【打包改进】macOS 桌面版建议内置 mlx-whisper 运行时（当前 UI 提示的 pip install 对冻结环境不可行） #466

现状

桌面版（PyInstaller 打包）的转写器下拉提供 MLX Whisper（仅macOS） 选项，但 requirements.txt 不含 mlx-whisper，打包产物中没有 mlx 运行时。设置页/侧边栏的提示是：

MLX Whisper 当前不可用。需要 macOS 平台并安装 pip install mlx_whisper，安装后重启后端生效。

这条提示只对源码部署有效：冻结的 PyInstaller 环境不读取外部 site-packages（也无 PYTHONPATH 通道），桌面用户装了也不会生效。transcriber_provider.py 启动时 from app.transcriber.mlx_whisper_transcriber import MLXWhisperTranscriber 失败后即标记不可用，后端无任何运行时安装机制（已核对 app/routers/config.py 无 pip/subprocess 安装逻辑）。

影响

Apple Silicon（M 系）用户恰恰是 MLX 收益最大的人群——GPU/统一内存转写比 faster-whisper 的 CPU 路径快数倍——目前却只能：① 用 CPU 的 faster-whisper；② 做不可移植的手工注入（把 uv 建的同版本 venv 包合并进 Contents/Frameworks/，即 sys._MEIPASS）。

建议（任选其一或组合）

1. requirements.txt 加环境标记，macOS 构建自然带上：

   mlx-whisper; sys_platform == "darwin" and platform_machine == "arm64"
   

   代价：dmg 体积增加（mlx-whisper 依赖链含 torch，约 +200MB）。
2. 或拆分 requirements-mlx.txt，由打包 workflow 按 platform 装入，PyInstaller 侧确认 hiddenimports 覆盖 mlx_whisper/mlx（onnxruntime/ctranslate2 已有打包先例可参照）。

附加经验（供打包时参考）

• 本地验证过可行路径：uv 建与 bundle 同版本（CPython 3.11）的 venv 装 mlx-whisper 0.4.3（mlx 0.32.4），把缺失包以"只增不覆盖"方式合并进 Contents/Frameworks/ 后，/api/transcriber_config 返回 mlx_whisper_available: true，全档位模型可用。
• 若打包 torch，注意冻结环境下 torch.distributed.rpc 可能 pybind 重复注册（实测报 generic_type: cannot initialize type "RpcBackendOptions": an object with that name is already defined），可在打包配置排除 torch.distributed.rpc 或运行时垫片 is_available()->False（mlx_whisper 不使用 rpc）。
• mlx-whisper 依赖链会引入 scipy 等科学计算包，其中 scipy.signal 需要 cmath 等 C 扩展型标准库模块，PyInstaller 分析时如未覆盖需显式加入 hiddenimports。

如果维护者认可方向，我可以在自己的环境配合验证 macOS 打包产物。