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https://github.com/R0m1k3/Socialflow.git
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Claude
fdace9d8d5
- 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
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# Qwen3-TTS sur un serveur avec carte graphique NVIDIA (ex. Unraid).
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#
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# Prérequis : pilote NVIDIA + NVIDIA Container Toolkit (sur Unraid : plugin
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# « Nvidia Driver »). Puis, dans ce dossier :
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# QWEN_TTS_API_KEY=une-cle-secrete docker compose -f docker-compose.gpu.yml up -d --build
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# et dans SocialFlow : Paramètres → Qwen TTS → http://IP-DU-SERVEUR:8001 + la clé.
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services:
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qwen-tts:
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build:
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context: .
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args:
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TORCH_VARIANT: cu128
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# Sur GPU, le gros modèle : ton et émotion pilotés par consigne
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QWEN_TTS_MODEL: ${QWEN_TTS_MODEL:-Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice}
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# Clonage des voix déposées dans ./voices (vide : désactivé)
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QWEN_TTS_CLONE_MODEL: ${QWEN_TTS_CLONE_MODEL-Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base}
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image: socialflow-qwen-tts:gpu
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container_name: socialflow-qwen-tts
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restart: unless-stopped
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environment:
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# Obligatoire : le service est joignable depuis le réseau
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API_KEY: ${QWEN_TTS_API_KEY:?Définissez QWEN_TTS_API_KEY}
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# GPU utilisé dans le conteneur (voir NVIDIA_VISIBLE_DEVICES ci-dessous)
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QWEN_TTS_DEVICE: cuda:0
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# Choix de la carte : numéro (0, 1) ou UUID donné par nvidia-smi -L
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NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: ${QWEN_TTS_GPU:-0}
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NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES: compute,utility
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runtime: nvidia
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ports:
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- "${QWEN_TTS_PORT:-8001}:8001"
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volumes:
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- ./voices:/app/voices:ro
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