diff --git a/acestep15v3/Chart.yaml b/acestep15v3/Chart.yaml index e7995f264..be3ceb055 100644 --- a/acestep15v3/Chart.yaml +++ b/acestep15v3/Chart.yaml @@ -3,4 +3,4 @@ appVersion: "0.1.8" description: A Step Towards Music Generation Foundation Model. name: acestep15v3 type: application -version: 1.1.14 +version: 1.1.23 \ No newline at end of file diff --git a/acestep15v3/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/OlaresManifest.yaml index 4a322fbf9..7f1c3b374 100644 --- a/acestep15v3/OlaresManifest.yaml +++ b/acestep15v3/OlaresManifest.yaml @@ -6,11 +6,14 @@ metadata: description: The most powerful local music generation model that outperforms most commercial alternatives icon: https://app.cdn.olares.com/appstore/acestep/icon2.png appid: acestep15v3 - version: '1.1.14' + version: '1.1.23' title: ACE-Step 1.5 categories: - - Creativity - - AI + - Creativity + - AI + - models + tags: + - text-to-audio entrances: - name: acestep15 @@ -83,6 +86,8 @@ spec: - Requires ≥12GB VRAM; all LM models remain compatible upgradeDescription: | + + Run the official OpenResty entrance as UID/GID 1000 with writable runtime paths. Switch the reverse-proxy image from Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) to the official OpenResty image `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`. Align nginx config mounts and log paths with the official image layout (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`), and drop Bitnami-specific `OPENRESTY_CONF_FILE` wiring. @@ -133,6 +138,11 @@ spec: locale: - en-US - zh-CN + - de-DE + - es-ES + - it-IT + - fr-FR + - ja-JP doc: https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5 license: - text: MIT License diff --git a/acestep15v3/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml new file mode 100644 index 000000000..ad78f9a2f --- /dev/null +++ b/acestep15v3/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +metadata: + title: ACE-Step 1.5 + description: Das leistungsstärkste lokale Musik-Generierungsmodell, das die meisten kommerziellen Alternativen übertrifft +spec: + fullDescription: | + Wir präsentieren ACE-Step v1.5, ein hocheffizientes Open-Source-Musik-Foundation-Modell, das kommerzielle Generierungsqualität auf Consumer-Hardware bringt. Bei gängigen Bewertungsmetriken erreicht ACE-Step v1.5 eine Qualität jenseits der meisten kommerziellen Musikmodelle und bleibt dabei extrem schnell — unter 2 Sekunden pro vollständigem Song auf einer A100 und unter 10 Sekunden auf einer RTX 3090. Das Modell läuft lokal mit weniger als 4 GB VRAM und unterstützt leichte Personalisierung: Nutzer können aus nur wenigen Songs ein LoRA trainieren, um ihren eigenen Stil einzufangen. + + **Funktionen** + Leistung + - Ultrschnelle Generierung: Unter 2 s pro vollständigem Song auf A100, unter 10 s auf RTX 3090 (0,5 s bis 10 s auf A100 je nach Think-Modus und Diffusions-Schritten) + - Flexible Dauer: Unterstützt Audio-Generierung von 10 Sekunden bis 10 Minuten (600 s) + - Batch-Generierung: Bis zu 8 Songs gleichzeitig erzeugen + + Generierungsqualität + - Kommerzielle Ausgabequalität: Qualität jenseits der meisten kommerziellen Musikmodelle (zwischen Suno v4.5 und Suno v5) + - Reiche Stilunterstützung: Über 1000 Instrumente und Stile mit feinkörniger Timbre-Beschreibung + - Mehrsprachige Lyrics: Unterstützt über 50 Sprachen mit Lyrics-Prompt für Struktur- und Stilkontrolle + + Vielseitigkeit & Kontrolle + - Referenz-Audio-Eingabe: Referenz-Audio zur Steuerung des Generierungsstils nutzen + - Cover-Generierung: Covers aus vorhandenem Audio erstellen + - Neuzeichnen & Bearbeiten: Selektive lokale Audio-Bearbeitung und -Neugenerierung + - Spurentrennung: Audio in einzelne Stems aufteilen + - Mehrspur-Generierung: Ebenen hinzufügen wie die „Add Layer“-Funktion von Suno Studio + - Vocal2BGM: Automatische Begleitung für Gesangsspuren erzeugen + - Metadaten-Kontrolle: Dauer, BPM, Tonart/Skala und Taktart steuern + - Einfacher Modus: Vollständige Songs aus einfachen Beschreibungen erzeugen + - Abfrage-Umschreibung: Automatische LM-Erweiterung von Tags und Lyrics + - Audio-Verständnis: BPM, Tonart/Skala, Taktart und Caption aus Audio extrahieren + - LRC-Generierung: Lyric-Zeitstempel für erzeugte Musik automatisch erzeugen + - LoRA-Training: Ein-Klick-Annotation und Training in Gradio. 8 Songs, 1 Stunde auf 3090 (12 GB VRAM) + - Qualitätsbewertung: Automatische Qualitätsbewertung für erzeugtes Audio + + **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)** + - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — höhere Audioqualität mit 4B-Parameter-DiT-Decoder + - Erfordert ≥12 GB VRAM (mit Offload) oder empfohlen ≥20 GB; alle LM-Modelle bleiben kompatibel + + upgradeDescription: | + Reverse-Proxy-Image von Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) auf das offizielle OpenResty-Image `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat` umstellen. + + nginx-Konfigurations-Mounts und Log-Pfade an das Layout des offiziellen Images anpassen (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) und die Bitnami-spezifische Verdrahtung von `OPENRESTY_CONF_FILE` entfernen. + + llm-init-Image auf `beclab/llm-init:v1.3.1` anheben. + + HF_TOKEN / HF_ENDPOINT aus OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (Systemebene) mappen und HF_TOKEN über Secret injizieren. + + ACE-Step 1.5 auf das Shared-App-Muster apiVersion v3 migriert (acestep15v2 → acestep15v3): Sub-Charts in ein einzelnes Chart zusammengeführt, nginx-Entrance-Deployment in `acestep15v3` umbenannt, Backends innerhalb des Release-Namespace aufgelöst und `workloadReplicas` für Entrance- und Gradio-Engine-Workloads hinzugefügt. diff --git a/acestep15v3/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml new file mode 100644 index 000000000..8a95ab74e --- /dev/null +++ b/acestep15v3/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +metadata: + title: ACE-Step 1.5 + description: El modelo local de generación musical más potente, que supera a la mayoría de las alternativas comerciales +spec: + fullDescription: | + Presentamos ACE-Step v1.5, un modelo foundation musical de código abierto altamente eficiente que lleva la generación de calidad comercial al hardware de consumo. En métricas de evaluación habituales, ACE-Step v1.5 alcanza una calidad superior a la mayoría de los modelos musicales comerciales y sigue siendo extremadamente rápido: menos de 2 segundos por canción completa en una A100 y menos de 10 segundos en una RTX 3090. El modelo se ejecuta en local con menos de 4 GB de VRAM y admite personalización ligera: los usuarios pueden entrenar un LoRA a partir de solo unas pocas canciones para capturar su propio estilo. + + **Funciones** + Rendimiento + - Generación ultrarrápida: Menos de 2 s por canción completa en A100, menos de 10 s en RTX 3090 (de 0,5 s a 10 s en A100 según el modo think y los pasos de difusión) + - Duración flexible: Admite generación de audio de 10 segundos a 10 minutos (600 s) + - Generación por lotes: Genera hasta 8 canciones a la vez + + Calidad de generación + - Salida de calidad comercial: Calidad superior a la mayoría de los modelos musicales comerciales (entre Suno v4.5 y Suno v5) + - Amplio soporte de estilos: Más de 1000 instrumentos y estilos con descripción fina del timbre + - Letras multilingües: Admite más de 50 idiomas con prompt de letras para control de estructura y estilo + + Versatilidad y control + - Entrada de audio de referencia: Usa audio de referencia para guiar el estilo de generación + - Generación de covers: Crea covers a partir de audio existente + - Repintado y edición: Edición y regeneración selectiva de audio local + - Separación de pistas: Separa el audio en stems individuales + - Generación multipista: Añade capas como la función «Add Layer» de Suno Studio + - Vocal2BGM: Genera automáticamente acompañamiento para pistas vocales + - Control de metadatos: Controla duración, BPM, tonalidad/escala y compás + - Modo simple: Genera canciones completas a partir de descripciones sencillas + - Reescritura de consultas: Expansión automática con LM de etiquetas y letras + - Comprensión de audio: Extrae BPM, tonalidad/escala, compás y descripción del audio + - Generación LRC: Genera automáticamente marcas de tiempo de letras para la música generada + - Entrenamiento LoRA: Anotación y entrenamiento en un clic en Gradio. 8 canciones, 1 hora en 3090 (12 GB VRAM) + - Puntuación de calidad: Evaluación automática de la calidad del audio generado + + **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)** + - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — mayor calidad de audio con decodificador DiT de 4B parámetros + - Requiere ≥12 GB VRAM (con offload) o se recomienda ≥20 GB; todos los modelos LM siguen siendo compatibles + + upgradeDescription: | + Cambiar la imagen del reverse-proxy de Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) a la imagen oficial de OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`. + + Alinear los montajes de configuración de nginx y las rutas de registro con el diseño de la imagen oficial (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) y eliminar el cableado específico de Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`. + + Actualizar la imagen llm-init a `beclab/llm-init:v1.3.1`. + + Mapear HF_TOKEN / HF_ENDPOINT desde OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (nivel de sistema) e inyectar HF_TOKEN mediante Secret. + + Migración de ACE-Step 1.5 al patrón de aplicación compartida apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3): subcharts aplanados en un solo chart, Deployment de entrada nginx renombrado a `acestep15v3`, backends resueltos dentro del namespace del release, y `workloadReplicas` añadidos para las cargas de entrada y del motor Gradio. diff --git a/acestep15v3/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml new file mode 100644 index 000000000..592d20b83 --- /dev/null +++ b/acestep15v3/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +metadata: + title: ACE-Step 1.5 + description: Le modèle local de génération musicale le plus puissant, qui surpasse la plupart des alternatives commerciales +spec: + fullDescription: | + Nous présentons ACE-Step v1.5, un modèle foundation musical open-source très efficace qui apporte une génération de niveau commercial au matériel grand public. Sur les métriques d'évaluation courantes, ACE-Step v1.5 atteint une qualité supérieure à la plupart des modèles musicaux commerciaux tout en restant extrêmement rapide — moins de 2 secondes par chanson complète sur A100 et moins de 10 secondes sur RTX 3090. Le modèle s'exécute localement avec moins de 4 Go de VRAM et prend en charge une personnalisation légère : les utilisateurs peuvent entraîner un LoRA à partir de quelques chansons pour capturer leur propre style. + + **Fonctionnalités** + Performances + - Génération ultra-rapide : moins de 2 s par chanson complète sur A100, moins de 10 s sur RTX 3090 (0,5 s à 10 s sur A100 selon le think mode et les étapes de diffusion) + - Durée flexible : génération audio de 10 secondes à 10 minutes (600 s) + - Génération par lots : jusqu'à 8 chansons simultanément + + Qualité de génération + - Sortie de niveau commercial : qualité supérieure à la plupart des modèles musicaux commerciaux (entre Suno v4.5 et Suno v5) + - Large prise en charge des styles : plus de 1000 instruments et styles avec description fine du timbre + - Paroles multilingues : plus de 50 langues avec invite de paroles pour le contrôle de structure et de style + + Polyvalence et contrôle + - Entrée audio de référence : utilisez un audio de référence pour guider le style de génération + - Génération de reprises : créez des covers à partir d'un audio existant + - Peinture et édition : édition et régénération audio locale sélectives + - Séparation des pistes : séparez l'audio en stems individuels + - Génération multi-pistes : ajoutez des couches comme la fonction « Add Layer » de Suno Studio + - Vocal2BGM : génère automatiquement l'accompagnement pour les pistes vocales + - Contrôle des métadonnées : durée, BPM, tonalité/gamme, signature rythmique + - Mode simple : générez des chansons complètes à partir de descriptions simples + - Réécriture de requête : expansion LM automatique des tags et paroles + - Compréhension audio : extrait BPM, tonalité/gamme, signature rythmique et légende de l'audio + - Génération LRC : génère automatiquement les horodatages des paroles + - Entraînement LoRA : annotation et entraînement en un clic dans Gradio. 8 chansons, 1 heure sur 3090 (12 Go VRAM) + - Notation de qualité : évaluation automatique de la qualité de l'audio généré + + **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)** + - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — meilleure qualité audio avec décodeur DiT à 4B paramètres + - Requiert ≥12 Go VRAM (avec offload) ou ≥20 Go recommandés ; tous les modèles LM restent compatibles + + upgradeDescription: | + Remplacer l'image du reverse-proxy Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) par l'image officielle OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`. + + Aligner les montages de configuration nginx et les chemins de journaux sur la disposition de l'image officielle (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`), et supprimer le câblage spécifique à Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`. + + Mettre à jour l'image llm-init vers `beclab/llm-init:v1.3.1`. + + Mapper HF_TOKEN / HF_ENDPOINT depuis OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (niveau système) et injecter HF_TOKEN via Secret. + + Migration d'ACE-Step 1.5 vers le modèle d'application partagée apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3) : sous-charts aplatis en un seul chart, Deployment d'entrée nginx renommé `acestep15v3`, backends résolus dans le namespace de la release, et `workloadReplicas` ajoutés pour les charges d'entrée et du moteur Gradio. diff --git a/acestep15v3/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml new file mode 100644 index 000000000..68f785cea --- /dev/null +++ b/acestep15v3/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +metadata: + title: ACE-Step 1.5 + description: Il modello locale di generazione musicale più potente, che supera la maggior parte delle alternative commerciali +spec: + fullDescription: | + Presentiamo ACE-Step v1.5, un modello foundation musicale open-source altamente efficiente che porta la generazione di livello commerciale sull'hardware consumer. Sulle metriche di valutazione più comuni, ACE-Step v1.5 raggiunge una qualità superiore alla maggior parte dei modelli musicali commerciali rimanendo estremamente veloce: meno di 2 secondi per brano completo su A100 e meno di 10 secondi su RTX 3090. Il modello gira in locale con meno di 4 GB di VRAM e supporta una personalizzazione leggera: gli utenti possono addestrare un LoRA a partire da poche canzoni per catturare il proprio stile. + + **Funzionalità** + Prestazioni + - Generazione ultra-rapida: Meno di 2 s per brano completo su A100, meno di 10 s su RTX 3090 (da 0,5 s a 10 s su A100 a seconda del think mode e dei passi di diffusione) + - Durata flessibile: Supporta generazione audio da 10 secondi a 10 minuti (600 s) + - Generazione in batch: Genera fino a 8 brani contemporaneamente + + Qualità di generazione + - Output di livello commerciale: Qualità superiore alla maggior parte dei modelli musicali commerciali (tra Suno v4.5 e Suno v5) + - Ampio supporto di stili: Oltre 1000 strumenti e stili con descrizione fine del timbro + - Testi multilingue: Supporta oltre 50 lingue con prompt dei testi per controllo di struttura e stile + + Versatilità e controllo + - Input audio di riferimento: Usa audio di riferimento per guidare lo stile di generazione + - Generazione di cover: Crea cover da audio esistente + - Ripittura e modifica: Editing e rigenerazione selettiva dell'audio locale + - Separazione tracce: Separa l'audio in stem individuali + - Generazione multi-traccia: Aggiungi layer come la funzione «Add Layer» di Suno Studio + - Vocal2BGM: Genera automaticamente l'accompagnamento per le tracce vocali + - Controllo metadati: Controlla durata, BPM, tonalità/scala e tempo + - Modalità semplice: Genera brani completi da descrizioni semplici + - Riscrittura query: Espansione automatica LM di tag e testi + - Comprensione audio: Estrae BPM, tonalità/scala, tempo e caption dall'audio + - Generazione LRC: Genera automaticamente timestamp dei testi per la musica generata + - Training LoRA: Annotazione e training con un clic in Gradio. 8 brani, 1 ora su 3090 (12 GB VRAM) + - Punteggio qualità: Valutazione automatica della qualità dell'audio generato + + **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)** + - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — qualità audio superiore con decoder DiT da 4B parametri + - Richiede ≥12 GB VRAM (con offload) o consigliati ≥20 GB; tutti i modelli LM restano compatibili + + upgradeDescription: | + Passare l'immagine del reverse-proxy da Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) all'immagine ufficiale OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`. + + Allineare i mount della configurazione nginx e i percorsi dei log al layout dell'immagine ufficiale (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) e rimuovere il cablaggio specifico Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`. + + Aggiornare l'immagine llm-init a `beclab/llm-init:v1.3.1`. + + Mappare HF_TOKEN / HF_ENDPOINT da OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (livello di sistema) e iniettare HF_TOKEN tramite Secret. + + Migrazione di ACE-Step 1.5 al pattern di app condivisa apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3): sub-chart appiattiti in un unico chart, Deployment di ingresso nginx rinominato in `acestep15v3`, backend risolti nel namespace della release e `workloadReplicas` aggiunti per i workload di ingresso e del motore Gradio. diff --git a/acestep15v3/i18n/ja-JP/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/ja-JP/OlaresManifest.yaml new file mode 100644 index 000000000..196ecc0af --- /dev/null +++ b/acestep15v3/i18n/ja-JP/OlaresManifest.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +metadata: + title: ACE-Step 1.5 + description: ほとんどの商用代替を上回る、最も強力なローカル音楽生成モデル +spec: + fullDescription: | + ACE-Step v1.5 を紹介します。コンシューマー向けハードウェアで商用グレードの生成を実現する、高効率なオープンソース音楽基盤モデルです。一般的な評価指標において、ACE-Step v1.5 はほとんどの商用音楽モデルを超える品質を達成しつつ、極めて高速です — A100 では1曲あたり2秒未満、RTX 3090 では10秒未満。モデルは 4GB 未満の VRAM でローカル実行でき、軽量なパーソナライズにも対応：数曲から LoRA を学習して自分のスタイルを捉えられます。 + + **機能** + パフォーマンス + - 超高速生成：A100 で1曲あたり2秒未満、RTX 3090 で10秒未満（think モードと拡散ステップに応じて A100 で 0.5s〜10s） + - 柔軟な長さ：10秒〜10分（600秒）の音声生成に対応 + - バッチ生成：最大8曲を同時生成 + + 生成品質 + - 商用グレード出力：ほとんどの商用音楽モデルを超える品質（Suno v4.5 と Suno v5 の間） + - 豊富なスタイル対応：1000以上の楽器・スタイルと細粒度の音色記述 + - 多言語歌詞：50以上の言語に対応し、構造とスタイル制御用の歌詞プロンプトあり + + 多様性と制御 + - 参照音声入力：参照音声で生成スタイルを誘導 + - カバー生成：既存音声からカバーを作成 + - リペイント＆編集：局所的な音声編集と再生成 + - トラック分離：音声を個別ステムに分離 + - マルチトラック生成：Suno Studio の「Add Layer」のようなレイヤー追加 + - Vocal2BGM：ボーカルトラックの伴奏を自動生成 + - メタデータ制御：長さ、BPM、キー/スケール、拍子を制御 + - シンプルモード：簡単な説明からフル曲を生成 + - クエリ書き換え：タグと歌詞の LM 自動展開 + - 音声理解：音声から BPM、キー/スケール、拍子、キャプションを抽出 + - LRC 生成：生成音楽の歌詞タイムスタンプを自動生成 + - LoRA トレーニング：Gradio でワンクリック注釈＆学習。8曲、3090 で1時間（12GB VRAM） + - 品質スコアリング：生成音声の自動品質評価 + + **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)** + - acestep-v15-xl-base、acestep-v15-xl-sft、acestep-v15-xl-turbo — 4B パラメータ DiT デコーダによる高音質 + - ≥12GB VRAM（オフロード時）または推奨 ≥20GB；すべての LM モデルは互換のまま + + upgradeDescription: | + リバースプロキシのイメージを Bitnami OpenResty（`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`）から公式 OpenResty イメージ `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat` に切り替えます。 + + nginx 設定のマウントとログパスを公式イメージのレイアウト（`/etc/nginx/conf.d/default.conf`、`/usr/local/openresty/nginx/logs/...`）に合わせ、Bitnami 固有の `OPENRESTY_CONF_FILE` 配線を削除します。 + + llm-init イメージを `beclab/llm-init:v1.3.1` に更新。 + + HF_TOKEN / HF_ENDPOINT を OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_*（システムレベル）からマッピングし、Secret 経由で HF_TOKEN を注入。 + + ACE-Step 1.5 を apiVersion v3 共有アプリパターンへ移行（acestep15v2 → acestep15v3）：サブチャートを単一チャートに平坦化、nginx エントランス Deployment を `acestep15v3` に改名、バックエンドをリリース名前空間内で解決、エントランスと Gradio エンジンのワークロードに `workloadReplicas` を追加。 diff --git a/acestep15v3/owners b/acestep15v3/owners index 87a4d053e..54214d082 100644 --- a/acestep15v3/owners +++ b/acestep15v3/owners @@ -1,7 +1,3 @@ owners: -- 'LittleLollipop' -- 'TShentu' -- 'hysyeah' -- 'pengpeng' -- 'harveyff' -- 'zdf-org' + - username: '@beclab' + title: 'Olares' diff --git a/acestep15v3/templates/acestep15v3.yaml b/acestep15v3/templates/acestep15v3.yaml index 3a51004bf..9ebacdaa6 100644 --- a/acestep15v3/templates/acestep15v3.yaml +++ b/acestep15v3/templates/acestep15v3.yaml @@ -11,9 +11,14 @@ data: # download dashboard; llm-init API paths (/api/progress, /healthz, …) are # pinned to download-svc so they never fall through to Gradio (404). server { + client_body_temp_path /tmp/client_body; + proxy_temp_path /tmp/proxy; + fastcgi_temp_path /tmp/fastcgi; + uwsgi_temp_path /tmp/uwsgi; + scgi_temp_path /tmp/scgi; listen 8080; - access_log /usr/local/openresty/nginx/logs/access.log; - error_log /usr/local/openresty/nginx/logs/error.log; + access_log /dev/stdout; + error_log /dev/stderr; client_max_body_size 500m; proxy_buffering off; @@ -147,9 +152,20 @@ spec: items: - key: nginx.conf path: nginx.conf + - name: nginx-runtime + emptyDir: {} containers: - name: nginx image: "docker.io/openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat" + command: + - /usr/local/openresty/bin/openresty + args: + - -g + - "daemon off; pid /tmp/nginx.pid;" + securityContext: + runAsUser: 1000 + runAsGroup: 1000 + ports: - containerPort: 8080 protocol: TCP @@ -177,6 +193,8 @@ spec: - name: nginx-config mountPath: /etc/nginx/conf.d/default.conf subPath: nginx.conf + - name: nginx-runtime + mountPath: /var/run/openresty --- apiVersion: v1 diff --git a/acestep15v3/templates/download.yaml b/acestep15v3/templates/download.yaml index 65ae7f4b2..4bb024c7e 100644 --- a/acestep15v3/templates/download.yaml +++ b/acestep15v3/templates/download.yaml @@ -69,7 +69,7 @@ spec: - name: llm-init # v1.2.4: comma multi-source, nullengine download-only, default LFS # (hf_xet off unless HF_ENABLE_XET=true). - image: docker.io/beclab/llm-init:v1.3.1 + image: docker.io/beclab/llm-init:v1.7.12 imagePullPolicy: IfNotPresent env: # Empty ENGINE_KIND selects download-only mode (nullengine).