Funk-lab/stt/README.md
Claude bfe7b7deca
feat(stt): mode texte + sélection de modèle (client→serveur par requête)
Serveur : /v1/ask accepte un model optionnel (validé contre STT_ALLOWED_MODELS),
nouvel endpoint GET /v1/models (défaut + alias autorisés). Pas de switch global.

Client : 'stt --text' (chat texte simple sans micro/HUD), '--model hermes|claude|qwen|opus'
(noms courts → alias LiteLLM), commandes /model et /models en mode texte. Le modèle
choisi est envoyé au serveur à chaque requête (voix comme texte).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
2026-06-17 11:33:51 +00:00

68 lines
3.5 KiB
Markdown

# STT — Assistant vocal "Jarvis" de Funk
Assistant vocal type *Jarvis* pour le homelab Funk, en **architecture client-serveur** :
- **`server/`** — STT-server : orchestrateur AI **dans le cluster k8s**. Reçoit les requêtes
des clients et route l'inférence vers LiteLLM (Qwen3 / Claude). Mémoire centralisée (futur).
- **`client/`** — commande `stt` installable sur le poste : capture micro, STT (Whisper),
TTS (Piper), **HUD graphique**. Envoie le texte au serveur (URL paramétrable).
> 📐 Conception complète : `admin/ia/stt.md`.
```
LAN / *.lab.local
┌─ POSTE ──────────┐ ┌─ CLUSTER k8s (ns ai) ──────────────┐
│ client `stt` │ HTTP │ STT-server (Deployment) │
│ • micro + Whisper│ ─────▶ │ POST /v1/ask → LiteLLM │
│ • Piper (TTS) │ ◀───── │ (→ s01 192.168.10.1:4000) │
│ • HUD web │ reply │ Ingress: stt.lab.local │
└───────────────────┘ └──────────────┬──────────────────────┘
LiteLLM :4000 (s01)
→ Qwen3 (g01) / Claude
```
## Client — installation (poste)
```bash
pipx install "git+ssh://git@github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git@<branche>#subdirectory=stt/client"
stt --setup # génère ~/.config/stt/stt.toml (dont [server] url)
stt --text # chat texte simple (sans micro ni HUD) — idéal pour tester
stt # voix + HUD ; dis "Ok Hermès …"
stt --model claude # choisir le modèle : hermes (défaut) | claude | qwen | opus
```
En mode texte : commandes `/model <nom>`, `/models`, `/quit`.
Prérequis voix : micro, Piper + voix dans `~/.local/share/piper/`, `aplay` (alsa-utils).
## Serveur — déploiement (cluster)
1. **Image** : poussée sur `ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server` par le workflow
`.github/workflows/build-stt-server.yml` (sur push touchant `stt/server/`).
2. **ArgoCD** : `k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml` → déploie `k8s/apps/stt/` **depuis `main`**.
Tant que ce n'est pas mergé sur `main`, le cluster ne le prend pas.
3. Le serveur joint LiteLLM (s01, hors cluster) en **IP directe** `192.168.10.1:4000`
(même pattern qu'open-webui — pas de Service/Endpoints intermédiaire).
4. **Image privée** : le Deployment référence un `imagePullSecret` `ghcr-pull`.
À créer une fois dans le ns `ai` (même pratique que `ghostfolio-secret`, non versionné) :
```bash
kubectl create secret docker-registry ghcr-pull \
--docker-server=ghcr.io \
--docker-username=Alkatrazz24 \
--docker-password=<PAT_ghcr_read:packages> \
-n ai
```
## Structure
```
stt/
├── client/ # commande `stt` (pipx) — voix + HUD
│ ├── pyproject.toml
│ ├── config/ # stt.example.toml + thèmes/avatars/voix
│ └── stt/ # cli, config, voice/, api.py (→ serveur), ui/ (HUD), hud/
└── server/ # STT-server (conteneur) — API + orchestration AI
├── pyproject.toml
├── Dockerfile
├── memory/ # mémoire distillée GitHub (futur, server-side)
└── stt_server/ # app.py (FastAPI), brain.py (→ LiteLLM), config.py
```