sandrodachandClaude Opus 5.5
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MindSift CI & Docker Release / Build, Test in Container & Push (push) Successful in 1m49s
- STT_URL switches voice input to an OpenAI-compatible Whisper server (e.g. speaches); without it the browser's recognition stays. Configured by environment only, with limits for upload size, parallel jobs, hourly budget per user and timeout. The demo always uses the browser. - POST /voice/transcribe forwards recordings and returns the text; nothing is stored. On startup MindSift waits for the server and asks it to download the model if missing. - Admin card shows the active mode and server state, with a test recording. - docker-compose: optional "whisper" service (speaches 0.8.3 CPU, profile "whisper", models in ./whisper). Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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3.8 KiB
YAML
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YAML
services:
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mindsift:
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image: git.dsit.me/sandrodach/mindsift:dev
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container_name: mindsift
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restart: unless-stopped
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ports:
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- "${PORT:-8080}:8080"
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volumes:
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- ./data:/data
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environment:
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- PORT=8080
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- DATA_DIR=/data
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- JWT_SECRET=${JWT_SECRET:-change_this_to_a_secure_random_key_min_32_chars}
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- BASE_URL=${BASE_URL:-http://localhost:8080}
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- ALLOW_REGISTRATION=${ALLOW_REGISTRATION:-false}
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- LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL:-info}
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# Set LOG_LEVEL=debug or DEBUG=true for detailed request and sync logging
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# - LOG_LEVEL=debug
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# - DEBUG=true
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# Demo mode: if true, automatically seeds demo accounts admin/admin and user/user
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- MINDA_DEMO=${MINDA_DEMO:-false}
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# Optional SMTP / Mail Configuration (can also be configured in Admin UI)
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- SMTP_HOST=${SMTP_HOST:-}
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- SMTP_PORT=${SMTP_PORT:-587}
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- SMTP_USER=${SMTP_USER:-}
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- SMTP_PASS=${SMTP_PASS:-}
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- SMTP_FROM=${SMTP_FROM:-}
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- SMTP_TLS=${SMTP_TLS:-true}
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- SMTP_SKIP_VERIFY=${SMTP_SKIP_VERIFY:-false}
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# Optional: Impressum / Datenschutz (URL oder Markdown-Datei, z. B. per Volume eingebunden)
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- LEGAL_IMPRINT_URL=${LEGAL_IMPRINT_URL:-}
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- LEGAL_PRIVACY_URL=${LEGAL_PRIVACY_URL:-}
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- LEGAL_IMPRINT_CONTENT_FILE=${LEGAL_IMPRINT_CONTENT_FILE:-}
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- LEGAL_PRIVACY_CONTENT_FILE=${LEGAL_PRIVACY_CONTENT_FILE:-}
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# Optional: eigene Spracherkennung (Whisper, siehe Dienst "whisper" unten). Ohne STT_URL nutzt
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# MindSift die Spracherkennung des Browsers. Alles nur hier einstellbar, nicht in der Oberfläche;
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# Probleme stehen im Log (docker compose logs mindsift whisper).
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- STT_URL=${STT_URL:-} # z. B. http://whisper:8000 – gesetzt = Server-Modus
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- STT_MODEL=${STT_MODEL:-deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2} # kleiner/schneller: Systran/faster-whisper-small
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- STT_LANGUAGE=${STT_LANGUAGE:-de} # Sprachcode, "auto" = automatisch erkennen
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- STT_API_KEY=${STT_API_KEY:-} # nur falls der Whisper-Server einen verlangt (API_KEY dort)
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- STT_DISABLED=${STT_DISABLED:-false} # true = Mikrofon überall ausblenden
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# Schutzwerte für den Server-Modus
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- STT_MAX_SECONDS=${STT_MAX_SECONDS:-600} # längste Aufnahme in Sekunden (danach stoppt der Browser)
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- STT_MAX_UPLOAD_MB=${STT_MAX_UPLOAD_MB:-25} # größte Aufnahme in MB
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- STT_MAX_PARALLEL=${STT_MAX_PARALLEL:-1} # gleichzeitige Erkennungen, weitere warten in der Schlange
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- STT_PER_USER_PER_HOUR=${STT_PER_USER_PER_HOUR:-60} # Erkennungen pro Benutzer und Stunde
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- STT_TIMEOUT_SECONDS=${STT_TIMEOUT_SECONDS:-120} # Höchstdauer pro Erkennung inkl. Warten
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# Optionale Spracherkennung auf dem eigenen Server (speaches mit faster-whisper, nur CPU).
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# Start: in .env STT_URL=http://whisper:8000 und COMPOSE_PROFILES=whisper setzen, dann
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# mkdir -p whisper && sudo chown 1000:1000 whisper (der Container läuft als UID 1000)
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# docker compose up -d
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# Das Modell (large-v3-turbo ca. 1,6 GB) lädt MindSift beim ersten Start automatisch in ./whisper.
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# RAM: large-v3-turbo ca. 2 GB, small ca. 1 GB.
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whisper:
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image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:0.8.3-cpu
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container_name: mindsift-whisper
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restart: unless-stopped
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profiles: ["whisper"]
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volumes:
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- ./whisper:/home/ubuntu/.cache/huggingface/hub
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environment:
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- WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8 # schneller und sparsamer auf der CPU, kaum Qualitätsverlust
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- STT_MODEL_TTL=-1 # Modell im Speicher halten (sonst nach 5 Min. entladen, nächste Erkennung lädt neu)
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- ENABLE_UI=false # keine Weboberfläche von speaches
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- LOG_LEVEL=info
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# Kein Port nach außen: nur MindSift spricht im Docker-Netz mit dem Dienst.
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