duffyduckandClaude Opus 4.8
f2ead1242f
Jeder GPU-Dienst meldet sich beim Connect mit worker_hello {instanceId,
service, node, gpus, model} und haelt die Registry per periodischem
worker_ping {instanceId, busy} (~10s) frisch. So weiss ARIA, was wo laeuft.
- xtts/{voxtral,whisper,f5tts}/bridge.py + llm-adapter/adapter.py:
INSTANCE_ID=service@NODE_NAME, _worker_register()-Coroutine (hello + ping),
busy-Quelle je Worker (aktive STT-Sessions / TTS-Render / in-flight LLM);
Task sauber gecancelt bei Reconnect.
- bridge/aria_bridge.py: self._workers-Registry + Handler worker_hello/
worker_ping (spiegelt sat_hello), _worker_list() (35s-Offline-TTL),
_pick_worker() (Round-Robin freie Instanz, fuer Stage-3-Routing),
/internal/worker-list-Endpoint.
- diagnostic/server.js: workers-Map, worker_hello/worker_ping-Tracking,
worker_update-Broadcast + worker_list-Action + on-connect-Snapshot.
- diagnostic/index.html: "Compute-Flotte"-Panel im Satelliten-Tab — pro Node
gruppiert, mit Dienst/Modell/GPU und frei/beschaeftigt/offline-Status.
Stage 2 von 3. Reine Sichtbarkeit, kein Routing-Verhalten geaendert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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)
- Transformers-API. Die exakte Voxtral-Transkriptions-API ist in
bridge.pyin 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. - HF-Gating. Ist
Voxtral-Mini-3B-2507gated,HF_TOKENinxtts/.envsetzen (wird alsHUGGING_FACE_HUB_TOKENdurchgereicht). - 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_MShochsetzen. - torch-Konflikt. Falls
transformers/mistral-commonbeim Build torch>2.6 erzwingen, meldet der Constraint einen Konflikt → dann brauchen wir doch das Treiber-Upgrade (bootstrap.sh --upgrade-drivervia 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
- Modell: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
- Transformers-Nutzung: HF-Modelcard (Voxtral) +
mistral-common