Qwen TTS : serveur GPU distant (Unraid) réglé dans les paramètres

- qwen-tts : GPU NVIDIA détecté automatiquement (bfloat16), image CUDA 12.8
  (RTX 50xx comprises) via TORCH_VARIANT=cu128, docker-compose.gpu.yml
  dédié (clé obligatoire, choix de la carte) et guide d'installation Unraid.
- Paramètres → « Qwen TTS (voix locale) » : adresse + clé du service, test
  de connexion (modèle et carte graphique affichés), stockés en base
  (app_config.qwen_tts_url / qwen_tts_api_key) et transmis à ffmpeg-api à
  chaque voix ; QWEN_TTS_URL reste un défaut.
- Le service qwen-tts CPU du docker-compose principal devient optionnel
  (profil qwen-local).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Upu97wMmsRkBoj6iVM4rH6

.env.example

@@ -132,8 +132,12 @@ GEMINI_API_KEY=
 # demande de reconstruire ffmpeg-api.
 # WHISPER_MODEL=base
 #
-# Voix locale Qwen3-TTS (service qwen-tts) : gratuite, française, sans quota,
-# mais générée sur CPU (5 à 7 fois la durée de la voix sur 4 cœurs).
+# Voix Qwen3-TTS : gratuite, française, sans quota. Le plus simple : l'installer
+# sur un serveur avec carte graphique NVIDIA (qwen-tts/docker-compose.gpu.yml,
+# ex. Unraid) puis régler l'adresse dans Paramètres → Qwen TTS.
+# Sinon, service CPU sur ce serveur (lent : 5 à 7 fois la durée de la voix) :
+#   docker compose --profile qwen-local up -d   avec   QWEN_TTS_URL=http://qwen-tts:8001
+# QWEN_TTS_URL=
 # Modèle choisi à la construction de l'image :
 # - Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice (défaut) : ton et émotion pilotés ;
 # - Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice : ~30 % plus rapide, moins expressif.