mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 16:54:43 +02:00
ALI YESILKAYA
d83091a350
* fix(rag): ubatch=2048 pour llama-embed + retry rag-ingest + nettoie defaults rag L'instance llama-embed (:1238) tournait avec l'ubatch llama.cpp par défaut (512). En mode --embeddings + pooling, toute l'entrée doit tenir dans un seul ubatch → tout chunk > 512 tokens échouait en HTTP 500 « input too large to process. increase the physical batch size ». ~46 chunks du RAG (CHUNK_MAX=2000 chars ≈ 700 tokens) n'étaient pas indexés. - llama_server : ajoute llama_embed_ubatch_size (2048 = ctx) + flags --batch-size/--ubatch-size dans le template llama-embed.service. - rag-ingest : retry (5×, backoff) sur erreurs transitoires 5xx/réseau de l'embed. - rag/defaults : aligne embed_url/embed_model sur nomic :1238 (étaient des vars mortes pointant encore qwen3-8b :1234 — trompeuses). Résultat : ré-ingestion 436/436 chunks, 0 erreur. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> * docs(cluster): aligne la doc sur l'état réel (relevé 2026-06-21) + snapshot Passe de vérification terrain (SSH s01/g01 + kubectl) pour corriger les écarts doc↔réalité, et ajout d'un document de référence vérifié. - admin/ops/etat-cluster.md (nouveau) : snapshot daté — machines, services+ports par hôte, workloads k8s, namespaces, IngressRoute, bases PG, modèles LiteLLM, RAG/Qdrant, + procédure pour régénérer le relevé. - OS AlmaLinux 9.7 → 9.8 (s01/g01) ; précise k8s v1.33.1 (CLAUDE/README/install/talos). - RAG funk-docs : retire le warning périmé « supprimée 2026-06-17 / à re-ingérer » → reconstruite (436 chunks, nomic-embed-text :1238 dim 768, CPU). Maj rag.md, incidents.md, stt.md. - Namespace sacrifice (hors-repo, hors ArgoCD) + bases PG grafana/sacrifice + services ai via IngressRoute + registry in-cluster (CLAUDE.md, k9s.md). - Services de résilience (llm-heartbeat, llama-watchdog/embed) et instances CPU manuelles :1236/:1237 (souvent éteintes) documentés. - Journal progress/2026-06-21.md : section relevé + RAG. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> * feat(stt): transcription partielle live + veille/réveil vocal (« Asa » / « Asa stop ») Deux fonctionnalités sur l'assistant vocal Asa (client 0.13.0 → 0.14.0). Transcription partielle live : - en éveil, le buffer en cours est re-transcrit périodiquement (partial_interval_sec) et poussé au HUD (event `partial`) → le texte se forme en direct dans une bulle dédiée, remplacée par la bulle « user » finale. - auto-activée seulement avec l'ASR onnx (Parakeet, rapide CPU) ; bornée min/max ; forçable via [voice].partial_transcription. Veille / réveil vocal (machine à états asleep ↔ éveil) : - veille : Asa transcrit chaque énoncé UNIQUEMENT pour repérer le wake word, ne répond à rien d'autre (HUD : portrait atténué, « SOMMEIL »). - « Asa » (mot entier, alias ASR tolérés) réveille ; « Asa, <question> » exécute la question. - « Asa stop » (ou stop/dors/au revoir… = sleep_words) remet en veille ; timeout aussi. - wake word par défaut `asa` (était `hermes`) ; détection durcie en mot entier (plus de sous-chaîne — « asa » matchait « casa », « phrase »…). Validé : tests unitaires (wake/sleep/alias) + Playwright (rendu asleep, bulle partielle mise à jour en place puis remplacée, nettoyage au changement d'état). Doc admin/ia/stt.md + journal. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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1.2 KiB
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[project]
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name = "stt"
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version = "0.14.0"
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description = "STT — client vocal Jarvis du homelab Funk (voix + HUD, parle au STT-server)"
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requires-python = ">=3.11"
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readme = "README.md"
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# Client : voix locale + HUD. L'inférence est déléguée au STT-server (pas d'anthropic/qdrant ici).
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dependencies = [
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"faster-whisper>=1.0.0", # STT local
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"sounddevice>=0.4.6", # capture micro
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"numpy>=1.24.0",
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"requests>=2.31.0", # appels HTTP vers le STT-server
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"webrtcvad-wheels>=2.0.10",# VAD / wake word
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"websockets>=12.0", # backend ↔ HUD
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"tomli-w>=1.0.0", # écriture config TOML
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]
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# Backend ASR alternatif (asr_engine="onnx") : NVIDIA Parakeet/Canary/Nemotron en ONNX.
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# Hors du core pour garder l'install légère. CPU : onnx ; GPU AMD : onnx-rocm.
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[project.optional-dependencies]
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onnx = ["onnx-asr>=0.11", "onnxruntime>=1.18"]
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onnx-rocm = ["onnx-asr>=0.11", "onnxruntime-rocm>=1.18"]
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[project.scripts]
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stt = "stt.cli:main"
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[build-system]
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requires = ["setuptools>=68"]
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build-backend = "setuptools.build_meta"
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[tool.setuptools.packages.find]
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where = ["."]
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include = ["stt*"]
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# Le HUD (assets web) est livré comme données du package stt/
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[tool.setuptools.package-data]
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stt = ["hud/*", "hud/**/*"]
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