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Qwen3 est un modèle « thinking » : il dépensait tout le budget max_tokens en reasoning_content → content vide, ou partait en raisonnement long → timeout (502 "upstream LiteLLM : " avec message vide). Diagnostic : appel direct LiteLLM en 0.87s mais content="" et tout dans reasoning_content. - brain.py : ajoute le token de contrôle `/no_think` au system prompt (configurable STT_DISABLE_THINKING, défaut true ; inoffensif pour non-Qwen). - brain.py : filet de sécurité — si content vide, récupère reasoning_content au lieu de renvoyer "". Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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2.2 KiB
Python
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Python
"""Configuration du STT-server — via variables d'environnement (12-factor / k8s)."""
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from __future__ import annotations
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import os
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class Settings:
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# LiteLLM (s01) — joint en IP directe depuis le cluster (cf. open-webui).
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litellm_url: str = os.getenv(
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"STT_LITELLM_URL", "http://192.168.10.1:4000/v1/chat/completions"
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)
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litellm_key: str = os.getenv("STT_LITELLM_KEY", "lm-studio")
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# Modèle par défaut + alias LiteLLM autorisés (le client peut en demander un par requête)
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model: str = os.getenv("STT_MODEL", "hermes-default")
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allowed_models: list[str] = [
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m.strip()
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for m in os.getenv(
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"STT_ALLOWED_MODELS",
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"hermes-default,qwen3-8b,claude-sonnet-4-6,claude-opus-4-7",
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).split(",")
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if m.strip()
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]
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system_prompt: str = os.getenv(
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"STT_SYSTEM_PROMPT",
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"Tu es Hermes, l'assistant vocal du homelab Funk. "
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"Réponds toujours en français, de façon concise (2-3 phrases maximum), "
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"sans markdown ni listes.",
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)
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max_tokens: int = int(os.getenv("STT_MAX_TOKENS", "200"))
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temperature: float = float(os.getenv("STT_TEMPERATURE", "0.7"))
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request_timeout: float = float(os.getenv("STT_REQUEST_TIMEOUT", "60"))
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# Qwen3 est un modèle « thinking » → ajoute `/no_think` pour désactiver le raisonnement
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# (sinon content vide / timeout). Inoffensif pour les modèles non-Qwen.
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disable_thinking: bool = os.getenv("STT_DISABLE_THINKING", "true").lower() == "true"
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# Mémoire long-terme (Qdrant) — dégrade proprement si Qdrant/embeddings injoignables
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memory_longterm: bool = os.getenv("STT_MEMORY_LONGTERM", "true").lower() == "true"
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qdrant_url: str = os.getenv("STT_QDRANT_URL", "http://192.168.10.1:6333")
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qdrant_collection: str = os.getenv("STT_QDRANT_COLLECTION", "stt-memory")
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# Embeddings : instance dédiée nomic-embed-text sur llama-server gpu-01 (:1238, dim 768).
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embed_url: str = os.getenv("STT_EMBED_URL", "http://192.168.10.20:1238/v1/embeddings")
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embed_model: str = os.getenv("STT_EMBED_MODEL", "nomic-embed-text")
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memory_top_k: int = int(os.getenv("STT_MEMORY_TOPK", "3"))
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settings = Settings()
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