## [0.9.19] - 2025-09-01

### 🚀 ML Models Runtime Preloading
- **🔧 models loading**: Перенесена предзагрузка ML моделей из Docker build в runtime startup
  - Убрана предзагрузка из `Dockerfile` - модели теперь загружаются после монтирования `/dump` папки
  - Добавлена async функция `preload_models()` в `services/search.py` для фоновой загрузки
  - Интеграция предзагрузки в `lifespan` функцию `main.py`
  - Использование `asyncio.run_in_executor()` для неблокирующей загрузки моделей
  - Исправлена проблема с недоступностью `/dump` папки во время сборки Docker образа

services/search.py

@@ -51,6 +51,77 @@ os.environ.setdefault("HF_HOME", MODELS_CACHE_DIR)
 background_tasks: List[asyncio.Task] = []
 
 
+async def preload_models() -> None:
+    """🚀 Асинхронная предзагрузка моделей для кеширования"""
+    logger.info("🔄 Начинаем предзагрузку моделей...")
+
+    # Ждем импорта SentenceTransformer
+    _lazy_import_sentence_transformers()
+
+    if SentenceTransformer is None:
+        logger.error("❌ SentenceTransformer недоступен для предзагрузки")
+        return
+
+    # Создаем папку для кеша
+    Path(MODELS_CACHE_DIR).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    logger.info(f"📁 Используем кеш директорию: {MODELS_CACHE_DIR}")
+
+    # Список моделей для предзагрузки
+    models = [
+        "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",  # Основная многоязычная модель
+        "all-MiniLM-L6-v2",  # Fallback модель
+    ]
+
+    for model_name in models:
+        try:
+            # Проверяем, есть ли модель в кеше
+            if _is_model_cached(model_name):
+                logger.info(f"🔍 Модель уже в кеше: {model_name}")
+                continue
+
+            logger.info(f"🔽 Загружаем модель: {model_name}")
+
+            # Запускаем загрузку в executor чтобы не блокировать event loop
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+            await loop.run_in_executor(
+                None, lambda name=model_name: SentenceTransformer(name, cache_folder=MODELS_CACHE_DIR)
+            )
+
+            logger.info(f"✅ Модель загружена: {model_name}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"❌ Не удалось загрузить {model_name}: {e}")
+
+    logger.info("🚀 Предзагрузка моделей завершена!")
+
+
+def _is_model_cached(model_name: str) -> bool:
+    """🔍 Проверяет наличие модели в кеше"""
+    try:
+        cache_path = Path(MODELS_CACHE_DIR)
+        model_cache_name = f"models--sentence-transformers--{model_name}"
+        model_path = cache_path / model_cache_name
+
+        if not model_path.exists():
+            return False
+
+        # Проверяем наличие snapshots папки (новый формат HuggingFace)
+        snapshots_path = model_path / "snapshots"
+        if snapshots_path.exists():
+            # Ищем любой snapshot с config.json
+            for snapshot_dir in snapshots_path.iterdir():
+                if snapshot_dir.is_dir():
+                    config_file = snapshot_dir / "config.json"
+                    if config_file.exists():
+                        return True
+
+        # Fallback: проверяем старый формат
+        config_file = model_path / "config.json"
+        return config_file.exists()
+    except Exception:
+        return False
+
+
 def _lazy_import_sentence_transformers():
     """🔄 Lazy import SentenceTransformer для избежания блокировки старта приложения"""
     global SentenceTransformer  # noqa: PLW0603
@@ -83,37 +154,6 @@ class MuveraWrapper:
         self.encoder = None
         self._model_loaded = False
 
-    def _is_model_cached(self, model_name: str) -> bool:
-        """🔍 Проверяет наличие модели в кеше"""
-        try:
-            # Проверяем наличие папки модели в кеше
-            cache_path = Path(MODELS_CACHE_DIR)
-
-            # SentenceTransformer сохраняет модели в формате models--org--model-name
-            model_cache_name = f"models--sentence-transformers--{model_name}"
-            model_path = cache_path / model_cache_name
-
-            # Проверяем существование папки модели
-            if not model_path.exists():
-                return False
-
-            # Проверяем наличие snapshots папки (новый формат HuggingFace)
-            snapshots_path = model_path / "snapshots"
-            if snapshots_path.exists():
-                # Ищем любой snapshot с config.json
-                for snapshot_dir in snapshots_path.iterdir():
-                    if snapshot_dir.is_dir():
-                        config_file = snapshot_dir / "config.json"
-                        if config_file.exists():
-                            return True
-
-            # Fallback: проверяем старый формат
-            config_file = model_path / "config.json"
-            return config_file.exists()
-        except Exception as e:
-            logger.debug(f"Error checking model cache for {model_name}: {e}")
-            return False
-
     def _ensure_model_loaded(self) -> bool:
         """🔄 Убеждаемся что модель загружена (lazy loading)"""
         if self._model_loaded:
@@ -129,7 +169,7 @@ class MuveraWrapper:
             logger.info(f"💾 Using models cache directory: {MODELS_CACHE_DIR}")
 
             # Проверяем наличие основной модели
-            is_cached = self._is_model_cached(primary_model)
+            is_cached = _is_model_cached(primary_model)
             if is_cached:
                 logger.info(f"🔍 Found cached model: {primary_model}")
             else:
@@ -150,7 +190,7 @@ class MuveraWrapper:
             # Fallback - простая модель
             try:
                 fallback_model = "all-MiniLM-L6-v2"
-                is_fallback_cached = self._is_model_cached(fallback_model)
+                is_fallback_cached = _is_model_cached(fallback_model)
                 if is_fallback_cached:
                     logger.info(f"🔍 Found cached fallback model: {fallback_model}")
                 else: