# � Speech-to-Speech Avatar Microservices Architecture

Arquitetura de microserviços para testar e medir latência em pipeline completo de conversação com avatar (Speech-to-Text → LLM → Text-to-Speech → Avatar Animation).

## 📋 Visão Geral

Este projeto implementa uma arquitetura de microserviços independentes para simular e testar um sistema completo de conversação com avatar digital. Cada serviço pode ser desenvolvido, testado e escalado independentemente.

**Pipeline de Conversação:**
```
Audio → Whisper (STT) → LLM → TTS → MuseTalk → Video
```

## 🏗️ Arquitetura

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Gateway (Port 8080)                   │
│         Orchestrates all services & metrics              │
└───────────┬─────────────────────────────────────────────┘
            │
    ┌───────┴───────┬────────────┬────────────┐
    │               │            │            │
┌───▼────┐    ┌────▼─────┐  ┌──▼───┐   ┌────▼──────┐
│Whisper │    │   LLM    │  │ TTS  │   │ MuseTalk  │
│ (STT)  │    │          │  │      │   │ (Avatar)  │
│Port    │    │Port 5002 │  │Port  │   │Port 5004  │
│5001    │    │          │  │5003  │   │           │
└────────┘    └──────────┘  └──────┘   └───────────┘
```

### 📦 Microserviços

| Serviço | Porta | Função | Latência Mock |
|---------|-------|--------|---------------|
| **Gateway** | 8080 | Orquestra pipeline, métricas | - |
| **Whisper** | 5001 | Speech-to-Text | ~75ms |
| **LLM** | 5002 | Geração de respostas | ~250ms |
| **TTS** | 5003 | Text-to-Speech | ~125ms |
| **MuseTalk** | 5004 | Avatar Animation | ~125ms |

**Latência Total Esperada:** ~575ms

## 🚀 Instalação e Execução

### ⚠️ Importante para VAST.ai, VST.ai e Cloud GPU

Se você está usando **VAST.ai, RunPod, VST.ai ou qualquer plataforma cloud GPU**, **use APENAS a Opção 2 (Execução Local)**. 

**Por quê?**
- ❌ Docker-in-Docker NÃO funciona nesses ambientes
- ✅ Scripts Python rodam DIRETAMENTE sem Docker
- ✅ Mais rápido e com menos overhead

### Opção 1: Docker Compose (Para desenvolvimento local)

```bash
# 1. Clonar repositório
git clone <repo-url>
cd webrtc-latency-test

# 2. Iniciar todos os serviços
docker-compose up -d

# 3. Verificar status
docker-compose ps

# 4. Ver logs
docker-compose logs -f

# 5. Parar serviços
docker-compose down
```

### Opção 2: Execução Local (Recomendado para VST.ai / Runpod)

```bash
# 1. Clonar repositório (se necessário)
cd webrtc-latency-test

# 2. Iniciar todos os serviços
./start-all.sh

# 3. Verificar serviços
curl http://localhost:8080/health

# 4. Parar serviços
./stop-all.sh
```

**Vantagens da Execução Local:**
- ✅ Funciona em ambientes containerizados (VST.ai, Runpod, etc.)
- ✅ Não requer Docker instalado
- ✅ Mais leve e rápido para desenvolvimento
- ✅ Cada serviço roda em seu próprio processo Python
- ✅ Logs individuais em `/tmp/*.log`

## 🧪 Testando o Sistema

### Teste de Conversação Completa

```bash
# Enviar audio para o pipeline completo
curl -X POST http://localhost:8080/conversation \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "audio_data": "base64_encoded_audio_here",
    "user_id": "test_user_123"
  }'
```

**Resposta esperada:**
```json
{
  "transcript": "Olá, como você está?",
  "llm_response": "Estou muito bem, obrigado por perguntar!",
  "audio_data": "base64_audio_data",
  "video_data": "base64_video_data",
  "latency_ms": {
    "whisper": 75,
    "llm": 250,
    "tts": 125,
    "musetalk": 125,
    "total": 575
  }
}
```

### Teste de Latência Automatizado

```bash
# Executar 10 requisições e calcular estatísticas
python3 test_latency.py

# Resultados salvos em latency_results.json
cat latency_results.json
```

**Exemplo de resultado:**
```json
{
  "total_requests": 10,
  "successful_requests": 10,
  "failed_requests": 0,
  "avg_latency_ms": 575.2,
  "min_latency_ms": 571.8,
  "max_latency_ms": 580.1,
  "breakdown": {
    "whisper_avg": 75.1,
    "llm_avg": 250.3,
    "tts_avg": 125.0,
    "musetalk_avg": 124.8
  }
}
```

### Verificar Métricas

```bash
# Métricas de todos os serviços
curl http://localhost:8080/metrics
```

### Testar Serviços Individualmente

```bash
# Whisper (STT)
curl -X POST http://localhost:5001/transcribe \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"audio_data": "base64_audio"}'

# LLM
curl -X POST http://localhost:5002/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Olá"}'

# TTS
curl -X POST http://localhost:5003/synthesize \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Olá, tudo bem?"}'

# MuseTalk
curl -X POST http://localhost:5004/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"audio_data": "base64_audio"}'
```

## 📁 Estrutura do Projeto

```
webrtc-latency-test/
├── README.md                          # Este arquivo
├── docker-compose.yml                 # Orquestração Docker
├── start-all.sh                       # Script para iniciar localmente
├── stop-all.sh                        # Script para parar serviços
├── test_latency.py                    # Teste automatizado de latência
│
├── gateway/                           # Gateway Orchestrator
│   ├── main.py                        # API FastAPI
│   ├── requirements.txt               # Dependências
│   └── Dockerfile                     # Container
│
├── services/                          # Microserviços
│   ├── whisper/                       # Speech-to-Text
│   │   ├── server.py                  # Mock Whisper
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── Dockerfile
│   │
│   ├── llm/                          # Large Language Model
│   │   ├── server.py                  # Mock LLM
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── Dockerfile
│   │
│   ├── tts/                          # Text-to-Speech
│   │   ├── server.py                  # Mock TTS
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── Dockerfile
│   │
│   └── musetalk/                     # Avatar Animation
│       ├── server.py                  # Mock MuseTalk
│       ├── requirements.txt
│       └── Dockerfile
│
├── shared/                            # Código compartilhado
│   └── proto/                         # Protocol Buffers (futuro)
│       ├── whisper.proto
│       ├── llm.proto
│       ├── tts.proto
│       └── musetalk.proto
│
└── docs/
    └── ARCHITECTURE.md                # Documentação detalhada
```

## 🔄 Substituindo Mocks por Implementações Reais

Cada serviço mock pode ser substituído independentemente:

### 1. Whisper (Speech-to-Text)

```python
# services/whisper/server.py
import whisper

model = whisper.load_model("base")

@app.post("/transcribe")
async def transcribe(request: TranscribeRequest):
    # Decodificar audio
    audio = decode_audio(request.audio_data)
    
    # Transcrever com Whisper real
    result = model.transcribe(audio)
    
    return {"transcript": result["text"]}
```

### 2. LLM (Large Language Model)

```python
# services/llm/server.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gemma-2b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gemma-2b")

@app.post("/generate")
async def generate(request: GenerateRequest):
    inputs = tokenizer(request.text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0])
    
    return {"response": response}
```

### 3. TTS (Text-to-Speech)

```python
# services/tts/server.py
from fish_audio import FishAudioTTS

tts = FishAudioTTS()

@app.post("/synthesize")
async def synthesize(request: SynthesizeRequest):
    audio = tts.generate(request.text)
    audio_b64 = encode_audio(audio)
    
    return {"audio_data": audio_b64}
```

### 4. MuseTalk (Avatar Animation)

```python
# services/musetalk/server.py
from musetalk import MuseTalkPipeline

pipeline = MuseTalkPipeline()

@app.post("/generate")
async def generate(request: GenerateRequest):
    audio = decode_audio(request.audio_data)
    video = pipeline.generate(audio)
    video_b64 = encode_video(video)
    
    return {"video_data": video_b64}
```

## � Benchmarks de Latência

### Latências Esperadas (Implementação Real)

| Serviço | Mock | Real (GPU) | Real (CPU) |
|---------|------|------------|------------|
| Whisper | 75ms | 50-150ms | 200-500ms |
| LLM | 250ms | 100-300ms | 500-2000ms |
| TTS | 125ms | 100-200ms | 300-800ms |
| MuseTalk | 125ms | 80-150ms | 500-1500ms |
| **Total** | **~575ms** | **330-800ms** | **1500-4800ms** |

### Otimizações para Reduzir Latência

1. **Streaming Pipeline**: Processar em chunks ao invés de esperar resposta completa
2. **GPU Acceleration**: Usar CUDA para Whisper, LLM, TTS e MuseTalk
3. **Model Optimization**: Quantização, pruning, distillation
4. **Caching**: Cache de respostas frequentes (LLM, TTS)
5. **Batch Processing**: Processar múltiplas requisições juntas
6. **Edge Deployment**: Deploy próximo ao usuário

## �️ Desenvolvimento

### Adicionar Novo Serviço

```bash
# 1. Criar diretório
mkdir -p services/novo-servico

# 2. Criar server.py
cat > services/novo-servico/server.py << 'EOF'
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()

class Request(BaseModel):
    data: str

@app.post("/process")
async def process(request: Request):
    # Sua lógica aqui
    return {"result": "processed"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5005)
EOF

# 3. Criar requirements.txt
echo "fastapi==0.104.1
uvicorn==0.24.0
pydantic==2.5.0" > services/novo-servico/requirements.txt

# 4. Criar Dockerfile
cat > services/novo-servico/Dockerfile << 'EOF'
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY server.py .
CMD ["python", "server.py"]
EOF

# 5. Adicionar ao docker-compose.yml
```

### Logs e Debug

```bash
# Logs de serviço específico
docker-compose logs -f whisper
docker-compose logs -f gateway

# Logs locais
tail -f /tmp/whisper.log
tail -f /tmp/gateway.log

# Acessar container
docker-compose exec whisper /bin/bash
docker-compose exec gateway /bin/bash
```

## � Segurança e Produção

Para deploy em produção, adicionar:

- [ ] Autenticação (JWT, API Keys)
- [ ] Rate limiting
- [ ] HTTPS/TLS
- [ ] Input validation robusta
- [ ] Logging estruturado
- [ ] Monitoring (Prometheus, Grafana)
- [ ] Health checks avançados
- [ ] Circuit breakers
- [ ] Retry policies

## 📈 Monitoramento

```bash
# Health check de todos os serviços
curl http://localhost:8080/health

# Métricas detalhadas
curl http://localhost:8080/metrics | jq

# Status individual
curl http://localhost:5001/health
curl http://localhost:5002/health
curl http://localhost:5003/health
curl http://localhost:5004/health
```

## � Solução de Problemas

### Serviço não inicia

```bash
# Verificar portas em uso
lsof -ti:5001 -ti:5002 -ti:5003 -ti:5004 -ti:8080

# Matar processos
pkill -f "python.*server.py"

# Reiniciar
./stop-all.sh
./start-all.sh
```

### Docker não conecta serviços

```bash
# Verificar rede Docker
docker network ls
docker network inspect webrtc-latency-test_default

# Recriar containers
docker-compose down -v
docker-compose up -d --build
```

### Latência muito alta

1. Verificar logs de cada serviço
2. Testar serviços individualmente
3. Verificar recursos (CPU, RAM, GPU)
4. Verificar rede entre containers

## 📚 Documentação Adicional

- [Arquitetura Detalhada](docs/ARCHITECTURE.md)
- [API Reference](docs/API.md) (em breve)
- [Deployment Guide](docs/DEPLOYMENT.md) (em breve)

## 🎯 Próximos Passos

- [ ] Implementar streaming pipeline (chunks)
- [ ] Adicionar WebSocket para real-time
- [ ] Implementar Whisper real
- [ ] Integrar LLM (Gemma, LLaMA)
- [ ] Integrar Fish Audio TTS
- [ ] Integrar MuseTalk completo
- [ ] Adicionar frontend web
- [ ] Deploy em Kubernetes
- [ ] Adicionar monitoramento (Prometheus/Grafana)

## 📝 Licença

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