mirror of
https://github.com/siop-spelev/siop2.git
synced 2026-08-08 12:41:54 +00:00
Écran Voix R5 (maquetté, jamais construit) implémenté sur décision du référent : open-source et local, pas d'API externe. - apps/ai : faster-whisper (CTranslate2, CPU, MIT) opt-in (AI_TRANSCRIPTION=off|locale|deterministe, défaut off) ; endpoint /internal/transcrire — l'audio ne survit JAMAIS à l'appel (fichier temporaire supprimé quoi qu'il arrive) ; indexer_bilans inclut désormais InterventionReport.note anonymisée (champ existant depuis R2, jamais eu d'écran jusqu'ici) ; 29 pytest. - Contrat (77 opérations) : POST /assistant/transcribe (multipart). - API : proxy multipart vers siop2-ai (WORK_ORDERS.edit — même droit que la saisie du bilan) ; 2 tests e2e (80 tests API au total). - Mobile : expo-audio + expo-file-system, bouton dicter/terminer sur l'écran de clôture, purge locale après transcription, « Joindre la description à l'OT » (corrige un bug latent : enfilerBilan ignorait silencieusement les mises à jour de note). - Docker : siop2-ai embarque le modèle Whisper au build (1,54→2,19 Go), construit et vérifié (transcription réelle en conteneur, non-root). - Vérifié réellement : transcription fidèle (voix de synthèse française) en direct, bout en bout via l'API, dans le conteneur Docker construit, et chaîne corpus complète (note → clôture → réindexation → recherche sémantique). - Base de dev locale réinitialisée avec accord explicite du référent (prisma migrate reset, bloqué par défaut pour un agent IA) après pollution par les tests manuels de la recette terrain précédente. Reste : test tactile sur iPhone physique (bouton dicter) — bloqué par une connexion USB qui ne s'est pas rétablie malgré câble/port/ redémarrage essayés à plusieurs reprises, reporté comme la recette Android. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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2.2 KiB
Docker
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Docker
# SIOP V2 — image du service IA (siop2-ai, ADR-004).
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# Contexte de build : apps/ai (le service est autonome, pas de dépendance au
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# monorepo). Étage 1 : uv sync + téléchargement du modèle ONNX AU BUILD
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# (ADR-004 §1 — jamais au démarrage) ; étage 2 : runtime minimal non-root.
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# Ce service n'est JAMAIS exposé publiquement : seul siop2-api le contacte,
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# porteur du secret AI_SERVICE_TOKEN (ADR-004 §4).
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FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.11-bookworm-slim AS builder
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WORKDIR /app
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ENV UV_LINK_MODE=copy \
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FASTEMBED_CACHE_PATH=/opt/fastembed \
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HF_HOME=/opt/whisper
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# Manifestes d'abord (cache de couche), puis le code. L'installation du projet
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# reste éditable (.pth → /app/src) : src est donc copié dans l'image finale.
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COPY pyproject.toml uv.lock ./
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RUN uv sync --frozen --no-install-project --no-dev \
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--extra embeddings --extra generation --extra transcription
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COPY src src
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RUN uv sync --frozen --no-dev \
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--extra embeddings --extra generation --extra transcription
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# Les modèles locaux (embeddings + dictée) sont EMBARQUÉS dans l'image : pas
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# de téléchargement au boot (démarrage prévisible, marche sans accès à
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# Hugging Face en production). La dictée reste opt-in (AI_TRANSCRIPTION=off
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# par défaut) — le modèle est prêt si elle est activée un jour, sans rebuild.
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RUN uv run python -c "from siop_ai.embeddings import EmbeddeurLocal; EmbeddeurLocal()"
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RUN uv run python -c "from siop_ai.transcription import TranscripteurLocal; TranscripteurLocal('small')"
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FROM python:3.11-slim-bookworm
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WORKDIR /app
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ENV PATH=/app/.venv/bin:$PATH \
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FASTEMBED_CACHE_PATH=/opt/fastembed \
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HF_HOME=/opt/whisper
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RUN useradd --system --create-home siop
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COPY --from=builder --chown=siop:siop /app/.venv /app/.venv
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COPY --from=builder --chown=siop:siop /app/src /app/src
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COPY --from=builder --chown=siop:siop /opt/fastembed /opt/fastembed
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COPY --from=builder --chown=siop:siop /opt/whisper /opt/whisper
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USER siop
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EXPOSE 8000
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HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=40s --retries=3 \
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CMD python -c "import urllib.request,sys; sys.exit(0 if urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/healthz', timeout=4).status==200 else 1)"
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CMD ["uvicorn", "siop_ai.app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
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