duffyduckandClaude Opus 4.8
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Die feste "Gamebox" wird zu beliebig vielen Compute-Nodes. Jeder Node startet
ueber COMPOSE_PROFILES nur die Dienste, die er anbieten soll, und pinnt sie per
*_GPU auf bestimmte Grafikkarten.
- xtts/docker-compose.yml: jeder GPU-Dienst hinter einem Profil
(voxtral/whisper/f5tts/llm); deploy.devices-Block ersetzt durch
runtime: nvidia + NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${SVC_GPU} (erlaubt auch "0,1");
NODE_NAME an alle RVS-Dienste.
- xtts/.env.example: COMPOSE_PROFILES, NODE_NAME, VOXTRAL/WHISPER/F5TTS/LLM_GPU
mit Beschreibungen; Beispiele STT-Box / TTS-Box / LLM-Box / All-in-One.
- README: "Gamebox-Stack" → "Compute-Nodes"; Diagramm, Deploy-Tabelle und
Setup-Abschnitt auf Multi-Node umgeschrieben.
Stage 1 von 3 (Aufteilung+Config+Docs). Reine Config/Docs, kein Verhaltens-
Risiko: Single-Node mit COMPOSE_PROFILES=voxtral,f5tts,llm laeuft wie bisher.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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8.0 KiB
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# ════════════════════════════════════════════════
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# ARIA Compute-Node — GPU-Dienste (STT / TTS / LLM)
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#
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# KEINE feste "Gamebox" mehr: dieser Stack laeuft auf beliebig vielen
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# Worker-Nodes. Jeder Node startet ueber COMPOSE_PROFILES nur die Dienste,
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# die er anbieten soll, und pinnt sie per *_GPU auf bestimmte Grafikkarten.
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# Alles verbindet sich ueber RVS mit der ARIA-Infrastruktur — kein VPN.
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#
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# Beispiele (in der jeweiligen .env):
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# STT-Box → COMPOSE_PROFILES=voxtral
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# TTS-Box → COMPOSE_PROFILES=f5tts
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# LLM-Box → COMPOSE_PROFILES=llm
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# All-in-One → COMPOSE_PROFILES=voxtral,f5tts,llm (die alte Gamebox)
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#
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# FLUX-Bildgenerierung liegt im /flux Verzeichnis — eigener Stack.
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# ════════════════════════════════════════════════
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#
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# Voraussetzungen:
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# - Docker + NVIDIA Container Toolkit (registriert die `nvidia`-Runtime)
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# - .env mit RVS-Verbindungsdaten, COMPOSE_PROFILES, NODE_NAME, *_GPU
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#
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# Start: docker compose up -d (liest COMPOSE_PROFILES aus der .env)
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# ════════════════════════════════════════════════
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services:
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# ─── F5-TTS Bridge (GPU) ──────────────────────
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# Empfaengt xtts_request via RVS, rendert via F5-TTS mit Voice-Cloning,
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# streamt PCM an die App. Voice-Upload: speichert WAV und laesst eine
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# STT-Bridge den Referenztext transkribieren — der User tippt nichts.
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f5tts-bridge:
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build: ./f5tts
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container_name: aria-f5tts-bridge
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profiles: ["f5tts"] # startet nur mit COMPOSE_PROFILES=…f5tts…
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runtime: nvidia
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volumes:
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- ./voices:/voices # WAV + TXT Referenz
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- ./hf-cache:/root/.cache/huggingface # HF-Cache als Bind-Mount.
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# Direkt sichtbar im xtts/hf-cache/,
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# einfach manuell zu loeschen, kein
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# Docker-Desktop .vhdx Bloat.
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# Wird mit STT-Bridges geteilt.
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environment:
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# GPU-Wahl: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES (mehrere via "0,1"). Default GPU 0.
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- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${F5TTS_GPU:-0}
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- NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
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- NODE_NAME=${NODE_NAME:-node} # erscheint in Diagnostic + Logs
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# Bootstrap-only — alle anderen F5-TTS-Settings (Modell, cfg_strength,
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# nfe_step, Custom-Checkpoint) kommen ueber Diagnostic via RVS-config.
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- RVS_HOST=${RVS_HOST}
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- RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
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- RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
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- RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
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- RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
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- F5TTS_DEVICE=${F5TTS_DEVICE:-cuda}
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- VOICES_DIR=/voices
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restart: unless-stopped
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# ─── Whisper STT (GPU) — opt-in Fallback-STT ──
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# Faster-Whisper auf CUDA. Verbindet sich selbst per WebSocket an den RVS
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# und nimmt stt_request / stt_stream_* Nachrichten entgegen. Zusaetzlich
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# nutzt die f5tts-bridge Whisper intern fuer die Referenz-Transkription bei
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# Voice-Uploads. Modell-Hot-Swap via Diagnostic (config-Broadcast).
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# Nur EINEN STT-Provider pro Node laufen lassen (voxtral ODER whisper) —
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# sonst beantworten beide dieselbe Anfrage doppelt.
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whisper-bridge:
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build: ./whisper
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container_name: aria-whisper-bridge
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profiles: ["whisper"] # startet nur mit COMPOSE_PROFILES=…whisper…
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runtime: nvidia
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environment:
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- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${WHISPER_GPU:-1}
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- NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
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- NODE_NAME=${NODE_NAME:-node}
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- RVS_HOST=${RVS_HOST}
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- RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
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- RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
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- RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
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- RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
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- WHISPER_MODEL=${WHISPER_MODEL:-small}
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- WHISPER_DEVICE=${WHISPER_DEVICE:-cuda}
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- WHISPER_COMPUTE_TYPE=${WHISPER_COMPUTE_TYPE:-float16}
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- WHISPER_LANGUAGE=${WHISPER_LANGUAGE:-de}
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volumes:
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- ./hf-cache:/root/.cache/huggingface # gleicher Cache wie f5tts-bridge —
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# ein Modell muss nur einmal pro
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# Maschine geladen werden, kein
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# Re-Download bei Container-Restart.
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- ./voice-id:/voice-id # Speaker-ID-Fingerprint (Stefans
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# Stimm-Embedding) persistent zwischen
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# Container-Restarts.
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restart: unless-stopped
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# ─── Voxtral STT-3B (Transformers, GPU) — DEFAULT-STT ─────────
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# Voxtral-Mini-3B-2507 (~9 GB bf16). Laeuft auf Treiber 550/CUDA 12.4
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# (torch cu124, KEIN Treiber-Upgrade noetig). Whisper ist der opt-in
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# Fallback — immer nur EINEN STT-Provider pro Node aktiv haben.
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voxtral-bridge:
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build: ./voxtral
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container_name: aria-voxtral-bridge
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profiles: ["voxtral"] # startet nur mit COMPOSE_PROFILES=…voxtral…
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runtime: nvidia
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volumes:
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- ./hf-cache:/root/.cache/huggingface # gleicher Modell-Cache wie whisper/f5
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- ./voice-id:/voice-id # Speaker-Fingerprint (wie whisper)
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environment:
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- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${VOXTRAL_GPU:-1} # STT-3B ~9 GB → 12-GB-Karte
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- NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
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- NODE_NAME=${NODE_NAME:-node}
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- RVS_HOST=${RVS_HOST}
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- RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
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- RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
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- RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
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- RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
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- VOXTRAL_MODEL=mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
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- VOXTRAL_LANGUAGE=${WHISPER_LANGUAGE:-de}
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- HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HF_TOKEN:-} # falls das Modell HF-gated ist
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- PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True # weniger VRAM-Fragmentierung
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restart: unless-stopped
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# ─── Lokales LLM — llama-swap (GPU) ───────────
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# llama-swap laedt/swappt mehrere Modelle on-demand. Welches geladen wird,
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# bestimmt das `model`-Feld im Request (Brain schickt es aus local_llm.json).
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# Erster Load zieht das GGUF via -hf von HF (Cache unter /models, persistent).
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# OpenAI-kompatibel auf :8080, nur im Compose-Netz; die Bruecke macht der
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# llm-adapter. Modell-Liste: ./llama-swap/config.yaml.
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llama-swap:
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image: ghcr.io/mostlygeek/llama-swap:unified-cuda
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container_name: aria-llama-swap
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profiles: ["llm"] # startet nur mit COMPOSE_PROFILES=…llm…
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runtime: nvidia
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volumes:
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- ./models:/models # HF-Download-Cache (persistent)
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- ./llama-swap/config.yaml:/app/config.yaml:ro # Modell-Liste
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environment:
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- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${LLM_GPU:-0}
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- NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
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- LLAMA_CACHE=/models # llama-server legt -hf-Downloads hier ab
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command: ["--config", "/app/config.yaml", "--listen", "0.0.0.0:8080"]
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restart: unless-stopped
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# ─── Local-LLM-Adapter — RVS <-> llama.cpp ────
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# Verbindet sich per Token an den RVS (wie f5tts/whisper), nimmt llm_request
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# entgegen, ruft llama.cpp lokal, antwortet llm_response.
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llm-adapter:
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build: ./llm-adapter
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container_name: aria-llm-adapter
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profiles: ["llm"]
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depends_on:
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- llama-swap
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environment:
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- NODE_NAME=${NODE_NAME:-node}
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|
- RVS_HOST=${RVS_HOST}
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- RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
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- RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
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|
- RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
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- RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
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- LLAMA_URL=http://llama-swap:8080
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- LLM_MODEL=${LLM_MODEL:-qwen3-8b}
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# Erster Load eines Modells kann ein GGUF ziehen (mehrere GB) — grosszuegig.
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- LLM_TIMEOUT_SEC=${LLM_TIMEOUT_SEC:-600}
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restart: unless-stopped
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