Moteur Gemini (API) avec repli local automatique
L'audio part chez Google via gemini-3.1-flash-lite (la variante -tts ne transcrit pas : elle produit de la voix). Cle lue dans le trousseau (service zonza-gemini) puis GEMINI_API_KEY. Au moindre echec (cle, reseau, quota, delai de 12 s), la dictee repasse par le moteur local. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -6,6 +6,10 @@ Tout ce qui est ici est testable sans micro, sans clavier, sans modèle.
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import re
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import re
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CONFIG = {
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CONFIG = {
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# Moteur de transcription. None = detection materielle (mlx, faster-cpu,
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# faster-gpu, tous locaux). "gemini" = l'audio part chez Google, avec le
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# moteur local en repli si l'API ne repond pas (cf moteur/gemini.py).
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"moteur": "gemini",
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# Forcage manuel du modele. None = on suit MODELES_PAR_MOTEUR, qui choisit
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# Forcage manuel du modele. None = on suit MODELES_PAR_MOTEUR, qui choisit
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# d'apres le moteur detecte. Renseigner cette cle prime sur la table.
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# d'apres le moteur detecte. Renseigner cette cle prime sur la table.
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"model": None,
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"model": None,
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@@ -186,6 +190,10 @@ MODELES_PAR_MOTEUR = {
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"mlx": "mlx-community/whisper-medium",
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"mlx": "mlx-community/whisper-medium",
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"faster-gpu": "Systran/faster-whisper-medium",
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"faster-gpu": "Systran/faster-whisper-medium",
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"faster-cpu": "Systran/faster-whisper-small",
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"faster-cpu": "Systran/faster-whisper-small",
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# Pas la variante « -tts » : celle-ci ne fait que produire de la voix a
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# partir de texte, elle ne transcrit pas. Il faut un modele qui ACCEPTE
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# l'audio en entree.
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"gemini": "gemini-3.1-flash-lite",
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}
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}
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+22
-2
@@ -12,8 +12,17 @@ def nom_moteur_pour(plateforme, machine, cuda_disponible):
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return "faster-gpu" if cuda_disponible else "faster-cpu"
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return "faster-gpu" if cuda_disponible else "faster-cpu"
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def detecter_moteur():
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def detecter_moteur(forcage=None):
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"""Interroge la machine, puis délègue la décision à `nom_moteur_pour`."""
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"""Le moteur forcé par `CONFIG["moteur"]` s'il est renseigné ; sinon on
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interroge la machine et on délègue la décision à `nom_moteur_pour`."""
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if forcage is None:
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from core import CONFIG
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forcage = CONFIG.get("moteur")
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return forcage or _moteur_local()
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def _moteur_local():
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"""Le moteur qui tourne sur CETTE machine, sans réseau."""
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return nom_moteur_pour(sys.platform, platform.machine(), _cuda_disponible())
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return nom_moteur_pour(sys.platform, platform.machine(), _cuda_disponible())
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@@ -67,4 +76,15 @@ def choisir_transcripteur(nom, modele, langue, amorce):
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peripherique = "cuda" if nom == "faster-gpu" else "cpu"
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peripherique = "cuda" if nom == "faster-gpu" else "cpu"
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type_calcul = "float16" if nom == "faster-gpu" else "int8"
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type_calcul = "float16" if nom == "faster-gpu" else "int8"
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return TranscripteurFasterWhisper(modele, langue, amorce, peripherique, type_calcul)
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return TranscripteurFasterWhisper(modele, langue, amorce, peripherique, type_calcul)
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if nom == "gemini":
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# Toujours enveloppe d'un repli : la dictee ne doit jamais etre perdue
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# parce que le reseau ou l'API tombe (cf moteur/gemini.py).
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from core import modele_pour_moteur
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from moteur.gemini import TranscripteurAvecRepli, TranscripteurGemini
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local = _moteur_local()
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return TranscripteurAvecRepli(
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TranscripteurGemini(modele, langue, amorce),
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fabriquer_secours=lambda: choisir_transcripteur(
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local, modele_pour_moteur(local), langue, amorce),
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)
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raise NotImplementedError(f"Moteur non pris en charge à cette étape : {nom}")
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raise NotImplementedError(f"Moteur non pris en charge à cette étape : {nom}")
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@@ -0,0 +1,190 @@
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"""Transcription par l'API Gemini — l'audio part chez Google.
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Contrairement à `mlx` et `faster`, ce moteur N'EST PAS local : chaque dictée
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est envoyée à `generativelanguage.googleapis.com`. Il est donc toujours
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enveloppé d'un `TranscripteurAvecRepli` : réseau coupé, clé refusée, quota
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épuisé ou réponse vide, la dictée repasse par le moteur local au lieu d'être
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perdue.
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Aucune dépendance nouvelle : l'appel HTTP passe par `urllib` de la bibliothèque
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standard, et la clé se lit dans le trousseau macOS (`security`) ou, à défaut,
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dans la variable d'environnement GEMINI_API_KEY.
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"""
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import base64
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import io
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import json
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import os
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import subprocess
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import sys
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import urllib.error
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import urllib.request
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import wave
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import numpy as np
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from core import clean_transcript
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URL_API = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{modele}:generateContent"
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SERVICE_TROUSSEAU = "zonza-gemini"
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# Borné sous `duree_max_transcription_s` (20 s) : si Gemini ne répond pas à
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# temps, il doit rester de quoi basculer sur le moteur local avant que la
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# garde du halo ne tombe.
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DELAI_RESEAU_S = 12.0
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CONSIGNE = (
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"Tu es un moteur de dictée. Transcris mot pour mot ce que dit la personne, "
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"dans la langue parlée ({langue}), avec la ponctuation et les majuscules "
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"d'un texte écrit. Ne réponds pas, ne résume pas, ne commente pas, "
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"n'ajoute rien : rends UNIQUEMENT le texte dicté. Si l'enregistrement ne "
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"contient aucune parole, rends une chaîne vide. Termes techniques à "
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"orthographier exactement : {amorce}"
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)
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class ErreurGemini(RuntimeError):
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"""Tout échec côté Gemini : clé, réseau, quota, réponse inexploitable."""
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def audio_en_wav(audio, sample_rate):
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"""Encode un signal float32 mono dans [-1, 1] en WAV PCM 16 bits."""
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pcm = (np.clip(audio, -1.0, 1.0) * 32767).astype("<i2")
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tampon = io.BytesIO()
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with wave.open(tampon, "wb") as w:
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w.setnchannels(1)
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w.setsampwidth(2)
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w.setframerate(sample_rate)
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w.writeframes(pcm.tobytes())
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return tampon.getvalue()
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def _lire_trousseau():
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"""Clé rangée par `security add-generic-password -s zonza-gemini ...`.
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Le trousseau, et non `~/.zshrc` : Zonza est lancée par le Finder, qui ne
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lit jamais la configuration du shell — une clé exportée dans `.zshrc`
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serait invisible pour l'application.
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"""
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if sys.platform != "darwin":
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return None
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try:
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sortie = subprocess.run(
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["security", "find-generic-password", "-s", SERVICE_TROUSSEAU, "-w"],
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capture_output=True, text=True, timeout=5,
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)
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except Exception:
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return None
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if sortie.returncode != 0:
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return None
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return sortie.stdout.strip() or None
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def lire_cle(trousseau=None, environ=None):
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"""La clé du trousseau, sinon GEMINI_API_KEY, sinon None."""
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trousseau = trousseau or _lire_trousseau
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environ = os.environ if environ is None else environ
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return trousseau() or environ.get("GEMINI_API_KEY") or None
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def _envoyer(url, cle, corps, delai_s):
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"""POST JSON. La clé part en en-tête, jamais dans l'URL (qui finit en journal)."""
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requete = urllib.request.Request(
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url,
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data=json.dumps(corps).encode("utf-8"),
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headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": cle},
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method="POST",
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)
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try:
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with urllib.request.urlopen(requete, timeout=delai_s) as reponse:
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return json.loads(reponse.read())
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except urllib.error.HTTPError as e:
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brut = e.read().decode("utf-8", "replace")
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try:
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detail = json.loads(brut)["error"]["message"]
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except Exception:
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detail = " ".join(brut.split())[:300]
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raise ErreurGemini(f"HTTP {e.code} : {detail}") from e
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except (urllib.error.URLError, TimeoutError, OSError) as e:
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raise ErreurGemini(f"réseau : {e}") from e
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class TranscripteurGemini:
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"""Implémentation du contrat Transcripteur via l'API Gemini."""
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def __init__(self, modele, langue, amorce, sample_rate=16000,
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lire_cle=lire_cle, envoyer=_envoyer):
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self.modele = modele
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self.langue = langue
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self.amorce = amorce or ""
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self.sample_rate = sample_rate
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self._lire_cle = lire_cle
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|
self._envoyer = envoyer
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def _cle(self):
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cle = self._lire_cle()
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if not cle:
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raise ErreurGemini(
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"aucune clé Gemini : lancer `security add-generic-password "
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f"-s {SERVICE_TROUSSEAU} -a zonza -w` puis relancer Zonza"
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)
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return cle
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def warmup(self):
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"""Rien à charger : on vérifie seulement la clé, sans appel payant."""
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self._cle()
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def transcrire(self, audio):
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corps = {
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"system_instruction": {"parts": [{"text": CONSIGNE.format(
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langue=self.langue, amorce=self.amorce)}]},
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"contents": [{"role": "user", "parts": [
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{"inline_data": {
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"mime_type": "audio/wav",
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"data": base64.b64encode(audio_en_wav(audio, self.sample_rate)).decode("ascii"),
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}},
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{"text": "Transcris cet enregistrement."},
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]}],
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}
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reponse = self._envoyer(URL_API.format(modele=self.modele), self._cle(), corps, DELAI_RESEAU_S)
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candidats = reponse.get("candidates") or []
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if not candidats:
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raise ErreurGemini(f"réponse sans transcription : {json.dumps(reponse)[:300]}")
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parts = (candidats[0].get("content") or {}).get("parts") or []
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return clean_transcript("".join(p.get("text", "") for p in parts))
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class TranscripteurAvecRepli:
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"""Essaie le principal ; au moindre échec, bascule sur le moteur local.
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Le moteur local n'est fabriqué qu'au premier besoin : tant que Gemini
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répond, on n'immobilise pas 500 Mo de modèle en mémoire pour rien.
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"""
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def __init__(self, principal, fabriquer_secours):
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self.principal = principal
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self._fabriquer_secours = fabriquer_secours
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self._secours = None
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@property
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def secours_charge(self):
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return self._secours is not None
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def _secours_pret(self):
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if self._secours is None:
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self._secours = self._fabriquer_secours()
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self._secours.warmup()
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return self._secours
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def warmup(self):
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try:
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self.principal.warmup()
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except Exception as e:
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print(f"[gemini] indisponible ({e}) — moteur local chargé en secours")
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self._secours_pret()
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def transcrire(self, audio):
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try:
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return self.principal.transcrire(audio)
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except Exception as e:
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print(f"[gemini] échec ({e}) — transcription locale")
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return self._secours_pret().transcrire(audio)
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@@ -0,0 +1,170 @@
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"""Moteur Gemini : la transcription part chez Google, avec repli local.
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Aucun test ne touche le réseau : l'envoi HTTP et la lecture de la clé sont
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injectés. Ce qu'on éprouve ici, c'est la forme de la requête, la lecture de
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la réponse, et surtout le repli — une dictée ne doit JAMAIS être perdue parce
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que le réseau ou l'API tombe.
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"""
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import base64
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import io
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import wave
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import numpy as np
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import pytest
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from moteur import choisir_transcripteur, detecter_moteur
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from moteur.gemini import (
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ErreurGemini, TranscripteurAvecRepli, TranscripteurGemini, audio_en_wav,
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lire_cle,
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)
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def _reponse(texte):
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return {"candidates": [{"content": {"parts": [{"text": texte}]}}]}
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|
def _transcripteur(envoyer, cle="cle-test"):
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return TranscripteurGemini(
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||||||
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"gemini-x", "fr", "Vocabulaire : Gitea, iCloud.",
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||||||
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lire_cle=lambda: cle, envoyer=envoyer,
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)
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# --- encodage audio ---------------------------------------------------------
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def test_l_audio_devient_un_wav_16_bits_mono_a_16_khz():
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audio = np.array([0.0, 0.5, -0.5, 1.0], dtype="float32")
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||||||
|
with wave.open(io.BytesIO(audio_en_wav(audio, 16000))) as w:
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||||||
|
assert (w.getnchannels(), w.getsampwidth(), w.getframerate()) == (1, 2, 16000)
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||||||
|
echantillons = np.frombuffer(w.readframes(4), dtype="<i2")
|
||||||
|
assert list(echantillons) == [0, 16383, -16383, 32767]
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||||||
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|
||||||
|
|
||||||
|
def test_un_audio_sature_est_borne_au_lieu_de_deborder():
|
||||||
|
with wave.open(io.BytesIO(audio_en_wav(np.array([3.0, -3.0], dtype="float32"), 16000))) as w:
|
||||||
|
assert list(np.frombuffer(w.readframes(2), dtype="<i2")) == [32767, -32767]
|
||||||
|
|
||||||
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|
||||||
|
# --- requête et réponse -----------------------------------------------------
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||||||
|
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||||||
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def test_la_requete_porte_l_audio_le_modele_et_le_vocabulaire():
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vu = {}
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||||||
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def envoyer(url, cle, corps, delai_s):
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||||||
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vu.update(url=url, cle=cle, corps=corps)
|
||||||
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return _reponse("Bonjour.")
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||||||
|
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||||||
|
_transcripteur(envoyer).transcrire(np.zeros(1600, dtype="float32"))
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||||||
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||||||
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assert vu["url"].endswith("/models/gemini-x:generateContent")
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||||||
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assert vu["cle"] == "cle-test"
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parts = vu["corps"]["contents"][0]["parts"]
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||||||
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audio = next(p["inline_data"] for p in parts if "inline_data" in p)
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||||||
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assert audio["mime_type"] == "audio/wav"
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||||||
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assert base64.b64decode(audio["data"])[:4] == b"RIFF"
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||||||
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consigne = vu["corps"]["system_instruction"]["parts"][0]["text"]
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||||||
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assert "Gitea" in consigne and "iCloud" in consigne
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||||||
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def test_la_cle_ne_part_jamais_dans_l_url():
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||||||
|
vu = {}
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||||||
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_transcripteur(lambda url, cle, corps, delai_s: vu.setdefault("url", url) and _reponse("x")) \
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||||||
|
.transcrire(np.zeros(1600, dtype="float32"))
|
||||||
|
assert "cle-test" not in vu["url"]
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
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def test_le_texte_rendu_est_nettoye_et_les_morceaux_joints():
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||||||
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reponse = {"candidates": [{"content": {"parts": [{"text": "Je pousse "}, {"text": "sur Gitea. "}]}}]}
|
||||||
|
t = _transcripteur(lambda *a: reponse)
|
||||||
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assert t.transcrire(np.zeros(1600, dtype="float32")) == "Je pousse sur Gitea."
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||||||
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||||||
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||||||
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def test_une_reponse_sans_candidat_est_une_erreur_explicite():
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||||||
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t = _transcripteur(lambda *a: {"promptFeedback": {"blockReason": "OTHER"}})
|
||||||
|
with pytest.raises(ErreurGemini) as e:
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||||||
|
t.transcrire(np.zeros(1600, dtype="float32"))
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||||||
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assert "OTHER" in str(e.value)
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||||||
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||||||
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||||||
|
def test_une_cle_absente_est_signalee_des_le_warmup():
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||||||
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t = _transcripteur(lambda *a: _reponse("x"), cle=None)
|
||||||
|
with pytest.raises(ErreurGemini) as e:
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||||||
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t.warmup()
|
||||||
|
assert "zonza-gemini" in str(e.value)
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||||||
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|
||||||
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||||||
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def test_le_warmup_ne_consomme_aucun_appel_payant():
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||||||
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appels = []
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||||||
|
_transcripteur(lambda *a: appels.append(a) or _reponse("x")).warmup()
|
||||||
|
assert appels == []
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||||||
|
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||||||
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||||||
|
# --- lecture de la clé ------------------------------------------------------
|
||||||
|
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||||||
|
def test_la_cle_du_trousseau_prime_sur_l_environnement():
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||||||
|
assert lire_cle(trousseau=lambda: "du-trousseau", environ={"GEMINI_API_KEY": "env"}) == "du-trousseau"
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def test_sans_trousseau_on_se_rabat_sur_l_environnement():
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assert lire_cle(trousseau=lambda: None, environ={"GEMINI_API_KEY": "env"}) == "env"
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def test_sans_aucune_cle_on_rend_none():
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assert lire_cle(trousseau=lambda: None, environ={}) is None
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# --- repli local ------------------------------------------------------------
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class _Local:
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def __init__(self):
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self.appels = 0
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def warmup(self):
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pass
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def transcrire(self, audio):
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self.appels += 1
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return "texte local"
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def test_si_gemini_tombe_la_dictee_passe_par_le_moteur_local():
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def en_panne(audio):
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raise ErreurGemini("réseau coupé")
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principal = type("P", (), {"warmup": lambda s: None, "transcrire": lambda s, a: en_panne(a)})()
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local = _Local()
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t = TranscripteurAvecRepli(principal, fabriquer_secours=lambda: local)
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assert t.transcrire(np.zeros(10, dtype="float32")) == "texte local"
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def test_le_moteur_local_n_est_charge_qu_au_premier_repli():
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fabrications = []
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principal = type("P", (), {"warmup": lambda s: None, "transcrire": lambda s, a: "de gemini"})()
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t = TranscripteurAvecRepli(principal, fabriquer_secours=lambda: fabrications.append(1) or _Local())
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t.warmup()
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assert t.transcrire(np.zeros(10, dtype="float32")) == "de gemini"
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assert fabrications == []
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def test_une_cle_absente_au_warmup_ne_bloque_pas_le_demarrage():
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def sans_cle(self):
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raise ErreurGemini("aucune clé")
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principal = type("P", (), {"warmup": sans_cle, "transcrire": lambda s, a: "x"})()
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local = _Local()
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t = TranscripteurAvecRepli(principal, fabriquer_secours=lambda: local)
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t.warmup() # ne lève pas : le moteur local prendra le relais
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assert t.secours_charge
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# --- sélection du moteur ----------------------------------------------------
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def test_le_forcage_de_config_prime_sur_la_detection_materielle():
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assert detecter_moteur(forcage="gemini") == "gemini"
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def test_la_fabrique_rend_gemini_enveloppe_d_un_repli():
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t = choisir_transcripteur(nom="gemini", modele="gemini-x", langue="fr", amorce="")
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assert isinstance(t, TranscripteurAvecRepli)
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assert isinstance(t.principal, TranscripteurGemini)
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assert callable(t.warmup) and callable(t.transcrire)
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@@ -37,7 +37,7 @@ def test_un_moteur_inconnu_est_refuse_clairement():
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def test_la_table_ne_contient_que_les_moteurs_reconnus():
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def test_la_table_ne_contient_que_les_moteurs_reconnus():
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assert set(MODELES_PAR_MOTEUR) == {"mlx", "faster-cpu", "faster-gpu"}
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assert set(MODELES_PAR_MOTEUR) == {"mlx", "faster-cpu", "faster-gpu", "gemini"}
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def test_le_reglage_manuel_prime_sur_la_table():
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def test_le_reglage_manuel_prime_sur_la_table():
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