[✨ FEATURE] Support custom or centralized model directory to avoid duplicate downloads
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 45/100
Direzione di ricerca
Start by reading how FluidVoice configures model loading and how FluidAudio accepts custom model paths; the issue does not name specific files or tests. Then trace where the app chooses its model directory. Done means users can point to an existing compatible directory, including one accessed through symlinks, while unset configuration falls back to the default cache.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Currently FluidVoice (via the FluidAudio framework) downloads and stores speech models in its own cache at \~/.cache/fluidaudio/Models/. While there is some internal cache resolution, there is no user-facing way to:
- Specify a custom or centralized models directory
- Use symlinks to already-downloaded models from other tools
- Prevent storing duplicate copies of the same models
This creates unnecessary disk space usage, especially for users who maintain a single centralized models folder across multiple local AI applications.
Requested feature:
Add support for a configurable model storage path (via Preferences, environment variable, or \~/.config). Ideally this should:
- Allow pointing to an existing directory containing compatible models
- Work well with symlinks
- Fall back gracefully to the default cache when no custom path is set
The underlying FluidAudio framework already supports loading models from custom paths programmatically. Exposing this capability in FluidVoice would be very helpful for power users managing disk space.
- Lingua principale
- Swift
- Stelle
- 11.9k
- Fork
- 863
- Merge medio
- 1g 13h
- PR unite (30g)
- 27
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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