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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
#
#  Start: docker compose up -d
#  Test:  curl http://localhost:8000/docs
# ════════════════════════════════════════════════

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 statt default "apiManual": Modell bleibt im GPU-VRAM,
      # Render startet sofort, /tts_stream funktioniert.
      # Default-CMD des Images liest diese ENV: -ms ${MODEL_SOURCE:-"apiManual"}
      - MODEL_SOURCE=local
      # Speaker-Folder auf unsere gemounteten voices zeigen lassen
      - EXAMPLE_FOLDER=/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

  # ─── Whisper STT (GPU) ────────────────────────
  # Faster-Whisper auf der Gamebox statt auf der VM (CPU) —
  # deutlich schneller. Verbindet sich selbst per WebSocket an
  # den RVS und nimmt dort stt_request Nachrichten der aria-bridge
  # entgegen, antwortet mit stt_response. Laedt das Modell beim
  # Start vor; auf Config-Broadcasts (Diagnostic → whisperModel)
  # wird zur Laufzeit hot-swapped.
  whisper-bridge:
    build: ./whisper
    container_name: aria-whisper-bridge
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    environment:
      - RVS_HOST=${RVS_HOST}
      - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
      - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
      - RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
      - RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
      - WHISPER_MODEL=${WHISPER_MODEL:-small}
      - WHISPER_DEVICE=${WHISPER_DEVICE:-cuda}
      - WHISPER_COMPUTE_TYPE=${WHISPER_COMPUTE_TYPE:-float16}
      - WHISPER_LANGUAGE=${WHISPER_LANGUAGE:-de}
    volumes:
      - whisper-models:/root/.cache/huggingface # Model-Cache persistieren
    restart: unless-stopped

volumes:
  xtts-models:
  whisper-models: