fix(deps): pin pyannote 3.3.2 + torch 2.5.1 to avoid pip resolution-too-deep

- Unbounded pyannote>=3.1 pulled 4.x / torch>=2.8 / opentelemetry graph
- Tighten huggingface_hub and lightning range; document CPU torch two-step

Made-with: Cursor

README.md

@@ -75,6 +75,16 @@ conda activate stt
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
+**`resolution-too-deep` (pip이 의존성 그래프를 너무 깊게 탐색하다 실패)**  
+최신 `pyannote.audio` 4.x 쪽은 `torch`·OpenTelemetry 등 하위 의존이 많아 한 번에 설치할 때 자주 납니다. 이 저장소 `requirements.txt`는 **화자 분리용으로 `pyannote.audio==3.3.2`·`torch==2.5.1`·`lightning<2.5`** 등을 고정해 그래프를 줄여 둡니다. 그래도 실패하면 `pip install -U "pip>=24"` 후 재시도하거나, conda로 torch를 먼저 올린 뒤 같은 env에서 `pip install -r requirements.txt` 하세요 (`conda install pytorch torchaudio cpuonly -c pytorch -y`).
+
+**CPU 전용 PyTorch 휠만 쓰고 싶을 때** (CUDA 번들을 피하려면):
+
+```bash
+pip install torch==2.5.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+pip install -r requirements.txt
+```
+
 ### 2) (선택) 로컬 전사 CLI — `whisper_stt.py`
 
 ```bash

requirements.txt

@@ -8,6 +8,10 @@ faster-whisper
 imageio-ffmpeg
 psycopg[binary]
 python-dotenv
-# 화자 분리(웹·whisper_stt 공통): torch는 pyannote 의존성으로 설치되며, Linux에서 꼬이면 README·requirements-whisper-stt.txt 참고
+# 화자 분리: 버전을 고정하지 않으면 pyannote 4.x + torch>=2.8 + opentelemetry 등으로
-huggingface_hub>=0.26.0
+# 의존 그래프가 커져 pip가 «resolution-too-deep» 으로 실패하는 경우가 많습니다.
-pyannote.audio>=3.1.0
+huggingface_hub>=0.26.0,<0.29.0
+torch==2.5.1
+torchaudio==2.5.1
+lightning>=2.4.0,<2.5.0
+pyannote.audio==3.3.2