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#  ARIA XTTS v2 — GPU TTS Server
#  Laeuft auf dem Gaming-PC (RTX 3060)
#  Verbindet sich zum RVS fuer TTS-Requests
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#  Voraussetzungen:
#    - Docker Desktop mit WSL2
#    - NVIDIA Container Toolkit
#    - .env mit RVS-Verbindungsdaten
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#  Start: docker compose up -d
#  Test:  curl http://localhost:8000/docs
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services:

  # ─── XTTS v2 API Server (GPU) ─────────────────
  xtts:
    image: daswer123/xtts-api-server:latest
    container_name: aria-xtts
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    ports:
      - "8000:8020"
    volumes:
      - xtts-models:/app/xtts_models             # Model-Cache (~2GB)
      - ./voices:/voices                        # Custom Voice Samples
    environment:
      - COQUI_TOS_AGREED=1
    # Local-Modus: Modell bleibt dauerhaft im GPU-VRAM (~2GB). Vorteile:
    #   - Render startet sofort (kein reload pro Request)
    #   - /tts_stream funktioniert → echtes Streaming mit ~500ms time-to-first-audio
    # Ohne diesen command: apiManual-Modus, jede Anfrage laedt Modell neu, kein Streaming.
    # Der NVIDIA-Entrypoint erwartet Python als ausfuehrbares Command, nicht nur Flags.
    command:
      - python
      - -m
      - xtts_api_server
      - -hs
      - "0.0.0.0"
      - -p
      - "8020"
      - -ms
      - local
      - -o
      - /app/output
      - -mf
      - /app/xtts_models
      - -sf
      - /voices
    restart: unless-stopped

  # ─── XTTS Bridge (verbindet zu RVS) ───────────
  xtts-bridge:
    build: .
    container_name: aria-xtts-bridge
    depends_on:
      - xtts
    volumes:
      - ./voices:/voices                        # Shared mit XTTS-Server
    environment:
      - XTTS_API_URL=http://xtts:8020
      - RVS_HOST=${RVS_HOST}
      - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
      - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
      - RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
      - RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
    restart: unless-stopped

volumes:
  xtts-models: