# 📋 Projet Effi — Documentation complète

## 🎯 Objectif

Effi est un assistant IA personnel **100% self-hosted**, avec :

- Personnalité joyeuse, mémoire persistante entre sessions
    
- Discussion vocale (STT + TTS)
    
- Recherche internet (Brave Search)
    
- Prise de notes automatique dans AFFiNE
    
- Analyse d'images
    
- RAG sur fichiers personnels (PDF/DOC depuis Nextcloud)
    

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## 🖥️ Infrastructure matérielle

|Machine|IP|Rôle|CPU/GPU|
|---|---|---|---|
|**effi-server**|`192.168.1.27`|Serveur principal Docker|Intel J5040 / ~7.6 GB RAM|
|**folzo-Corp** (PC gaming)|`192.168.1.11`|Ollama LLM + STT + TTS|AMD Ryzen 5800X3D / RX 7800 XT 16 GB VRAM|

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## 🐳 Stack Docker — effi-server (`~/effi/docker-compose.yml`)

## Services actifs

|Service|Image|Port|Rôle|
|---|---|---|---|
|`open-webui`|`ghcr.io/open-webui/open-webui:main`|`3000`|Interface principale Effi|
|`qdrant`|`qdrant/qdrant`|`6333-6334`|Base vectorielle RAG|
|`couchdb`|`couchdb:3.3`|`5984`|Sync Obsidian LiveSync|
|`n8n`|`n8nio/n8n`|`5678`|Automatisation workflows|
|`mcpo`|`ghcr.io/open-webui/mcpo`|`8000`|Proxy MCP pour outils|
|`wol-proxy`|`effi-wol-proxy` (build local)|`3011`|Wake-on-LAN PC gaming|

## Fichier `.env` (`~/effi/.env`)

text

`OLLAMA_HOST=192.168.1.11 PC_GAMING_MAC=XX:XX:XX:XX:XX:XX WEBUI_SECRET_KEY=<clé_aléatoire> COUCHDB_USER=master COUCHDB_PASSWORD=<mot_de_passe> N8N_USER=master N8N_PASSWORD=<mot_de_passe>`

## wol-proxy

Image buildée localement depuis `~/effi/wol-proxy/` — pinge `192.168.1.11:11434`, envoie un magic packet WoL si Ollama ne répond pas.

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## 🎮 Stack Docker — folzo-Corp (`~/speaches/docker-compose.yml`)

## speaches — STT (Speech To Text)

text

`services:   # ─────────────────────────────────────────────────────────  # 1. SPEACHES - Speech To Text (STT) OpenAI-compatible  #    → http://192.168.1.11:8200  # ─────────────────────────────────────────────────────────  speaches-stt:    image: speaches:rocm-ct2        # image buildée localement (voir ci-dessous)    container_name: speaches-stt    restart: unless-stopped    ports:      - "8200:8000"    devices:      - /dev/kfd      - /dev/dri    group_add:      - "44"    # GID video      - "991"   # GID render    security_opt:      - seccomp=unconfined    environment:      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0      - WHISPER__MODEL=Systran/faster-whisper-large-v3      - WHISPER__LANGUAGE=fr      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8   # float16 non supporté en CPU      - WHISPER__DEVICE=cpu          # GPU ROCm en cours (rebuild)    volumes:      - speaches-models:/root/.cache/huggingface   speaches-init:    image: curlimages/curl:latest    container_name: speaches-init    restart: "no"    depends_on:      - speaches-stt    entrypoint: >      sh -c "sleep 5 &&      curl -sf -X POST http://speaches-stt:8000/v1/models/Systran%2Ffaster-whisper-large-v3 &&      echo 'Modèle enregistré'" volumes:   speaches-models:`

## openedai-speech — TTS (Text To Speech) (`~/openedai-speech/docker-compose.yml`)

text

`services:   openedai-speech:    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech    container_name: openedai-speech    restart: unless-stopped    ports:      - "8100:8000"    volumes:      - ./tts-voices:/app/voices      - ./tts-config:/app/config    devices:      - /dev/kfd      - /dev/dri    group_add:      - "44"   # GID video      - "991"  # GID render    environment:      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0      - HIP_VISIBLE_DEVICES=0`

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## ⚙️ Configuration Open WebUI

## Admin Panel → Settings → Connections

- **Ollama URL** : `http://192.168.1.11:3011`
    

## Admin Panel → Settings → Audio

- **STT Engine** : OpenAI
    
- **STT URL** : `http://192.168.1.11:8200/v1`
    
- **STT Model** : `Systran/faster-whisper-large-v3`
    
- **TTS Engine** : OpenAI
    
- **TTS URL** : `http://192.168.1.11:8100/v1`
    
- **TTS Model** : `tts-1-hd`
    

## Admin Panel → Settings → Documents

- **Embedding Engine** : Ollama
    
- **Embedding Model** : `bge-m3:latest`
    
- **Vector Database** : Qdrant
    
- **Qdrant URL** : `http://qdrant:6333`​
    

## Modèles Ollama disponibles sur folzo-Corp​

- `qwen2.5:14b` — LLM principal d'Effi
    
- `bge-m3` — Embeddings RAG
    

## Workspace Effi (Open WebUI)

- Compte admin : `master`
    
- Compte utilisateur : `folzo`
    
- System prompt global configuré avec personnalité + contexte infrastructure​
    

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## 🔧 Build speaches ROCm — CTranslate2 gfx1100

## Problème rencontré

L'image speaches ne publie pas d'image ROCm. Il faut builder manuellement. La RX 7800 XT est `gfx1100` mais le Dockerfile par défaut cible `gfx1101` → `hipErrorInvalidDeviceFunction`.

## Solution

bash

`cd ~/speaches git clone https://github.com/speaches-ai/speaches . cd src # Corriger l'architecture GPU : gfx1101 → gfx1100 sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2 grep gfx Dockerfile.rocm-ct2  # vérification # Build (~50 min la première fois) docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .`

## Ajout MIOpen (fix cuDNN)​

text

`# Dans Dockerfile.rocm-ct2, ajouter dans le cmake : -DWITH_CUDNN=ON -DCUDnn_LIBRARY=/opt/rocm-6.3.4/lib/libMIOpen.so`

> ⚠️ **Statut actuel** : Le rebuild avec `gfx1100` est en cours. speaches fonctionne en **CPU** (int8) en attendant — ~10s pour 5s d'audio sur le Ryzen 5800X3D.​

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## 🐛 Problèmes rencontrés et solutions

## 1. wol-proxy — image inexistante

**Problème** : Image Docker inexistante sur le registry​  
**Solution** : Build local depuis le code Python maison

bash

`cd ~/effi && docker compose up -d --build`

## 2. Interface réseau Ubuntu plantée​

**Problème** : La carte réseau d'effi-server tombe silencieusement  
**Solution** : Off/On via NetworkManager

bash

`sudo systemctl restart NetworkManager`

**Fix permanent** (pour NIC Intel i225/i226) :

bash

`echo 'ACTION=="add", SUBSYSTEM=="net", NAME=="enp3s0", RUN+="/usr/sbin/ethtool -s enp3s0 wol g"' \   | sudo tee /etc/udev/rules.d/99-disable-net-powersave.rules`

## 3. Whisper — mauvais repo HuggingFace

**Problème** : Open WebUI envoyait `Systeme/faster-whisper-tiny` (inexistant)  
**Solution** : Corriger dans Settings → Audio → STT Model + changer `WHISPER__MODEL` dans docker-compose

## 4. speaches — `PRELOAD_MODELS` format invalide​

**Problème** : La variable `PRELOAD_MODELS` avec un objet JSON crash le conteneur  
**Solution** : Supprimer `PRELOAD_MODELS` entièrement, utiliser un service `speaches-init` pour enregistrer le modèle via API au démarrage

## 5. openedai-speech — `group render` introuvable

**Problème** : `group_add: render` échoue car le groupe n'existe pas dans le conteneur  
**Solution** : Utiliser les GID numériques `"44"` et `"991"` au lieu des noms

## 6. CTranslate2 float16 sur CPU​

**Problème** : `ValueError: float16 not supported on CPU backend`  
**Solution** : `WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8`

## 7. mcpo redémarre en boucle​

**Problème** : Config `mcpo-config/config.json` vide au premier démarrage  
**Solution** :

bash

`cat > ~/effi/mcpo-config/config.json << 'EOF' {"mcpServers": {}} EOF docker compose restart mcpo`

## 8. Open WebUI lent après reboot​

**Problème** : Conteneurs sans `restart: unless-stopped`  
**Solution** : Ajouter `restart: unless-stopped` à tous les services du docker-compose

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## 📦 Initialisation CouchDB (une seule fois)

bash

`curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync`

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## 🔌 Ouverture de ports firewall

Sur **folzo-Corp** (Bazzite/Fedora) :

bash

`sudo firewall-cmd --add-port=8200/tcp --permanent  # speaches STT sudo firewall-cmd --add-port=8100/tcp --permanent  # openedai-speech TTS sudo firewall-cmd --reload`

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## ✅ État actuel du pipeline vocal

|Étape|Status|Détail|
|---|---|---|
|STT (Whisper)|✅ Fonctionnel|speaches CPU, large-v3, ~10s/phrase|
|LLM (Ollama)|✅ Fonctionnel|qwen2.5:14b sur folzo-Corp|
|TTS (openedai-speech)|✅ Fonctionnel|tts-1-hd, ROCm activé|
|WOL PC gaming|✅ Fonctionnel|wol-proxy sur port 3011|
|RAG Qdrant|🔧 En cours|Nextcloud → indexation à configurer|

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## 🚧 Prochaines étapes

-  Finaliser le rebuild `speaches:rocm-ct2` avec `gfx1100` → activer GPU pour STT
    
-  Configurer le RAG Qdrant avec les fichiers Nextcloud (~1 GB, ~1000 fichiers)
    
-  Tester mem0 / MCP pour la mémoire persistante d'Effi​
    
-  Configurer n8n pour les workflows automatiques
    
-  Sync Obsidian LiveSync sur mobile​