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- New service: tools bridge (port 37147) registry + Carbonyl/PageIndex/Chandra POST jobs - config/services.local.env.example and gitignore for services.local.env - .env.example for repos-devtools, regex-search, ia-dev-gateway, orchestrator, claw proxy, langextract - Orchestrator intents: tools.registry, tools.carbonyl.plan, tools.pageindex.run, tools.chandra.ocr - Docs: API + repo service fiche, architecture index; do not commit dist/
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# Chandra OCR (amont)
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[Chandra OCR 2](https://github.com/datalab-to/chandra) convertit images et PDF en **Markdown**, **HTML** ou **JSON** en conservant la mise en page (tableaux, formulaires, écriture manuscrite, math). Code sous **Apache-2.0** ; les **poids du modèle** suivent une licence dédiée (**MODEL_LICENSE** dans `upstream/`) — voir le [dépôt amont](https://github.com/datalab-to/chandra).
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Ce répertoire **`services/chandra/`** contient :
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- **`upstream/`** : sous-module Git vers **datalab-to/chandra**.
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- **`install-local-hf.sh`** : installe les dépendances **Hugging Face** (Torch, Transformers, etc.) dans **`upstream/.venv`**.
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- **`run-chandra-hf.sh`** : lance la CLI avec **`--method hf`** (inférence locale).
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- **`run-chandra.sh`** : lance **`chandra`** tel quel (passer **`--method vllm`** ou **`hf`**).
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- **`.env.example`** : variables pour **`upstream/local.env`** (modèle, GPU, tokens).
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## Configuration locale (Hugging Face)
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Une fois le sous-module présent :
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```bash
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cd services/chandra
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./install-local-hf.sh
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cp .env.example upstream/local.env
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# Éditer upstream/local.env si besoin (TORCH_DEVICE, MAX_OUTPUT_TOKENS, HF_TOKEN).
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```
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- **GPU** : laisser `TORCH_DEVICE` vide pour **`device_map="auto"`** (comportement amont), ou fixer par ex. **`TORCH_DEVICE=cuda:0`**.
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- **CPU** : possible mais lent ; indiquer **`TORCH_DEVICE=cpu`**.
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- Le modèle **`MODEL_CHECKPOINT`** est téléchargé depuis Hugging Face au premier run (connexion requise ; espace disque important).
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L’amont recommande [flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention) pour de meilleures perfs GPU ; après installation, **`TORCH_ATTN=flash_attention_2`** dans **`local.env`**.
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## Usage (HF local)
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```bash
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cd services/chandra
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./run-chandra-hf.sh /chemin/document.pdf ./sortie_ocr
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# répertoire d’entrée :
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./run-chandra-hf.sh /chemin/documents ./sortie_ocr
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```
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Équivalent : **`./run-chandra.sh … --method hf`**.
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## Usage (vLLM, optionnel)
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Si tu préfères un serveur vLLM plutôt que le chargement local du modèle :
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```bash
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cd services/chandra/upstream
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uv sync
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# puis démarrer chandra_vllm selon README amont
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cd ..
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./run-chandra.sh input.pdf ./output --method vllm
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```
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## Rôle dans smart_ide
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- **OCR / numérisation structurée** pour pipelines documentaires, en amont de **PageIndex** ([PageIndex](../pageindex/README.md)) ou d’**AnythingLLM** / **docv**.
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- **Pas de service HTTP** dans ce dépôt : exécution **CLI** (comme **`services/pageindex/`**).
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**API IDE** : OCR via **`smart-ide-tools-bridge`** — `POST /v1/chandra/ocr` — [docs/API/smart-ide-tools-bridge-api.md](../../docs/API/smart-ide-tools-bridge-api.md).
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Documentation : [docs/repo/service-chandra.md](../../docs/repo/service-chandra.md), [docs/features/chandra-ocr-documents.md](../../docs/features/chandra-ocr-documents.md).
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## Ressources amont
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- Dépôt : [datalab-to/chandra](https://github.com/datalab-to/chandra)
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- Paquet PyPI : `chandra-ocr` (alternative : `pip install chandra-ocr[hf]`)
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