Разработал Telegram-бота для преобразования голосовых/видео в текст (все аудио и видеоформаты, 99 языков). Использую Whisper Large-v3 через faster-whisper для высокой точности и скорости обработки.

Архитектура:

• Bot Receiver (Python) → Main Queue (RabbitMQ) → Worker → Whisper Job Queue → Transcriber (FastAPI/GPU, несколько Docker-контейнеров для scale).
• Redis: rate-limiter и временное хранение ключей. Async отправка результатов в Telegram API.
• Монетизация: Telegram Stars (free tier + pay-per-use).
• Мониторинг: Streamlit-дашборд (метрики CPU/GPU, юзеры, транскрипции).

Результат: 1247 пользовательских чатов, 189 групп/каналов (34 580+ участников), стабильная работа под нагрузкой. Планирую доработать async-обработку джобов в RabbitMQ для большего throughput.

#python #telegrambot #rabbitmq #ai