Deploy

Tudo roda a partir de uma imagem pré-construída: ghcr.io/diegoparras/escriba:latest. Ela inclui ffmpeg, Tesseract OCR, Whisper e um Redis embutido — sem serviços extras.

Dica

Antes de começar, copie .env.example para .env e defina seus segredos (SECRET_KEY, GOD_PASSWORD, …). Gere chaves com openssl rand -hex 32.

EasyPanel

1. Project → + Service → App, depois defina Source → Docker Image como ghcr.io/diegoparras/escriba:latest.
2. Adicione suas variáveis de ambiente (veja Configuração).
3. Em Domains, defina Container Port 8000, adicione seu domínio e 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 e o caminho do compose docker-compose.yml (ou cole o arquivo compose no editor web). Defina as variáveis de ambiente e faça o deploy; o aplicativo escuta na porta 8000.

Dokploy

Create Application → GitHub (repositório diegoparras/escriba) com Build Type: Dockerfile, adicione suas variáveis de ambiente, defina o domínio para Container Port 8000 com HTTPS e faça o deploy.

Docker puro

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 um proxy reverso à frente. Exemplo de Caddyfile (HTTPS automático):

Caddyfile

example.com {
    reverse_proxy localhost:8000
}

Com o Nginx, faça o proxy para localhost:8000 e aumente o client_max_body_size para uploads grandes.

Serviço de anonimização

Para habilitar a anonimização de PII, rode o serviço interno Anonimal ao lado do Escriba e aponte ANONIMAL_URL para ele (por exemplo, http://anonimal:8000). Deixe ANONIMAL_URL vazio para ocultar o recurso por completo.

Desempenho

Por padrão, o aplicativo cria um worker por núcleo de CPU, então ele se adapta a qualquer host (uma VPS de 1 núcleo → 1 worker; um servidor de 24 threads → 24). Cada worker usa ~250 MB de RAM; defina WEB_CONCURRENCY com um número fixo para limitá-lo.