open_notebook/README.md

Open Notebook (lokales Deployment)

Selbst gehostetes Open Notebook per Docker Compose — KI-gestützter Notiz-/Recherche-Assistent mit Chat, Quellenverwaltung und Podcast-Erstellung.

Nur zwei KI-Provider:

• Ollama (lokal, auf dem Host, GPU 1+2 — RTX 3090) für Chat, Embedding, Tools
• OpenRouter (Cloud, einziger externer Provider) als Alternative/Ergänzung

Text-to-Speech und Speech-to-Text laufen ebenfalls lokal: Chatterbox TTS (mit Stimmklonung) und faster-whisper, beide über schlanke selbstgeschriebene OpenAI-kompatible HTTP-Wrapper in services/.

Ausführliche Bedienung (Chat-Modi, Podcasts, Stimmen, Troubleshooting): siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md. Architektur- und Betriebsdetails für Weiterentwicklung: siehe CLAUDE.md.

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Architektur

Komponente	Läuft wo	Zweck
surrealdb	Docker	Datenbank (nur 127.0.0.1:8000)
open_notebook	Docker	Web-UI (:8502) + REST-API (:5055)
Ollama	Host (systemd)	Chat-/Embedding-Modelle, GPU 1+2
services/tts_server.py	Host (systemd-User-Dienst)	Chatterbox TTS, GPU 2, Port 8901
services/stt_server.py	Host (systemd-User-Dienst)	faster-whisper STT, GPU 2, Port 8902

Der open_notebook-Container erreicht Ollama und die TTS/STT-Wrapper über host.docker.internal (Linux-Route via extra_hosts: host-gateway).

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1. Voraussetzungen

• Docker + Docker Compose (Plugin), Daemon läuft
• Ollama installiert und als Dienst aktiv (systemctl status ollama), erreichbar auf 11434
  • Empfohlene systemd-Umgebung für Multi-GPU-Setups mit dedizierter Desktop-GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 (GPU 0 ausschließen), OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=131072
  • Benötigte Modelle: qwen3.5:27b, nomic-embed-text (weitere optional, siehe scripts/setup_models.sh) — mit ollama pull <modell> laden
• Python-Umgebungen für TTS/STT (bereits vorhandene Installationen dieses Systems):
  • Conda-Env chatterbox mit chatterbox-tts (~/miniforge3/envs/chatterbox, siehe ~/chatterbox-tts-cli/)
  • System-Python mit faster-whisper, fastapi, uvicorn
• OPENROUTER_API_KEY als Umgebungsvariable im Environment verfügbar (für die Secret-Generierung in Schritt 2)
• ufw (falls als Firewall aktiv) — Standardrichtlinie „deny incoming“ wird vorausgesetzt
• openssl, ffmpeg, curl, python3

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2. Installation

2.1 Repository

cd ~/open-notebook   # bzw. Zielverzeichnis
git status           # falls schon vorhanden: prüfen statt neu klonen

2.2 Secrets erzeugen (.env)

ENC_KEY=$(openssl rand -base64 32)
DB_PASS=$(openssl rand -base64 24 | tr -d '/+=')
cat > .env <<EOF
OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY=${ENC_KEY}
SURREAL_USER=root
SURREAL_PASSWORD=${DB_PASS}
OPENROUTER_API_KEY=${OPENROUTER_API_KEY}
EOF
chmod 600 .env

.env wird nicht committed (siehe .gitignore). .env.example ist das Template.

2.3 Container starten

docker compose pull
docker compose up -d
docker compose ps        # beide Container sollten "Up" sein

Web-UI: http://localhost:8502 · REST-API: http://localhost:5055 (beide nur 127.0.0.1).

2.4 Firewall öffnen für TTS/STT

Die TTS/STT-Wrapper laufen auf dem Host; der Docker-Container erreicht sie über die Docker-Bridge, was bei aktiver ufw-Firewall (Standard: deny incoming) explizit erlaubt werden muss — analog zur bestehenden Regel für Ollama (11434/tcp):

sudo ufw allow 8901/tcp comment 'open-notebook TTS (chatterbox)'
sudo ufw allow 8902/tcp comment 'open-notebook STT (faster-whisper)'

Ohne diesen Schritt bleiben TTS/STT vom Container aus unerreichbar (Timeout), obwohl sie lokal laufen und funktionieren.

2.5 TTS/STT-Server einrichten

./scripts/start_services.sh

Installiert services/systemd/*.service nach ~/.config/systemd/user/, aktiviert linger (damit die Dienste auch ohne aktive Login-Session laufen) und startet beide. Sie laufen auf GPU 2 — nicht GPU 0/1, um die Desktop-GPU und Ollamas Chat-Modell nicht zu verdrängen.

Das Skript ist idempotent und überlebt Reboots: die Dienste starten automatisch mit. Status und Logs:

systemctl --user status open-notebook-tts open-notebook-stt
journalctl --user -u open-notebook-tts -f

Der erste Start dauert bis zu einer Minute, weil whisper large-v3 geladen wird.

Für Stimmklonung mindestens eine Referenz-WAV in services/voices/default.wav ablegen (z. B. Symlink auf eine eigene Sprachaufnahme, 10–30s, WAV) — siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md.

2.6 KI-Provider und Modelle registrieren

./scripts/setup_models.sh

Richtet automatisch ein:

• Ollama-Credential (Chat + Embedding) mit num_ctx=98304 — wichtig, siehe Warnkasten unten
• Kuratierte Ollama-Modelle: qwen3.5:27b (Standard für Chat/Tools/großer Kontext), nomic-embed-text (Standard-Embedding), qwen3-coder-30b-128k (optional für Code)
• OpenRouter-API-Key aus .env/Environment in die verschlüsselte Datenbank migriert
• Kuratierte OpenRouter-Modelle (Claude Sonnet 5, Qwen3-Max, Gemini 3.5 Flash)
• Lokale TTS/STT-Wrapper als openai_compatible-Credentials + Standardmodelle

Warum num_ctx explizit gesetzt werden muss: Ohne diese Einstellung begrenzt die zugrunde liegende Bibliothek (esperanto) jede Ollama-Chat-Anfrage stillschweigend auf 8192 Tokens Kontext — unabhängig vom eigentlichen Modell-Limit. Größere Chat-Kontexte (z. B. ganze Bücher im „Volltext"-Modus) werden dann abgeschnitten, und weil qwen3.5:27b ein „denkendes" Modell ist, kommt dabei oft eine leere Antwort statt eines Fehlers heraus. 98304 ist der größte Wert, der auf dieser Hardware (RTX 3090, 24 GB) noch vollständig auf der GPU bleibt (ollama ps → 100% GPU). Details: CLAUDE.md.

2.7 Verifikation

curl -s http://127.0.0.1:5055/api/models/providers | python3 -m json.tool

Erwartung: "available": ["openrouter", "ollama"]. TTS/STT-Gesundheit:

curl -s http://127.0.0.1:8901/health   # Chatterbox TTS
curl -s http://127.0.0.1:8902/health   # faster-whisper STT

UI öffnen (http://localhost:8502), ein Notebook anlegen, eine Quelle hinzufügen und chatten — siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md für die weitere Bedienung.

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3. Alltägliche Befehle

docker compose up -d              # starten
docker compose down                # stoppen (Daten bleiben erhalten)
docker compose logs -f open_notebook   # Logs verfolgen
docker compose ps                  # Status

systemctl --user status open-notebook-tts open-notebook-stt   # TTS/STT-Status
systemctl --user restart open-notebook-tts                     # z.B. nach neuer Stimme
journalctl --user -u open-notebook-tts -f                      # TTS-Logs
./scripts/start_services.sh        # Units neu installieren + starten (idempotent)

./scripts/prune_podcast_data.py         # Podcast-Datenmüll anzeigen (Trockenlauf)
./scripts/prune_podcast_data.py --yes   # ... und löschen

./scripts/add_video_source.py <url>     # Video als Quelle (auch ohne Untertitel)

TTS/STT starten nach einem Reboot von selbst — start_services.sh ist nur für die Ersteinrichtung bzw. nach Änderungen an den Unit-Dateien nötig.

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4. Verzeichnisstruktur

open-notebook/
├── docker-compose.yml       # SurrealDB + open_notebook
├── .env                     # Secrets (gitignored)
├── .env.example             # Template
├── surreal_data/            # DB-Daten (gitignored)
├── notebook_data/           # Notebook-Dateien/Uploads (gitignored)
├── config/
│   └── content_core.yaml    # content-core (u.a. deutsche YouTube-Transkripte)
├── services/
│   ├── tts_server.py        # Chatterbox-Wrapper (OpenAI-API-kompatibel)
│   ├── stt_server.py        # faster-whisper-Wrapper
│   ├── systemd/              # Unit-Dateien für die beiden Wrapper
│   ├── voices/               # Referenz-WAVs fürs Voice-Cloning (gitignored)
│   └── logs/                 # (gitignored, Altlast der früheren nohup-Variante)
├── scripts/
│   ├── setup_models.sh       # Provider/Modelle einrichten (idempotent)
│   ├── start_services.sh     # TTS/STT als systemd-User-Dienste installieren+starten
│   └── prune_podcast_data.py # verwaiste Podcast-Ordner + Zwischenclips aufräumen
├── README.md                 # diese Datei
├── BEDIENUNGSANLEITUNG.md     # ausführliche Bedienungsanleitung (Deutsch)
└── CLAUDE.md                  # technische Architektur-Doku für Weiterentwicklung

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5. Bekannte Stolpersteine

Kurzreferenz — Details jeweils in CLAUDE.md:

• Embedding-Modell muss klein sein. qwen3-embedding (ein zweckentfremdetes 8B-LLM, ~13 GB geladen) konkurriert mit dem Chat-Modell um GPU-Speicher und fällt dann teilweise auf die CPU zurück — einzelne Embeddings dauern dann 40+ Sekunden und reißen Timeouts. nomic-embed-text (274 MB) ist der Standard hier.
• num_ctx beim Ollama-Chat-Credential ist Pflicht (siehe Warnkasten in 2.6) — sonst leere Chat-Antworten bei größerem Kontext, ohne sichtbaren Fehler.
• Neue Host-Ports brauchen eine ufw-Regel, sonst kann der Container sie nicht erreichen (Timeout, keine Fehlermeldung in Open Notebook selbst).
• YouTube-Transkripte brauchen config/content_core.yaml. content-core sucht Untertitel standardmäßig nur in en/es/pt — deutsche Videos landen sonst als leere Quelle im Notebook (Titel da, Inhalt leer, Fehler nur im Log). Die eingehängte Config setzt Deutsch an erste Stelle. Achtung: CCORE_CONFIG_PATH ersetzt die Konfiguration komplett (kein Merge) — die Datei muss vollständig bleiben, siehe Kopfkommentar darin.
• Videos ohne Untertitel gehen über ./scripts/add_video_source.py <url> (yt-dlp lädt die Tonspur, der lokale Whisper-Server transkribiert sie). Dafür ist OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_STT in docker-compose.yml zwingend: content-core reicht dem STT-Modell sonst keine base_url durch, fällt auf OpenAI zurück und scheitert mit „OpenAI API key not found" — das ist kein fehlender Key, sondern eine fehlende URL. Keinen OPENAI_API_KEY in den Container legen: das schickte Audio in die Cloud, obwohl Whisper lokal auf GPU 2 bereitsteht.
• Episoden löschen räumt nicht auf. Der Mülleimer-Button (bzw. DELETE /api/podcasts/episodes/{id}) entfernt nur die finale MP3 und den DB-Eintrag — der Ordner notebook_data/podcasts/episodes/<uuid>/ mit den Einzelclips, outline.json und transcript.json bleibt liegen. Das ist eine Lücke im Upstream-Code, kein lokales Konfigurationsproblem. Abhilfe: ./scripts/prune_podcast_data.py.
• GPU 2 teilen sich drei Prozesse (TTS, STT und der separate chatterbox-tts-MCP-Dienst auf Port 9999) — es bleiben nur ~12 GB Arbeitsspeicher für die Sprachsynthese. Deshalb serialisiert tts_server.py seine Generierung intern und TTS_BATCH_SIZE=1 steht in docker-compose.yml: ohne beides schickt der Podcast-Generator 5 Clips gleichzeitig, die parallel auf der GPU laufen und sie mit CUDA out of memory sprengen (sichtbar als HTTP 500 beim Vertonen).
• Podcast-Sprache wird über das language-Feld des Episode-Profils gesteuert, aber nur dank der gepatchten Prompt-Vorlagen unter prompts/podcast/ (per Bind-Mount in docker-compose.yml eingehängt) — die Original-Vorlagen im Image ignorieren language, was englische Podcasts (von der deutsch-fixierten TTS mit Akzent vorgelesen) verursachte. Die Vorlagen enthalten zusätzlich /no_think, damit qwen3.5:27b bei langem Quellinhalt nicht durch überlange Reasoning-Blöcke ungültiges JSON liefert. Änderst du die Vorlagen, danach docker compose up -d --force-recreate open_notebook. Details: BEDIENUNGSANLEITUNG.md und CLAUDE.md.