mirror of
https://github.com/R0m1k3/LiveFlow.git
synced 2026-10-14 18:59:06 +02:00
Claude
a8517c3597
- docker-compose : Caddy (HTTPS local) + app FastAPI + Qwen3-ASR via vLLM (GPU) - Backend : WebSocket audio, segmentation VAD (WebRTC), appel ASR compatible OpenAI, stockage SQLite, exports TXT/MD/SRT/JSON - Frontend : capture micro (AudioWorklet, rééchantillonnage 16 kHz), transcription live, historique des réunions, copie et téléchargement - README : démarrage, prérequis GPU, changement de moteur ASR https://claude.ai/code/session_01YHMp3EKzr4s6o8w1ygxuUe
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2.8 KiB
Markdown
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# 🎙️ LiveFlow
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Transcription de réunions **en direct**, **100 % locale**, dans Docker.
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Capture du micro depuis un navigateur (PC ou téléphone), transcription par
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**Qwen3-ASR** sur GPU NVIDIA, affichage du texte au fil de l'eau, historique
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et export (TXT, Markdown, SRT, JSON).
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Architecture détaillée : voir [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md) (proposition 2 retenue).
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```
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Navigateur (micro, HTTPS/WebSocket)
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→ Caddy (TLS local)
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→ app FastAPI (VAD + segments + SQLite + interface web)
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→ conteneur ASR Qwen3-ASR via vLLM (API compatible OpenAI)
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```
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## Prérequis
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- Docker + Docker Compose
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- GPU NVIDIA avec pilotes récents et le
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[NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)
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(`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`)
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- ~6 Go de VRAM libres pour Qwen3-ASR-1.7B (ajuster `--gpu-memory-utilization`)
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## Démarrage
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```bash
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docker compose up -d --build
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```
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Au premier lancement, le conteneur `asr` télécharge le modèle depuis
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Hugging Face (quelques Go, mis en cache dans un volume). Suivre avec :
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```bash
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docker compose logs -f asr
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```
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Puis ouvrir **https://\<ip-du-serveur\>** depuis un PC ou un téléphone du
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réseau local, accepter le certificat auto-signé, autoriser le micro, et
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cliquer sur **Démarrer**.
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> ⚠️ Le HTTPS est obligatoire : les navigateurs n'autorisent l'accès au micro
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> (`getUserMedia`) qu'en HTTPS (ou sur `localhost`). Caddy génère
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> automatiquement un certificat local auto-signé. Pour supprimer
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> l'avertissement du navigateur, vous pouvez installer la CA racine de Caddy
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> sur vos appareils : `docker compose cp caddy:/data/caddy/pki/authorities/local/root.crt .`
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## Configuration
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Variables d'environnement (fichier `.env` à la racine, voir `.env.example`) :
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| Variable | Défaut | Rôle |
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|---|---|---|
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| `ASR_LANGUAGE` | *(vide)* | Code langue forcé (`fr`, `en`…) ; vide = détection auto |
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| `ASR_API_KEY` | `sk-local` | Clé envoyée au moteur ASR (inutile en local) |
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| `HF_TOKEN` | *(vide)* | Jeton Hugging Face si nécessaire au téléchargement |
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## Changer de moteur de transcription
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L'app ne parle au moteur que via l'API OpenAI (`/v1/audio/transcriptions`).
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Pour changer de moteur, remplacer le service `asr` dans `docker-compose.yml`
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et ajuster `ASR_MODEL`. Exemples :
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```yaml
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# CPU uniquement — Parakeet-TDT-0.6B-v3 (rapide, 25 langues dont FR)
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asr:
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image: ghcr.io/groxaxo/parakeet-tdt-0.6b-v3-fastapi-openai:latest
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# Écosystème Whisper — Speaches (faster-whisper, CPU/GPU)
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asr:
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image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest-cuda
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```
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## Récupérer une transcription
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Depuis l'interface (boutons TXT / MD / SRT / JSON / Copier) ou en direct via l'API :
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```bash
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curl -k https://<ip>/api/meetings # liste des réunions
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curl -k https://<ip>/api/meetings/1/export?format=txt # export texte
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```
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