Effi/archive/notes-originales/Projet Effi — Documentation complète 2.md

📋 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)

---

🖥️ 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

---

🐳 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.

---

🎮 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

---

⚙️ 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​

---

🔧 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.​

---

🐛 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

---

📦 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

---

🔌 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

---

✅ 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

---

🚧 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​