통과, ruff clean
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이름을 Hearo → LiveSub 로 변경. 말장난보다 하는 일이 바로 보이는 쪽이 낫다.
자막 on/off
- 전역 단축키 Ctrl+Alt+S (자막) / Ctrl+Alt+D (번역) — Windows RegisterHotKey +
네이티브 이벤트 필터라 게임 창이 떠 있어도 동작. 다른 OS 에서는 no-op
- 단축키·체크박스·우클릭 메뉴가 모두 같은 경로를 타도록 통합
모니터 선택 + 디스코드식 배치
- placement.py: Qt 비의존 배치 계산 (모니터 목록 → 9분할 좌표)
- AnchorGrid 위젯으로 3x3 위치 선택, 드래그하면 자유 배치로 전환
- 모니터 구성이 바뀌어도 자막이 화면 밖으로 사라지지 않도록 클램프
GPU 저부하 모드 (기본 켜짐)
- 연산 정밀도 int8 강등, VRAM 상한 35%, 추론 후 60ms 양보,
300초 무음 시 모델 언로드, 중간 결과 비활성
- 기본 티어를 균형(6GB) → 신속(4GB) 으로 하향
- 8GB GPU 기준 자막 2.8GB / 게임 5.2GB
게임 용어집 번들 (304개)
- 롤 74 · 발로란트 59 · 오버워치2 49 · FPS공통 46 · 마크 38 · 방송 38
- 체크박스로 켜고 끄며, 사용자가 직접 등록한 항목이 항상 우선
검증: pytest 91개 통과 (배치 14 + 팩 12 + UI 6 신규), ruff clean
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
