Parakeet TDT 0.6B v3 (NVIDIA), servi par sherpa-onnx. La v3 et non la v2 :
c'est la seule des deux qui parle français — la v2 est anglais seul.
CE QUI DISPARAÎT DU DOCKERFILE
Deux étapes de compilation, dont une CUDA de ~200 fichiers nvcc qui a été tuée
par l'OOM du runner plus d'une fois, et avec elles tout l'appareillage de
garde-fous qu'elles réclamaient (GGML_NATIVE=OFF contre le SIGILL en
production, bornage des architectures CUDA, deux binaires CPU/CUDA à choisir à
l'exécution). À la place : le téléchargement d'un binaire statique de 35 Mo,
version épinglée et empreinte SHA-256 vérifiée — le binaire s'exécute sur la
machine de l'utilisateur, une release remplacée en amont ne doit pas passer en
silence.
CE QUI CHANGE DANS LE CODE
La forme est la même — un processus local supervisé, éteint après dix minutes
d'inactivité. Le dialogue, lui, change : whisper-server exposait du HTTP
multipart, sherpa-onnx n'expose qu'un WebSocket dont le protocole tient en deux
entiers et des flottants. D'où un client WebSocket et une conversion WAV →
float32 côté serveur. Le parcours des blocs du WAV n'est pas du zèle : l'offset
44 codé en dur transforme un bloc LIST intercalé en craquement au début de
chaque phrase.
DEUX RÉGLAGES DISPARAISSENT, ET C'EST LE MOTEUR QUI L'IMPOSE
La LANGUE : Parakeet la détecte lui-même, il n'a aucun drapeau pour la forcer.
Le réglage n'aurait servi qu'à mentir. À surveiller : whisper avait précisément
écarté la détection automatique parce qu'elle se trompait sur des tranches
courtes.
Le GPU : le build livré est le statique CPU. Annoncer un sélecteur de carte
sans pouvoir l'honorer serait pire que de ne rien annoncer — et un modèle de
0,6 B en int8 sur des tranches de quelques secondes n'en a pas besoin, la carte
reste au moteur de chat.
MIGRATION
Un réglage enregistré du temps de whisper retombe sur le défaut au lieu de
casser la dictée. Les modèles ggml de /data/whisper/ ne servent plus à rien
mais ne sont PAS effacés : ce sont des données que personne n'a demandé de
perdre. Ils sont à supprimer à la main.
Le paquet UI regénéré ici couvre aussi les sources du commit précédent.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Chaque dictée relançait whisper-cli, qui relisait le modèle depuis le disque
avant de transcrire. Ce chargement dominait le temps de réponse — 3,2 s de
calcul pour 3,4 s d'audio — et aucun réglage ne pouvait le rattraper.
whisper-server garde le modèle en mémoire entre deux phrases. Loki le
supervise : démarrage au premier clic sur le micro, extinction après dix
minutes sans dictée. Une dictée n'est pas un service permanent, et garder un
modèle chargé toute la journée priverait le moteur de chat de sa VRAM.
- Réglages serveur (modèle, langue, matériel, réactivité) dans bkState, avec
leurs routes. La langue par défaut passe de « auto » à « fr » : sur quelques
secondes d'audio la détection se trompe, et une langue mal détectée produit
du charabia — des suites de caractères géorgiens ont été observées.
- Catalogue de quatre modèles, de small à large-v3 ; large-v3-turbo par
défaut. Téléchargement par identifiant, dans un .part renommé à la fin : un
transfert interrompu ne laisse plus un .bin tronqué qu'on croirait bon.
- Le GPU se choisit par CUDA_VISIBLE_DEVICES, posé en REMPLAÇANT toute valeur
héritée. Dupliquée, la variable laisse le gagnant dépendre de la libc.
- Les marqueurs de whisper ([BLANK_AUDIO], (silence)) ne sont plus collés dans
le champ de saisie comme s'ils étaient du texte dicté.
L'image construit DEUX binaires whisper-server, CPU et CUDA. LLAMACPP_IMAGE
accepte la variante CPU de l'image amont ; sur cette base les .so CUDA sont
absentes et un binaire lié à CUDA n'a même pas de quoi démarrer, donc aucun
repli n'est possible depuis le programme. Le garde-fou du Dockerfile vérifie
maintenant les deux étapes : les drapeaux de portabilité de la PR #18 doivent
survivre à l'arrivée de CUDA.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01W3ewMAsXhkw9RY11kb9Dc9
La dictée n'a jamais transcrit une seule phrase. Le micro enregistrait bien —
contexte HTTPS, autorisation accordée, bouton rouge — mais le serveur répondait
500 sur chaque envoi :
whisper-cli : AMX is not ready to be used!
read_audio_data: reading audio data from '/tmp/loki-dictee-...wav' ...
read_audio_data: trying to decode with miniaudio
Deux indices dans ces trois lignes. « AMX is not ready to be used » ne sort que
d'un binaire COMPILÉ avec les instructions AMX, celles d'un Xeon récent — le
runner GitHub. Et le journal s'arrête net : ni « failed to decode », ni texte
transcrit. Le processus ne renvoie pas une erreur, il meurt.
ggml compile en -march=native par défaut. Le binaire partait donc taillé pour
le processeur qui l'avait construit, et rencontrait une instruction illégale
dès qu'on le posait ailleurs.
- GGML_NATIVE=OFF à l'étape whisperbuild, AVX-512 et AMX explicitement coupés.
Reste la ligne de base AVX2/FMA/F16C de ggml, présente sur tout x86-64 depuis
2013. Un test lit le Dockerfile et garde ces drapeaux : rien à l'exécution ne
rappellerait leur raison d'être au prochain qui touchera cette étape.
- Le handler ne renvoyait que la dernière ligne de stderr. Sur une mort par
signal, cette ligne est celle d'AVANT le coup fatal : elle ressemble à une
explication sans en être une, et envoie chercher du côté de l'audio. Il dit
maintenant comment le processus a fini — « signal: illegal instruction » vaut
diagnostic à lui seul.
L'image doit être reconstruite : whisper-cli y est compilé.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01W3ewMAsXhkw9RY11kb9Dc9
Un bouton micro dans la carte de saisie : un clic enregistre, un second
arrête, transcrit et pose le texte dans le champ sans écraser ce qui s'y
trouve. Anneau rouge pulsé pendant l'enregistrement, garde-fou à 90 s.
La transcription est 100 % locale : POST /api/transcribe → whisper-cli
(whisper.cpp, compilé CPU en statique dans une étape dédiée du Dockerfile).
Le modèle ggml-small-q5_1 (~190 Mo, multilingue) n'est pas dans l'image :
téléchargé au premier usage dans /data/whisper/ avec progression (503
{downloading, pct} en attendant), il survit aux recréations du conteneur.
L'audio est encodé en WAV 16 kHz mono côté navigateur (whisper.cpp ne lit
que du PCM) — pas de ffmpeg dans l'image. Le micro n'existe qu'en contexte
sécurisé (HTTPS ou localhost) : le bouton l'explique au lieu d'échouer en
silence.
Vérifié bout en bout avec le binaire whisper.cpp officiel : téléchargement
du modèle par le handler, puis une sinusoïde 440 Hz transcrite « (beeping) ».
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
MichaelandClaude Opus 5