from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException
from faster_whisper import WhisperModel
import io

app = FastAPI()

# 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))

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)