docs: Update TODO with Fedora reinstallation context and voice/hearing plan
- Document reformatage folzo-Corp (Ubuntu → Fedora) - Add detailed phases for TTS/STT installation - Update status: Phase 1 complete, Phases 2-3 in progress - Add references to new guide voix-ouie-fedora-install.md - Restructure priorities with voice/hearing as current focus - Add recap commands section for quick reference
This commit is contained in:
+212
-312
@@ -1,392 +1,292 @@
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# EFFI - THREAD SUIVANT : TODO LIST & CONTEXTE
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**Date création :** 2026-04-05
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**Mis à jour :** 2026-04-05
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**Créé par :** OpenCode session 2026-04-05
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**Status :** En attente traitement
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**Status :** 🔄 EN COURS - Installation voix et ouïe (TTS/STT) sur folzo-Corp Fedora
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## CONTEXTE RAPIDE
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## 🚨 CONTEXTE ACTUEL (IMPORTANT)
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**Infrastructure actuelle :**
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- effi-server (192.168.1.27) : Intel J5040, 8GB RAM - Open WebUI, Qdrant, N8N, Whisper, Openedai-Speech
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- folzo-Corp (192.168.1.11) : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB VRAM, 32GB RAM - Ollama avec qwen3.5:9b
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- Modèle principal : Effi (qwen3.5:9b, contexte 32K)
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- Sub Agent Tool : Installé et configuré
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- Mémoire : Solution manuelle retenue (pas Knowledge Memory, trop lent)
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- Web Search : Actif avec DDGS
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### Changement majeur : Reformatage folzo-Corp
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**Documentation créée :**
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- `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md` : Top 30 outils
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- `docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md` : Configuration complète
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**Ce qui s'est passé :**
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- folzo-Corp (192.168.1.11) a été reformaté : Ubuntu → **Fedora**
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- Tous les services précédemment installés ont été perdus
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- Réinstallation complète nécessaire
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**Ce qui est déjà fait :**
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- ✅ Fedora installé et configuré
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- ✅ ROCm fonctionnel (RX 7800 XT détectée)
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- ✅ Docker v29.3.1 installé et fonctionnel
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- ✅ Firewall configuré (ports 8100, 8200, 11434 ouverts)
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**Architecture cible :**
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```
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folzo-Corp (192.168.1.11) - Fedora
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├── openedai-speech (TTS) - Port 8100 - ROCm GPU ⏳ EN COURS
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├── speaches (STT) - Port 8200 - CPU ⏳ EN COURS
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├── Ollama - Port 11434 - ROCm GPU ✅ Déjà installé
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└── qwen3.5:9b (32K context) ✅ Déjà installé
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effi-server (192.168.1.27)
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└── Open WebUI - Port 3000 ✅ Déjà configuré
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└── Configuration Audio à mettre à jour après TTS/STT
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```
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## TODO LIST PRIORITAIRE
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## 📋 TODO LIST - INSTALLATION VOIX & OUÏE (PRIORITÉ MAX)
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### 1. OPTIMISATION RECHERCHE WEB ⭐⭐⭐
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### PHASE 1 : Préparation Fedora ✅ TERMINÉE
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**Configuration actuelle :**
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- Moteur : DDGS (DuckDuckGo)
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- Backend : Auto (Aléatoire)
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- Nombre résultats : 5
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- Requêtes concurrentes : 3
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- Langue YouTube : en
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- [x] Vérifier ROCm (`rocm-smi` fonctionne)
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- [x] Installer Docker et docker-compose
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||||
- [x] Configurer groupes utilisateur (docker, video, render)
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||||
- [x] Ouvrir ports firewall (8100, 8200, 11434)
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**Objectifs :**
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- [ ] Tester d'autres backends (SearXNG auto-hébergé, Brave Search API)
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||||
- [ ] Augmenter nombre de résultats (10 ?)
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- [ ] Vérifier paramètres concurrents
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- [ ] Tester avec requêtes en anglais vs français
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**Ressources :**
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- Admin Panel → Settings → Web Search
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||||
- SearXNG peut être auto-hébergé sur effi-server
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**Résultat :**
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```bash
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Docker version 29.3.1
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||||
ROCm: RX 7800 XT gfx1101 détectée
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||||
Firewall: 1025-65535/tcp ouverts
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```
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---
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### 2. INTÉGRATION JOPLIN + OPENWEBUI ⭐⭐⭐⭐
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### PHASE 2 : TTS (openedai-speech) ⏳ EN COURS
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**Objectif :** Lier Joplin Server (sur NAS) avec OpenWebUI pour :
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- RAG sur les notes Joplin existantes
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- Copie des notes OpenWebUI vers Joplin
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||||
**Solutions possibles :**
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**Option A : Joplin Data API**
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||||
- Joplin Server expose une API REST
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||||
- Créer un outil OpenWebUI qui interroge l'API Joplin
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- Récupérer les notes via `/api/items` ou `/api/notes`
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||||
**Option B : Export/Import périodique**
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||||
- Script Python qui sync les notes OpenWebUI → Joplin
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||||
- Ou inverse : export Joplin → knowledge base OpenWebUI
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||||
**Option C : MCP (Model Context Protocol)**
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||||
- Si Joplin a un MCP server
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||||
- Ou créer un bridge Joplin ↔ OpenWebUI
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**Configuration Joplin Server :**
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- URL : http://[IP_NAS]:22300 (à vérifier)
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||||
- Auth : Token API nécessaire
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- Docs : https://joplinapp.org/help/dev/spec/architecture/
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**Objectif :** Déployer openedai-speech sur folzo-Corp avec ROCm
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**Étapes :**
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||||
- [ ] Vérifier URL et accès Joplin Server
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||||
- [ ] Tester API Joplin avec curl
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||||
- [ ] Créer outil OpenWebUI ou script de sync
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||||
- [ ] Configurer knowledge base "joplin-notes" si besoin
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||||
#### 2.1 Structure et configuration
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||||
- [ ] Créer dossiers `~/openedai-speech/{tts-voices,tts-config}`
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||||
- [ ] Créer `docker-compose.yml` avec ROCm support
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||||
- [ ] Créer `voice_to_speaker.yaml` (config voix XTTS)
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||||
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||||
#### 2.2 Modèles de voix
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||||
- [ ] Télécharger modèles Piper (fallback)
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||||
- `en_US-libritts_r-medium.onnx`
|
||||
- `en_US-libritts_r-medium.onnx.json`
|
||||
- [ ] (Optionnel) Restaurer fichiers .wav personnalisés depuis backup
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||||
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||||
#### 2.3 Déploiement
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||||
- [ ] Lancer container : `docker compose up -d`
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||||
- [ ] Vérifier logs : `docker logs -f openedai-speech`
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||||
- [ ] Test local : `curl http://localhost:8100/v1/audio/speech`
|
||||
- [ ] Test depuis effi-server : `curl http://192.168.1.11:8100/...`
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||||
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||||
**Fichiers à créer :**
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||||
```
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||||
~/openedai-speech/
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||||
├── docker-compose.yml
|
||||
├── tts-config/
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||||
│ └── voice_to_speaker.yaml
|
||||
└── tts-voices/
|
||||
├── en_US-libritts_r-medium.onnx
|
||||
├── en_US-libritts_r-medium.onnx.json
|
||||
└── (nova.wav, alloy.wav...)
|
||||
```
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||||
**Guide détaillé :** `docs/03-guides/voix-ouie-fedora-install.md`
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||||
---
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### 3. GÉNÉRATION D'IMAGE ⭐⭐⭐⭐
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### PHASE 3 : STT (speaches - Whisper) ⏳ EN COURS
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||||
**Matériel disponible :**
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||||
- folzo-Corp : RX 7800 XT 16GB VRAM
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||||
- Ollama : qwen3.5:9b (texte uniquement)
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||||
**Solutions :**
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||||
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||||
**Option A : ComfyUI + Stable Diffusion (RECOMMANDÉ)**
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||||
- Installation sur folzo-Corp (GPU AMD)
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||||
- Utilise ROCm pour accélération GPU
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||||
- Intégration OpenWebUI via API
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||||
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||||
**Installation ComfyUI :**
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||||
```bash
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||||
# Sur folzo-Corp
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||||
pip install comfyui
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||||
# Ou git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
|
||||
# Configurer pour ROCm (AMD GPU)
|
||||
# Port par défaut : 8188
|
||||
```
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||||
|
||||
**Configuration OpenWebUI :**
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||||
- Admin Panel → Settings → Images
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||||
- Provider : ComfyUI
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||||
- URL : http://192.168.1.11:8188
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||||
|
||||
**Modèles recommandés pour RX 7800 XT 16GB :**
|
||||
- SDXL Base + Refiner (optimisé)
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||||
- SD 1.5 (plus rapide, moins gourmand)
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||||
- Pony Diffusion XL (si disponible)
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||||
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||||
**Option B : Ollama avec modèle vision**
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||||
- qwen3.5 a une version vision (si disponible)
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||||
- Mais moins performant que SD dédié
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||||
**Objectif :** Déployer speaches avec Whisper large-v3-turbo
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||||
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||||
**Étapes :**
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||||
- [ ] Installer ComfyUI sur folzo-Corp
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||||
- [ ] Configurer ROCm pour RX 7800 XT
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||||
- [ ] Télécharger modèle SDXL ou SD 1.5
|
||||
- [ ] Tester génération image
|
||||
- [ ] Configurer dans OpenWebUI
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||||
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||||
**Vérification capacité :**
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||||
```bash
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||||
# Sur folzo-Corp
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||||
rocm-smi # Vérifier GPU dispo
|
||||
# ComfyUI avec ROCm devrait fonctionner sur 7800 XT
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||||
```
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||||
#### 3.1 Structure
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||||
- [ ] Créer dossier `~/speaches`
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||||
- [ ] Cloner repo : `git clone https://github.com/speaches-ai/speaches.git`
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||||
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||||
---
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||||
#### 3.2 Configuration
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||||
- [ ] Créer `Dockerfile` (image uv + speaches)
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||||
- [ ] Créer `docker-compose.yml` avec volume modèles
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||||
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||||
### 4. WHISPER (STT) - RÉPARATION ⭐⭐⭐
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||||
#### 3.3 Déploiement
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||||
- [ ] Builder image : `docker compose build`
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||||
- [ ] Lancer services : `docker compose up -d`
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||||
- [ ] Attendre téléchargement modèle (~1.5GB)
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||||
- [ ] Vérifier enregistrement modèle : `curl http://localhost:8200/v1/models`
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||||
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||||
**Problème :** Ne marche pas très bien
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||||
**Configuration actuelle :**
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||||
- Service : Whisper sur effi-server (port 8200)
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||||
- Modèle : Systran/faster-whisper-large-v3
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||||
- Langue : FR
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||||
- Device : CPU (Intel J5040)
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||||
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||||
**Solutions possibles :**
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||||
|
||||
**Option A : Optimiser modèle actuel**
|
||||
- Tester modèle plus petit (medium ou small) pour plus de vitesse
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||||
- Vérifier latence réseau entre effi-server et folzo-Corp
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||||
- Vérifier qualité micro/input audio
|
||||
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||||
**Option B : Whisper sur folzo-Corp (GPU)**
|
||||
- Déplacer whisper sur folzo-Corp pour utiliser GPU
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||||
- ROCm supporte whisper ?
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||||
- Ou utiliser CPU sur Ryzen 5800X3D (plus rapide que J5040)
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||||
|
||||
**Option C : Alternative (faster-whisper-cpp)**
|
||||
- Version C++ plus rapide
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||||
- Quantization INT8 pour vitesse
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||||
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||||
**Tests à faire :**
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||||
- [ ] Vérifier logs whisper : `docker logs whisper`
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||||
- [ ] Tester avec curl direct
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||||
- [ ] Mesurer latence (temps transcription 30s audio)
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||||
- [ ] Comparer qualité vs vitesse avec modèles smaller
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||||
|
||||
**Configuration OpenWebUI actuelle :**
|
||||
```yaml
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||||
AUDIO_STT_ENGINE: openai
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||||
AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL: http://192.168.1.27:8200/v1
|
||||
AUDIO_STT_MODEL: Systran/faster-whisper-large-v3
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 5. TTS (OPENEDAI-SPEECH) - RÉPARATION ⭐⭐⭐
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||||
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||||
**Problème :** Connexion refusée au port 8100 depuis effi-server
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||||
#### 3.4 Tests
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||||
- [ ] Test local transcription
|
||||
- [ ] Test depuis effi-server
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||||
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||||
**Configuration :**
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||||
- Service : Openedai-Speech sur folzo-Corp (port 8100)
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||||
- Erreur : `Connection refused` depuis effi-server
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||||
- Modèle : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`
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||||
- Langue : `fr`
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||||
- Compute : `int8` (CPU)
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||||
- Threads : `4`
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||||
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||||
**Diagnostics nécessaires :**
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```bash
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||||
# Sur folzo-Corp
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||||
sudo systemctl status openedai-speech # Si service systemd
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||||
# OU
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||||
docker ps | grep openedai # Si container
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||||
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||||
# Test local
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||||
curl http://localhost:8100/v1/audio/voices
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||||
|
||||
# Test depuis effi-server
|
||||
curl http://192.168.1.11:8100/v1/audio/voices
|
||||
```
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||||
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||||
**Causes possibles :**
|
||||
- Service pas démarré sur folzo-Corp
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||||
- Firewall bloque port 8100
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||||
- Ollama écoute sur 127.0.0.1 au lieu de 0.0.0.0
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||||
- Container Docker pas exposé sur le réseau
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||||
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**Solutions :**
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||||
- [ ] Vérifier si service/container tourne sur folzo-Corp
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||||
- [ ] Vérifier binding réseau (0.0.0.0 vs 127.0.0.1)
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||||
- [ ] Ouvrir port 8100 dans firewall
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||||
- [ ] Tester avec `netstat -tlnp | grep 8100`
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||||
|
||||
**Alternative si réparation impossible :**
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||||
- Désactiver TTS dans OpenWebUI
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||||
- Ou utiliser TTS du navigateur (Web Speech API natif)
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||||
**Note :** ROCm GPU pour Whisper est optionnel futur (compilation complexe)
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 6. HOME ASSISTANT - OPTIMISATION ⭐⭐⭐
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||||
### PHASE 4 : Configuration Open WebUI ⏳ À FAIRE
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||||
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||||
**Problème :** Plugin installé mais très lent à chaque demande
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||||
**Objectif :** Connecter TTS/STT à Open WebUI
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||||
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||||
**Configuration actuelle :**
|
||||
- Tool installé dans OpenWebUI
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||||
- Home Assistant accessible (URL ?)
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||||
- Latence élevée à chaque appel
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||||
**Admin Panel → Settings → Audio :**
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||||
|
||||
**Optimisations possibles :**
|
||||
**STT :**
|
||||
- [ ] Engine : `OpenAI`
|
||||
- [ ] API Base URL : `http://192.168.1.11:8200/v1`
|
||||
- [ ] Model : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`
|
||||
|
||||
**Option A : Cache et keep-alive**
|
||||
- Vérifier si connexion HA est maintenue ou recréée à chaque fois
|
||||
- Configurer timeout approprié
|
||||
- Utiliser webhook au lieu de polling
|
||||
**TTS :**
|
||||
- [ ] Engine : `OpenAI`
|
||||
- [ ] API Base URL : `http://192.168.1.11:8100/v1`
|
||||
- [ ] Model : `tts-1-hd`
|
||||
- [ ] Voice : `nova` (ou `alloy` en fallback)
|
||||
|
||||
**Option B : Réduire nombre d'entités exposées**
|
||||
- Limiter les entités accessibles à celles utiles
|
||||
- Moins de données à récupérer = plus rapide
|
||||
|
||||
**Option C : Local vs Cloud**
|
||||
- Vérifier si HA est accessible en local (même réseau)
|
||||
- Éviter rebonds internet si possible
|
||||
|
||||
**Option D : Async et parallélisme**
|
||||
- Vérifier si le tool utilise async/await correctement
|
||||
- Possibilité de faire plusieurs appels en parallèle
|
||||
|
||||
**Configuration à vérifier :**
|
||||
```yaml
|
||||
# Dans Home Assistant
|
||||
Configuration → Personnes → Tokens d'accès
|
||||
- Token Long-Lived créé ?
|
||||
- Droits suffisants ?
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Étapes :**
|
||||
- [ ] Mesurer temps de réponse actuel
|
||||
- [ ] Vérifier logs Home Assistant (appels reçus)
|
||||
- [ ] Tester appel API direct avec curl
|
||||
- [ ] Optimiser tool ou configuration
|
||||
**Tests finaux :**
|
||||
- [ ] Test micro dans chat Effi
|
||||
- [ ] Vérifier STT → transcription
|
||||
- [ ] Vérifier réponse LLM
|
||||
- [ ] Vérifier TTS → lecture voix
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 7. OUTIL WEB SCRAPING ⭐⭐⭐
|
||||
## 📚 AUTRES TÂCHES (APRÈS VOIX/OUÏE)
|
||||
|
||||
**Besoin :** Outil pour extraire contenu de pages web
|
||||
### Phase 5 : Optimisations
|
||||
|
||||
**Solutions :**
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||||
#### 5.1 Web Search
|
||||
- [ ] Tester autres backends (SearXNG auto-hébergé)
|
||||
- [ ] Augmenter nombre résultats (10 ?)
|
||||
- [ ] Vérifier paramètres concurrents
|
||||
|
||||
**Option A : Tool existant OpenWebUI**
|
||||
- Rechercher dans marketplace : "browser", "scrape", "fetch"
|
||||
- Ex: "Browser Tool", "Web Scraper", "Fetch URL"
|
||||
#### 5.2 Home Assistant
|
||||
- [ ] Diagnostiquer lenteur
|
||||
- [ ] Optimiser connexions/cache
|
||||
- [ ] Réduire entités exposées si besoin
|
||||
|
||||
**Option B : Créer tool custom**
|
||||
- Python avec BeautifulSoup + requests
|
||||
- Ou Playwright pour navigation complète
|
||||
- Déployer comme tool OpenWebUI
|
||||
### Phase 6 : Intégrations majeures
|
||||
|
||||
**Option C : Utiliser Web Search avec fetch**
|
||||
- Web Search a déjà une fonction "fetch_url"
|
||||
- Peut récupérer contenu d'une URL spécifique
|
||||
- À vérifier si suffisant ou besoin navigation complexe
|
||||
#### 6.1 Joplin + OpenWebUI
|
||||
- [ ] Vérifier URL Joplin Server
|
||||
- [ ] Tester API Joplin
|
||||
- [ ] Créer outil ou script de sync
|
||||
|
||||
**Installation recommandée :**
|
||||
```bash
|
||||
# Tool existant à chercher
|
||||
Admin Panel → Tools → Discover
|
||||
Rechercher : "browser", "scraper", "fetch"
|
||||
```
|
||||
#### 6.2 Génération d'image (ComfyUI)
|
||||
- [ ] Installer ComfyUI sur folzo-Corp (ROCm)
|
||||
- [ ] Télécharger modèle SDXL ou SD 1.5
|
||||
- [ ] Configurer dans OpenWebUI
|
||||
|
||||
**Étapes :**
|
||||
- [ ] Chercher tool existant marketplace
|
||||
- [ ] Tester avec quelques URLs
|
||||
- [ ] Si besoin avancé, créer tool custom
|
||||
### Phase 7 : Outils additionnels
|
||||
|
||||
---
|
||||
#### 7.1 Web Scraping
|
||||
- [ ] Chercher tool marketplace OpenWebUI
|
||||
- [ ] Tester ou créer tool custom
|
||||
|
||||
### 8. ACCÈS CALENDRIER ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**Besoin :** Effi peut accéder au calendrier (lecture/écriture)
|
||||
|
||||
**Solutions :**
|
||||
|
||||
**Option A : CalDAV (standard)**
|
||||
- Protocole ouvert pour calendriers
|
||||
- Supporté par Nextcloud, Google Calendar (via bridge), iCloud
|
||||
- Tool OpenWebUI "Calendar" ou "CalDAV"
|
||||
|
||||
**Option B : Google Calendar API**
|
||||
- Si utilise Google Calendar
|
||||
- Nécessite OAuth2 credentials
|
||||
- Tool existant probablement
|
||||
|
||||
**Option C : Nextcloud Calendar**
|
||||
- Si Nextcloud présent sur le NAS
|
||||
- API CalDAV native
|
||||
- Intégration directe possible
|
||||
|
||||
**Option D : Joplin (déjà présent)**
|
||||
- Joplin a des plugins calendrier/tâches
|
||||
- Peut-être pas l'idéal pour calendrier pur
|
||||
|
||||
**Étapes :**
|
||||
- [ ] Identifier solution calendrier actuelle (Google ? Nextcloud ?)
|
||||
- [ ] Chercher tool CalDAV/Google Calendar marketplace
|
||||
#### 7.2 Calendrier
|
||||
- [ ] Identifier solution calendrier (Google/Nextcloud)
|
||||
- [ ] Chercher tool CalDAV/Google Calendar
|
||||
- [ ] Configurer accès API
|
||||
- [ ] Tester création/lecture événements
|
||||
|
||||
---
|
||||
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## ORDRE DE PRIORITÉ SUGGÉRÉ
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## 🔧 RÉFÉRENCES & DOCUMENTATION
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### Phase 1 : Réparations urgentes (Jour 1)
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1. **TTS** (rapide à diagnostiquer/réparer)
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2. **Whisper** (optimisation ou migration)
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### Documentation créée
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### Phase 2 : Intégrations majeures (Jour 1-2)
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3. **Joplin + OpenWebUI** (big feature)
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4. **Génération d'image** (installation ComfyUI)
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1. **Guide installation voix/ouïe Fedora** : `docs/03-guides/voix-ouie-fedora-install.md`
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- Plan complet TTS/STT
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- Docker compose configs
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- Procédures de test
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- Dépannage
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### Phase 3 : Optimisations (Jour 2-3)
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5. **Web Search** (paramètres)
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6. **Home Assistant** (performance)
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7. **Web Scraping** (tool à installer)
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8. **Calendrier** (intégration)
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2. **Historique complet projet** : `docs/ARCHIVE/HISTORIQUE-COMPLET-EFFI.md`
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- Toute l'histoire du projet
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- Choix technologiques
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- Problèmes et solutions
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3. **Configuration recap** : `docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md`
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- Config actuelle validée
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- Paramètres modèles
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- Prompts système
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4. **Optimisations top 30** : `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md`
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- Meilleurs outils/functions
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- Paramètres optimaux
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- Astuces performances
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### Liens importants
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- **Dépôt Gitea** : https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi
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- **openedai-speech** : https://github.com/matatonic/openedai-speech
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- **speaches** : https://github.com/speaches-ai/speaches
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## RAPPEL CONFIGURATION CLÉ
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## 💡 NOTES POUR LE PROCHAIN THREAD
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**Modèle Effi :**
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- Base : qwen3.5:latest (9B)
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- Contexte : 32K tokens
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- Température : 0.7
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- Répétez penalty : 1.05
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### Contexte technique
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**Sub Agent :**
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- MAX_ITERATIONS : 10
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- MAX_PARALLEL_AGENTS : 5
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- EXCLUDED_TOOL_IDS : sub_agent
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**Infrastructure actuelle validée :**
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- effi-server : Intel J5040, 8GB RAM - Open WebUI, Qdrant, N8N ✅
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- folzo-Corp : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB, 32GB RAM, **Fedora** ✅
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- Modèle : Effi (qwen3.5:9b, contexte 32K) ✅
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- Mémoire : Solution manuelle retenue ✅
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- Web Search : Actif avec DDGS ✅
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**Mémoire :**
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- Solution : Native (Profile → Memory)
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- Knowledge Memory : Abandonnée (trop lente)
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**En cours d'installation :**
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- openedai-speech (TTS) sur folzo-Corp
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- speaches (STT) sur folzo-Corp
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**Services :**
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- Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
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- Ollama : http://192.168.1.11:11434 (via WOL)
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### Points d'attention
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1. **ROCm fonctionne** sur Fedora, mais build CTranslate2 complexe
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2. **Whisper restera en CPU** pour l'instant (suffisant)
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3. **XTTS v2** pour TTS donne meilleure qualité voix
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4. **Docker sur Fedora** utilise Podman par défaut, mais docker installé explicitement
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### Prochaines étapes après voix/ouïe
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1. **Joplin integration** : Besoin RAG sur notes existantes
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2. **ComfyUI** : Génération image avec RX 7800 XT 16GB
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3. **Optimisations** : Web search, Home Assistant performance
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## LIENS UTILES
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## 📝 RÉCAPITULATIF COMMANDES
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- Documentation créée : `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md`
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- Config récap : `docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md`
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- Dépôt : https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi
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```bash
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# === SUR FOLZO-CORP (Fedora) ===
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# 1. TTS - openedai-speech
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cd ~/openedai-speech
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docker compose up -d
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docker logs -f openedai-speech
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## NOTES POUR LE PROCHAIN THREAD
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# 2. STT - speaches
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cd ~/speaches
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docker compose build
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docker compose up -d
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docker logs -f speaches-stt
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1. L'utilisateur est satisfait de la configuration actuelle et veut aller plus loin
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2. Il est réceptif aux optimisations techniques
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3. Infrastructure solide (RX 7800 XT 16GB est puissant pour génération image)
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4. Préférence pour solutions self-hostées (Joplin déjà présent)
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5. Utilise déjà Sub Agent avec succès
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# 3. Tests
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curl http://localhost:8100/v1/audio/speech \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"model":"tts-1","input":"Test","voice":"alloy"}' \
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--output /tmp/test.mp3
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**Approche recommandée :**
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- Prioriser les réparations (TTS, Whisper)
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- Puis les gros projets (Joplin, Images)
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- Enfin les optimisations fines
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curl http://localhost:8200/v1/models
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# === SUR EFFI-SERVER ===
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# Configurer dans Open WebUI Admin Panel
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# STT: http://192.168.1.11:8200/v1
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# TTS: http://192.168.1.11:8100/v1
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```
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**Créé le :** 2026-04-05
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**Statut :** ✅ En attente traitement thread suivant
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**Mis à jour :** 2026-04-05
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**Statut :** 🔄 EN COURS - Installation TTS/STT sur Fedora
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Reference in New Issue
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