Despliegue

Todo corre desde una única imagen prediseñada: ghcr.io/diegoparras/escriba:latest. Incluye ffmpeg, Tesseract OCR, Whisper y un Redis integrado — sin servicios extra.

Consejo

Antes de empezar, copie .env.example a .env y defina sus secretos (SECRET_KEY, GOD_PASSWORD, …). Genere claves con openssl rand -hex 32.

EasyPanel

1. Project → + Service → App, luego configure Source → Docker Image con ghcr.io/diegoparras/escriba:latest.
2. Agregue sus variables de entorno (vea Configuración).
3. En Domains, establezca Container Port 8000, agregue su dominio y habilite HTTPS.
4. Deploy.

Docker Compose

git clone https://github.com/diegoparras/escriba.git
cd escriba
cp .env.example .env          # set your secrets
docker compose up -d --build

Portainer

Stacks → Add stack → Repository usando https://github.com/diegoparras/escriba y la ruta de compose docker-compose.yml (o pegue el archivo compose en el editor web). Defina las variables de entorno y despliegue; la app escucha en el puerto 8000.

Dokploy

Create Application → GitHub (repo diegoparras/escriba) con Build Type: Dockerfile, agregue sus variables de entorno, apunte el dominio al Container Port 8000 con HTTPS y despliegue.

Docker simple

docker build -t escriba .
docker run -d --name escriba --restart unless-stopped -p 8000:8000 \
-e SECRET_KEY="$(openssl rand -hex 32)" -e GOD_PASSWORD="change-me" escriba

Para TLS, coloque un proxy inverso delante. Caddyfile de ejemplo (HTTPS automático):

Caddyfile

example.com {
    reverse_proxy localhost:8000
}

Con Nginx, redirija hacia localhost:8000 y suba client_max_body_size para subidas grandes.

Servicio de anonimización

Para habilitar la anonimización de PII, ejecute el servicio interno Anonimal junto a Escriba y apunte ANONIMAL_URL hacia él (por ejemplo, http://anonimal:8000). Deje ANONIMAL_URL vacío para ocultar la función por completo.

Rendimiento

De forma predeterminada, la app genera un worker por núcleo de CPU, así que se adapta a cualquier host (un VPS de 1 núcleo → 1 worker; un servidor de 24 hilos → 24). Cada worker usa ~250 MB de RAM; fije WEB_CONCURRENCY en un número concreto para acotarlo.