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https://github.com/R0m1k3/LiveFlow.git
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Michael
284011428a
- Nouveau module diarizer.py : EmbeddingModel (SpeechBrain ECAPA-TDNN) + SpeakerDiarizer par session - Backend : chargement modèle au lifespan, migration DB (colonne speaker), worker enrichi, exports avec locuteur - Frontend : badges locuteurs colorés (8 couleurs), toggle activation, copie avec [Locuteur X] - Config : DIARIZATION=on/off, DIARIZATION_THRESHOLD=0.70, PyTorch CPU-only dans Dockerfile - Rétrocompatible : désactivé par défaut (DIARIZATION=off)
47 lines
1.2 KiB
YAML
47 lines
1.2 KiB
YAML
services:
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app:
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build: ./app
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restart: unless-stopped
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ports:
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- "8443:8000"
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environment:
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# IP ou nom d'hôte du serveur, pour le certificat HTTPS auto-signé
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- LIVEFLOW_HOST=${LIVEFLOW_HOST:-localhost}
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- ASR_BASE_URL=http://asr:8000/v1
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- ASR_MODEL=Qwen/Qwen3-ASR-1.7B
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- ASR_API_KEY=${ASR_API_KEY:-sk-local}
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# Code langue ISO ("fr", "en"...) ou vide pour la détection automatique
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- ASR_LANGUAGE=${ASR_LANGUAGE:-}
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- DB_PATH=/data/liveflow.db
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# Diarisation des locuteurs (off par défaut pour rétrocompatibilité)
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- DIARIZATION=${DIARIZATION:-off}
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- DIARIZATION_THRESHOLD=${DIARIZATION_THRESHOLD:-0.70}
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volumes:
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- liveflow-data:/data
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depends_on:
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- asr
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asr:
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image: vllm/vllm-openai:latest
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restart: unless-stopped
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command: >-
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--model Qwen/Qwen3-ASR-1.7B
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--max-model-len 8192
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--gpu-memory-utilization 0.70
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environment:
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- HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HF_TOKEN:-}
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volumes:
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- hf-cache:/root/.cache/huggingface
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ipc: host
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deploy:
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resources:
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reservations:
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devices:
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- driver: nvidia
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count: 1
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capabilities: [gpu]
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volumes:
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liveflow-data:
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hf-cache:
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