erreur

.env.example

@@ -1,8 +0,0 @@
-# Clé secrète Open WebUI (générer avec: openssl rand -hex 32)
-WEBUI_SECRET_KEY=your_secret_key_here
-
-# IP publique de ta VM Vast.ai (change à chaque nouvelle instance)
-WEBUI_URL=http://YOUR_VAST_AI_IP 
-
-# Token du tunnel Cloudflare
-CF_TUNNEL_TOKEN=your_cloudflare_tunnel_token

docker-compose.yml

@@ -16,27 +16,14 @@ services:
         condition: service_started
     restart: always
 
- # --- LE TUNNEL HTTPS ---
-  cloudflared:
-    image: cloudflare/cloudflared:latest
-    container_name: studio-cloudflared
-    command: tunnel --no-autoupdate run --token ${CF_TUNNEL_TOKEN}
-    environment:
-      - CF_TUNNEL_TOKEN=${CF_TUNNEL_TOKEN}
-    networks:
-      - studio-net
-    depends_on:
-      - gateway
-    restart: always
-    
   # --- L'INTERFACE (Open WebUI) ---
   open-webui:
     image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
     container_name: open-webui
     environment:
       - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
-      - WEBUI_SECRET_KEY=${WEBUI_SECRET_KEY}
-      - WEBUI_URL=${WEBUI_URL}
+      - WEBUI_SECRET_KEY=${WEBUI_SECRET_KEY:-supersecretkey}
+      - WEBUI_URL=http://93.108.34.236
       - ENABLE_WEBSOCKETS=True
     volumes:
       - webui_data:/app/backend/data
@@ -64,8 +51,6 @@ services:
       - ollama_data:/root/.ollama
     networks:
       - studio-net
-    expose:
-    - "11434"
     restart: always
 
   # --- LE SERVICE AUDIO ---
@@ -74,9 +59,11 @@ services:
       context: ./services/audio-api
       dockerfile: Dockerfile
     container_name: audio-api
+    # Force Python à sortir les logs immédiatement
     environment:
       - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
       - PYTHONUNBUFFERED=1
+    # On utilise le chemin absolu dans le container pour être sûr
     entrypoint: ["python3.11", "/app/server.py"]
     volumes:
       - ./services/audio-api:/app 
@@ -89,14 +76,14 @@ services:
             - driver: nvidia
               count: all
               capabilities: [gpu]
-    ports:
-      - "7860:7860"
     networks:
       - studio-net
     restart: always
+
 networks:
   studio-net:
     driver: bridge
+
 volumes:
   webui_data:
   ollama_data:

nginx/default.conf

@@ -1,20 +1,31 @@
 server {
     listen 80;
 
-    # --- TRANSCRIPTION AUDIO (STT) ---
-    # Doit être AVANT location / pour avoir la priorité
-    location /api/v1/audio/transcriptions {
-        proxy_pass http://audio-api:7860/v1/audio/transcriptions;
+    # Interface principale & Flux Ollama
+    location / {
+        proxy_pass http://open-webui:8080;
         proxy_set_header Host $host;
         proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-        proxy_http_version 1.1;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+
+        # --- AJOUT INDISPENSABLE POUR LES WEBSOCKETS ---
+        proxy_http_version 1.1;                     ## Requis
+        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;     ## Requis
+        proxy_set_header Connection "upgrade";      ## Requis
+        # -----------------------------------------------
+
+        # DESACTIVATION TOTALE DU CACHE ET DU BUFFER
         proxy_buffering off;
+        proxy_cache off;
+        chunked_transfer_encoding on;
+        
+        # Temps d'attente rallongé pour les gros modèles
         proxy_read_timeout 600s;
         proxy_send_timeout 600s;
-        client_max_body_size 25M;
     }
 
-    # --- API AUDIO (accès direct Gradio/FastAPI) ---
+    # API Audio
     location /audio/ {
         proxy_pass http://audio-api:7860/;
         proxy_http_version 1.1;
@@ -23,30 +34,5 @@ server {
         proxy_set_header Host $host;
         proxy_buffering off;
         proxy_read_timeout 600s;
-        client_max_body_size 25M;
-    }
-
-    # --- INTERFACE PRINCIPALE & FLUX OLLAMA ---
-    location / {
-        proxy_pass http://open-webui:8080;
-        proxy_set_header Host $host;
-        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-
-        # INDISPENSABLE POUR LES WEBSOCKETS
-        proxy_http_version 1.1;
-        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
-        proxy_set_header Connection "upgrade";
-
-        # DÉSACTIVATION TOTALE DU CACHE ET DU BUFFER
-        proxy_buffering off;
-        proxy_cache off;
-        chunked_transfer_encoding on;
-
-        # Temps d'attente rallongé pour les gros modèles
-        proxy_read_timeout 600s;
-        proxy_send_timeout 600s;
-        client_max_body_size 25M;
     }
 }

services/audio-api/server.py

@@ -1,35 +1,19 @@
-from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException
-from faster_whisper import WhisperModel
-import io
+import gradio as gr
+import time
 
-app = FastAPI()
+def generate_music(prompt, duration):
+    print(f"🎵 Génération demandée : {prompt} pour {duration} secondes")
+    # Simule un temps de calcul
+    time.sleep(2) 
+    return "Dummy audio generated !"
 
-# Chargement du modèle sur ton GPU RTX 4060 Ti
-# On utilise "cuda" et "float16" pour la vitesse maximale
-model = WhisperModel("base", device="cuda", compute_type="float16")
-
-@app.get("/v1/models")
-async def get_models():
-    # Indispensable pour qu'Open WebUI voie le modèle dans la liste
-    return {"data": [{"id": "whisper-1"}]}
-
-@app.post("/v1/audio/transcriptions")
-async def transcribe(file: UploadFile = File(...)):
-    try:
-        # On lit le fichier envoyé par le micro
-        audio_data = await file.read()
-        audio_file = io.BytesIO(audio_data)
-        
-        # Transcription ultra-rapide avec ton GPU
-        segments, _ = model.transcribe(audio_file, beam_size=5)
-        text = " ".join([segment.text for segment in segments])
-        
-        return {"text": text}
-    except Exception as e:
-        print(f"Erreur transcription: {e}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+# Interface pour Open WebUI
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_music,
+    inputs=["text", "number"],
+    outputs="text",
+    title="ACE-Step Audio API"
+)
 
 if __name__ == "__main__":
-    import uvicorn
-    # On lance sur le port 7860 comme prévu dans ton Docker-compose
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)