duffyduckandClaude Opus 4.8
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install-service.sh: installiert Binary (/usr/local/bin) + .env (/etc/aria-host- agent/.env, 0600) + systemd-Unit und macht enable --now. .env-Pfad als Argument ODER ohne Argument ein ncurses-Dateidialog (dialog --fselect, bietet Installation von dialog an). Findet die Binary unter dist/ bzw. ./ oder als 2. Argument. Doku aktualisiert (RVS_SNI fuer RZ-interne Clients + Installer): - host-agent/README: Installer-Abschnitt + TLS/SNI-Abschnitt. - README (zentral): Installer + SNI im Host-Agent-Abschnitt (Verweis auf Satellit/Compute-Nodes). - satellite/README + xtts/README: RVS_SNI-Hinweis fuer Boxen/Satelliten im RVS-Netz. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# xtts — AI-Box (Compute-Node) Setup & Bootstrap
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Der `xtts`-Stack sind ARIAs GPU-Dienste (STT: Voxtral/Whisper · TTS: F5-TTS ·
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lokales LLM). Er läuft auf einer oder mehreren **AI-Boxen** — jede per `.env`
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konfiguriert (`COMPOSE_PROFILES`, GPU-Zuordnung). Details zu Profilen/GPU-Wahl
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stehen im Haupt-README (Abschnitt „Compute-Nodes").
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`bootstrap.sh` macht aus einem frisch installierten **Debian Trixie** (headless,
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nur SSH) einen startklaren GPU-Host für diesen Stack.
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## Was das Script tut
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1. Basis-Pakete (curl, gnupg, git …)
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2. `contrib non-free non-free-firmware` aktivieren (Trixie-**deb822**-Format berücksichtigt)
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3. **NVIDIA-Treiber** installieren (`nvidia-driver` + firmware)
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4. **Docker** Engine + Compose-Plugin
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5. **NVIDIA Container Toolkit** + Docker-Runtime auf NVIDIA konfigurieren
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6. `xtts/.env` aus `.env.example` anlegen (RVS_TOKEN optional gleich setzen)
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7. **GPU-im-Container-Test** (`docker run --gpus all … nvidia-smi`)
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8. optional (`--up`): den `xtts`-Stack hochziehen
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Alles **idempotent** — mehrfach ausführbar.
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## Ablauf
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```bash
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git clone <repo> ARIA-AGENT
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cd ARIA-AGENT/xtts
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sudo ./bootstrap.sh
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# → Wenn der Treiber frisch installiert wurde: einmal neu starten, dann nochmal:
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sudo reboot
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# … nach dem Boot:
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cd ARIA-AGENT/xtts
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sudo ./bootstrap.sh --up --token <DEIN_RVS_TOKEN>
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```
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Der Treiber-Reboot ist normal (Kernel-Modul wird erst beim Boot geladen). Beim
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zweiten Lauf überspringt das Script alles Erledigte und macht nur noch den
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GPU-Test + Stack-Start.
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## Optionen
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| Option | Wirkung |
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| `--up` | am Ende `docker compose up -d --build` (Default-Profil) |
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| `--token <TOK>` | `RVS_TOKEN` in `xtts/.env` eintragen (auch via `RVS_TOKEN=…` env) |
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| `--rvs-host <H>` | `RVS_HOST` setzen |
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## Wichtig
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- **Stimm-Daten** (nicht in git): falls von der alten Box noch vorhanden,
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`xtts/voice-id/` (Speaker-Fingerprint) + `xtts/voices/` (F5-Referenz) herkopieren.
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Sonst egal — in der App neu anlegen: Stimme neu enrollen (ohne Fingerprint läuft
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die Speaker-ID fail-open, alles geht durch) + F5-Voice-Referenz neu hochladen.
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- **Voxtral bleibt aus** auf der 3060 (braucht ≥16 GB VRAM). Das Default-Profil
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fährt Whisper (mit dem M0.1-Fix) + F5-TTS + lokales LLM. Voxtral erst mit der
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24-GB-Karte: `docker compose stop whisper-bridge && docker compose --profile voxtral up -d --build`.
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- **Erster Start lädt Modelle** (mehrere GB via HuggingFace nach `xtts/hf-cache`
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+ `xtts/models`) — genug Platz (1 TB NVMe ✓) und etwas Geduld.
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- **Box im selben Netz wie der RVS** (z.B. Rechenzentrum, direkt auf die interne
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IP statt NAT-Hairpin): in `xtts/.env` `RVS_HOST=<interne-ip>` + **`RVS_SNI=<zert-name>`**
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(Name, für den das Caddy-Zert gilt). Ohne das scheitert TLS an `tlsv1 alert
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internal error`. Zuhause / normal: `RVS_SNI` leer lassen.
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## Verifizieren
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```bash
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nvidia-smi # Host sieht die GPU
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docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # Container auch
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docker logs -f aria-whisper-bridge # "RVS verbunden" + service_status ready
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```
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