refactor: ai-box/ (bootstrap + README) nach xtts/ verschieben

Das Host-Bootstrap bereitet genau den xtts-Stack vor (legt xtts/.env an, startet
xtts-Compose) und gilt fuer alle Dienste (f5tts/whisper/voxtral/llm). Nach dem
Klonen sucht man das in xtts/ — dort war bisher kein README.

- git mv ai-box/bootstrap.sh xtts/bootstrap.sh; ai-box/README.md → xtts/README.md
- interne Verweise cd ARIA-AGENT/ai-box → cd ARIA-AGENT/xtts (Pfad-Logik
  SCRIPT_DIR/../xtts funktioniert unveraendert, da xtts jetzt das Script-Dir ist)
- README neu betitelt: "xtts — AI-Box (Compute-Node) Setup & Bootstrap" +
  Kontext (Profile/GPU im Haupt-README)
- leeres ai-box/ entfernt

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# xtts — AI-Box (Compute-Node) Setup & Bootstrap
Der `xtts`-Stack sind ARIAs GPU-Dienste (STT: Voxtral/Whisper · TTS: F5-TTS ·
lokales LLM). Er läuft auf einer oder mehreren **AI-Boxen** — jede per `.env`
konfiguriert (`COMPOSE_PROFILES`, GPU-Zuordnung). Details zu Profilen/GPU-Wahl
stehen im Haupt-README (Abschnitt „Compute-Nodes").
`bootstrap.sh` macht aus einem frisch installierten **Debian Trixie** (headless,
nur SSH) einen startklaren GPU-Host für diesen Stack.
## Was das Script tut
1. Basis-Pakete (curl, gnupg, git …)
2. `contrib non-free non-free-firmware` aktivieren (Trixie-**deb822**-Format berücksichtigt)
3. **NVIDIA-Treiber** installieren (`nvidia-driver` + firmware)
4. **Docker** Engine + Compose-Plugin
5. **NVIDIA Container Toolkit** + Docker-Runtime auf NVIDIA konfigurieren
6. `xtts/.env` aus `.env.example` anlegen (RVS_TOKEN optional gleich setzen)
7. **GPU-im-Container-Test** (`docker run --gpus all … nvidia-smi`)
8. optional (`--up`): den `xtts`-Stack hochziehen
Alles **idempotent** — mehrfach ausführbar.
## Ablauf
```bash
git clone <repo> ARIA-AGENT
cd ARIA-AGENT/xtts
sudo ./bootstrap.sh
# → Wenn der Treiber frisch installiert wurde: einmal neu starten, dann nochmal:
sudo reboot
# … nach dem Boot:
cd ARIA-AGENT/xtts
sudo ./bootstrap.sh --up --token <DEIN_RVS_TOKEN>
```
Der Treiber-Reboot ist normal (Kernel-Modul wird erst beim Boot geladen). Beim
zweiten Lauf überspringt das Script alles Erledigte und macht nur noch den
GPU-Test + Stack-Start.
## Optionen
| Option | Wirkung |
|---|---|
| `--up` | am Ende `docker compose up -d --build` (Default-Profil) |
| `--token <TOK>` | `RVS_TOKEN` in `xtts/.env` eintragen (auch via `RVS_TOKEN=…` env) |
| `--rvs-host <H>` | `RVS_HOST` setzen |
## Wichtig
- **Stimm-Daten** (nicht in git): falls von der alten Box noch vorhanden,
`xtts/voice-id/` (Speaker-Fingerprint) + `xtts/voices/` (F5-Referenz) herkopieren.
Sonst egal — in der App neu anlegen: Stimme neu enrollen (ohne Fingerprint läuft
die Speaker-ID fail-open, alles geht durch) + F5-Voice-Referenz neu hochladen.
- **Voxtral bleibt aus** auf der 3060 (braucht ≥16 GB VRAM). Das Default-Profil
fährt Whisper (mit dem M0.1-Fix) + F5-TTS + lokales LLM. Voxtral erst mit der
24-GB-Karte: `docker compose stop whisper-bridge && docker compose --profile voxtral up -d --build`.
- **Erster Start lädt Modelle** (mehrere GB via HuggingFace nach `xtts/hf-cache`
+ `xtts/models`) — genug Platz (1 TB NVMe ✓) und etwas Geduld.
## Verifizieren
```bash
nvidia-smi # Host sieht die GPU
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # Container auch
docker logs -f aria-whisper-bridge # "RVS verbunden" + service_status ready
```