#!/bin/bash
# Script d'installation STT (speaches) pour Effi sur Fedora
# À exécuter sur folzo-Corp

set -e  # Stop en cas d'erreur

echo "=========================================="
echo "🎤 Installation STT (speaches) pour Effi"
echo "=========================================="

# 1. Créer le dossier
mkdir -p ~/speaches
cd ~/speaches

# 2. Créer le docker-compose
cat > docker-compose.yml << 'EOFDocker'
services:
  speaches:
    image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest
    container_name: speaches-stt
    restart: unless-stopped
    user: "0:0"
    ports:
      - "8200:8000"
    environment:
      - WHISPER__MODEL=deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
      - WHISPER__LANGUAGE=fr
      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8
      - WHISPER__DEVICE=cpu
      - WHISPER__CPU_THREADS=4
    volumes:
      - speaches-models:/home/user/.cache/huggingface:Z

  speaches-init:
    image: curlimages/curl:latest
    container_name: speaches-init
    restart: "no"
    depends_on:
      - speaches
    entrypoint: >
      sh -c "echo 'Attente du démarrage de speaches...' &&
      sleep 15 &&
      curl -sf -X POST http://speaches:8000/v1/models
        -H 'Content-Type: application/json'
        -d '{\"model\":\"deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2\"}' &&
      echo ' ✅ Modèle enregistré' ||
      echo ' ⚠️ Erreur - vérifier manuellement'"

volumes:
  speaches-models:
EOFDocker

echo "✅ Docker compose créé"

# 3. Lancer le service
echo "🚀 Démarrage de speaches..."
sudo docker compose up -d

# 4. Attendre et monitorer
echo "⏳ Téléchargement du modèle Whisper (~1.5GB, peut prendre 5-10 min)..."
echo "   Appuyez sur Ctrl+C pour arrêter l'affichage (le téléchargement continue)"
sleep 5

# Afficher les logs en temps réel pendant 60 secondes ou jusqu'à ce que ce soit prisudo timeout 60 docker logs -f speaches-stt 2>&1 || true

echo ""
echo "⏳ Attente supplémentaire pour le téléchargement..."
sleep 30

# 5. Vérifier l'état
echo ""
echo "🔍 Vérification du service..."
if sudo docker ps | grep -q "speaches-stt"; then
    echo "✅ Container speaches-stt tourne"
else
    echo "❌ Container speaches-stt ne tourne pas"
    sudo docker logs speaches-stt --tail 20
    exit 1
fi

# 6. Vérifier le modèle
echo ""
echo "🔍 Vérification du modèle..."
sleep 5
if curl -s http://localhost:8200/v1/models | grep -q "faster-whisper"; then
    echo "✅ Modèle Whisper bien enregistré"
else
    echo "⚠️ Modèle non enregistré automatiquement, enregistrement manuel..."
    curl -X POST http://localhost:8200/v1/models
      -H "Content-Type: application/json"
      -d '{"model":"deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2"}' || echo "⚠️ Échec enregistrement"
fi

# 7. Test rapide
echo ""
echo "🧪 Test du service..."
curl -s http://localhost:8200/health && echo " ✅ Health OK" || echo " ❌ Health FAILED"

# 8. Récapitulatif
echo ""
echo "=========================================="
echo "✅ INSTALLATION STT TERMINÉE !"
echo "=========================================="
echo ""
echo "📊 Services actifs sur folzo-Corp :"
echo "  • TTS (openedai-speech) : http://localhost:8100"
echo "  • STT (speaches)        : http://localhost:8200"
echo ""
echo "📝 Prochaines étapes :"
echo "  1. Sur effi-server, configurer Open WebUI :"
echo "     Admin Panel → Settings → Audio"
echo ""
echo "     STT :"
echo "       Engine : OpenAI"
echo "       URL    : http://192.168.1.11:8200/v1"
echo "       Model  : deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2"
echo ""
echo "     TTS :"
echo "       Engine : OpenAI"
echo "       URL    : http://192.168.1.11:8100/v1"
echo "       Model  : tts-1"
echo "       Voice  : alloy (anglais) ou tts-1-hd + nova (si WAV dispo)"
echo ""
echo "  2. Tester dans Open WebUI avec le micro 🎤"
echo ""
echo "🔧 Commandes utiles :"
echo "  • Logs TTS : sudo docker logs -f openedai-speech"
echo "  • Logs STT : sudo docker logs -f speaches-stt"
echo "  • Restart  : sudo docker compose -f ~/openedai-speech/docker-compose.yml restart"
echo "               sudo docker compose -f ~/speaches/docker-compose.yml restart"
echo ""