Docker

La imagen trae todo: CUDA 12.8 y cuDNN 9, el servidor (Python 3.12), el motor de voz OmniVoice en su propio entorno (Python 3.11 + torch), ffmpeg y Node.

Requisitos

GPU NVIDIA y su controlador al día.
Linux: Docker con NVIDIA Container Toolkit.
Windows: Docker Desktop con WSL 2 (la GPU pasa al contenedor sin instalar nada más).

Con Docker Compose

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/alenj0x1/translay.git
cd translay

Define la contraseña del dueño:
Ventana de terminal
```
cp .env.example .env
```
y cambia TRANSLAY_OWNER_PASSWORD en .env.
Construye y arranca:
Ventana de terminal
```
docker compose up -d --build
```
Abre http://localhost:8765 e inicia sesión con esa contraseña.

La primera vez descarga los modelos (~6 GB) al volumen modelos; el contenedor aparece como healthy cuando el servidor responde. Para ver el avance:

docker compose logs -f

Por qué hace falta la contraseña

Fuera de Docker, quien entra desde el mismo equipo (127.0.0.1) es el dueño sin iniciar sesión. Dentro del contenedor las conexiones llegan desde la red de Docker, así que nadie cuenta como local: sin contraseña nadie podría administrar la app. TRANSLAY_OWNER_PASSWORD (o --owner-password) la fija al arrancar. Más en Acceso.

Volúmenes

Ruta en el contenedor	Qué guarda
`/app/data`	Tu biblioteca, transcripciones, voces, cola, preferencias y claves (en el compose, `./data`).
`/models`	Modelos de Hugging Face (`HF_HOME`). Conservarlo evita volver a descargarlos.

Puedes montar la misma carpeta data/ que usa la instalación local: el formato es el mismo.

Sin Compose

docker build -t translay .
docker run -d --gpus all -p 8765:8765 \
  -e TRANSLAY_OWNER_PASSWORD=tu-contraseña \
  -v "$PWD/data:/app/data" -v translay-modelos:/models \
  --name translay translay

Las opciones de arranque van después del nombre de la imagen; reemplazan las de por defecto (--host 0.0.0.0 --no-browser), así que inclúyelas:

docker run … translay --host 0.0.0.0 --no-browser --translator nllb-1.3b