TranscrIA 0.4.2 — Install for everyone, 8 GB cards join in / L'installation pour tous, les cartes 8 Go entrent dans la danse
Installing TranscrIA no longer takes an expert — and the full workflow now runs
on the graphics card of an ordinary gaming PC.
Express install. ./install.sh now detects everything (GPU → LLM tier,
PostgreSQL, HF token → model choice), shows "here is what I am going to do",
and asks a single confirmation. The step-by-step questions remain available
with --expert. After the first login, a first-run checklist on the home
page lists what is missing — absent models, GPU not seen, default password —
each item with a link to fix it, and disappears once everything is green. A
one-page QUICKSTART walks from zero to first minutes.
8 GB tier: gaming cards join in. A new arbitration-LLM tier
(Qwen3.5-4B Q5_K_M, qualified on real meetings — surgical corrections, faithful
summaries) brings summary and correction to 8–11 GB cards, native and Docker
alike. The bundled image bakes both tiers and the container picks the right
one automatically under 12 GB — never upgrading on its own. A CPU profile
(Kroko engine) keeps transcription available with no GPU at all.
Review becomes targeted control. The SRT editor gains a reliability layer:
per-segment doubt indicators, "next doubtful" navigation, doubt marks on the
timeline, and a panel of segments removed by the anti-hallucination filter —
each restorable in one click.
Less waiting, honest engines. Summaries now start at upload by default
(often ready before you finish the wizard), worker-based engines load their
model once per meeting instead of once per chunk, and the Models page drives
Ollama end-to-end (list the served models, switch in one click). The served
runtimes were bumped and requalified on real audio, and the real-meeting
benchmark gained a long-form addendum measured on a full 99-minute meeting.
Also fixed: an express install with PostgreSQL installed but stopped now falls
back to SQLite with a clear message instead of failing mid-install — found by
playing the express path for real in a pristine container.
Installer TranscrIA ne demande plus d'expertise — et le workflow complet tourne
désormais sur la carte graphique d'un PC de jeu ordinaire.
Installation express. ./install.sh détecte tout (GPU → palier LLM,
PostgreSQL, token HF → choix des modèles), affiche « voilà ce que je vais
faire », et pose une seule confirmation. Le pas-à-pas reste disponible avec
--expert. Après la première connexion, une checklist de premier démarrage
sur l'accueil liste ce qui manque — modèles absents, GPU non vu, mot de passe
par défaut — chaque point avec un lien pour corriger, et disparaît quand tout
est vert. Un QUICKSTART d'une page mène de zéro au
premier compte-rendu.
Palier 8 Go : les cartes gaming entrent dans la danse. Un nouveau palier de
LLM d'arbitrage (Qwen3.5-4B Q5_K_M, qualifié sur réunions réelles — corrections
chirurgicales, résumés fidèles) apporte résumé et correction aux cartes
8-11 Go, en natif comme en Docker. L'image bundled embarque les deux
paliers et le conteneur choisit le bon automatiquement sous 12 Go — sans jamais
monter en gamme tout seul. Un profil CPU (moteur Kroko) garde la transcription
possible sans aucun GPU.
La relecture devient un contrôle ciblé. L'éditeur SRT gagne une couche de
fiabilité : indicateurs de doute par segment, navigation « douteux suivant »,
repères sur la frise, et un panneau des segments supprimés par le filtre
anti-hallucination — chacun restaurable en un clic.
Moins d'attente, des moteurs honnêtes. Le résumé démarre à l'upload par
défaut (souvent prêt avant la fin de l'assistant), les moteurs à worker
chargent leur modèle une fois par réunion au lieu d'une fois par chunk, et la
page Modèles pilote Ollama de bout en bout (liste des modèles servis, bascule
en un clic). Les runtimes servis ont été montés de version et requalifiés sur
audio réel, et le benchmark de réunions réelles gagne un addendum long-format
mesuré sur une réunion complète de 99 minutes.
Corrigé aussi : une installation express avec PostgreSQL installé mais arrêté
replie désormais sur SQLite avec un message clair au lieu d'échouer en plein
install — trouvé en jouant le parcours express en réel dans un conteneur
vierge.
Docker : ghcr.io/martossien/transcria-allinone:v0.4.2 (slim, dès 8 Go de VRAM) ·
ghcr.io/martossien/transcria-allinone:v0.4.2-bundled (~60 Go, modèles embarqués,
hors-ligne, dès 8 Go également)