포터블 exe 를 실행하면 창 대신 오류창만 떴다.
File "__main__.py", line 1, in <module>
ImportError: attempted relative import with no known parent package
PyInstaller 는 진입 스크립트를 **패키지 없이** 최상위로 실행한다
(__package__ 가 비어 있다). 그래서 src/livesub/__main__.py 첫 줄의
`from .app import main` 이 그 자리에서 죽는다. 절대 임포트로 바꾼다.
`python -m livesub` 는 둘 다 동작하므로 잃는 것이 없다.
왜 못 잡았나 — exe 점검이 "8초 뒤에도 프로세스가 살아 있으면 통과" 였다.
PyInstaller 오류창은 프로세스를 그대로 띄워둔 채 서 있으므로 통과로
보고됐다. 살아 있는 것은 떴다는 뜻이 아니다. 고친다:
- 프로세스 생존이 아니라 **실제 창**을 본다. onefile 은 자식 프로세스가
창을 띄우므로 프로세스 트리 전체를 훑는다.
- "Unhandled exception" / "Failed to execute script" 오류창을 보면
그 자리에서 실패로 판정한다.
- APPDATA 를 빈 폴더로 돌려 첫 실행(저장 위치 화면)과 두 번째 실행
(본 화면)을 각각 확인한다. 둘 다 실제 창 제목으로 확인한다.
- 같은 회귀를 리눅스에서도 잡도록 runpy 로 패키지 없는 실행을 재현하는
테스트를 추가한다. 되돌려보면 실제로 실패하는 것을 확인했다.
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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
