Files
ARIA-AGENT/xtts/voxtral
duffyduckandClaude Opus 4.8 9d93c3fe3d feat(xtts): RVS_SNI in allen Compute-Bridges — AI-Box im RZ-Netz auf interne IP
Damit eine AI-Box (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter) auch im selben Netz wie
der RVS direkt auf dessen interne IP verbinden kann (kein NAT-Hairpin ueber den
externen Hostnamen), ohne am SNI/Cert zu scheitern: RVS_HOST=<ip> + RVS_SNI=<name>.
server_hostname im ssl-Context, gated auf use_tls (respektiert den TLS-Fallback).
Leer = Verhalten wie bisher. Szenario: zweite Box im RZ + eine zuhause.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-09-24 17:22:27 +02:00
..

Voxtral-STT-3B-Satellit (Transformers)

Streaming-STT via Voxtral-Mini-3B-2507 (Mistral, Apache 2.0) über 🤗 Transformers. Ersetzt whisper als STT — genauer, und ohne Treiber-Upgrade: läuft auf dem Trixie-Standardtreiber (550/CUDA 12.4) via torch 2.6.0+cu124 (derselbe Trick wie bei f5tts).

  • Modell ~9 GB (bf16) → GPU 1 (die 12-GB-Karte; per Compose gepinnt).
  • F5-TTS + LLM bleiben auf GPU 0 (8 GB).
  • Arbeitsweise = chunked wie whisper: live PCM → alle ~1 s transkribieren (Partials) → adaptiver Endpointer (Rausch-Boden-VAD + semantische Stagnation, aus M0.1) feuert stt_endpoint. RVS-Protokoll identisch → drop-in.

Starten (Profil voxtral)

cd xtts
docker compose stop whisper-bridge          # sonst beantworten beide stt_*
docker compose --profile voxtral up -d --build
docker logs -f aria-voxtral-bridge          # Modell laedt (mehrere GB), dann "RVS verbunden"

Zurück zu whisper: docker compose --profile voxtral down && docker compose up -d whisper-bridge.

⚠️ Auf echter Hardware verifizieren (blind gebaut)

  1. Transformers-API. Die exakte Voxtral-Transkriptions-API ist in bridge.py in einer Methode gekapselt (VoxtralRunner._transcribe_blocking), modelliert nach der HF-Modelcard (apply_transcription_request → generate → batch_decode). Beim ersten Lauf gegen die Modelcard prüfen und dort anpassen.
  2. HF-Gating. Ist Voxtral-Mini-3B-2507 gated, HF_TOKEN in xtts/.env setzen (wird als HUGGING_FACE_HUB_TOKEN durchgereicht).
  3. VRAM/Tempo. 3B in bf16 ~9 GB auf der 12-GB-Karte — Rest fürs KV-Cache. Ist die Partial-Transkription (alle 1 s) zu schwer, STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS hochsetzen.
  4. torch-Konflikt. Falls transformers/mistral-common beim Build torch>2.6 erzwingen, meldet der Constraint einen Konflikt → dann brauchen wir doch das Treiber-Upgrade (bootstrap.sh --upgrade-driver via NVIDIA-CUDA-Repo) + cu126-torch.

Protokoll (RVS, identisch zu whisper — drop-in)

Rein: stt_stream_start, stt_audio_chunk (16 kHz mono s16le, base64), stt_stream_end. Raus: stt_partial, stt_endpoint, stt_stream_done.

TTS

Bleibt F5-TTS (klingt gut, passt auf GPU 0). Voxtral-TTS bräuchte ~24 GB — separates Thema.

Quellen