Qwen3-TTS auf der DGX: Startskript, Deploy-Config, Node-Client

- dgx/start-qwen3-tts.sh startet CustomVoice (:8011) oder Base/Klon (:8012)
  via vllm-omni im Image vllm-node-030-omni
- dgx/qwen3_tts_spark.yaml: V1-Runner (MRV2 scheitert am vLLM-dev-Build)
  und 0.08/0.06 Speicher statt 2x 0.3
- SpeechSynthesis_Qwen.js als Ersatz fuer das Azure-Skript: Stimmenauswahl
  inkl. Klonstimmen, <break>-Pausen, Musik, Ausgabe als WAV/G.722/MP3

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

dgx/start-qwen3-tts.sh

@@ -0,0 +1,34 @@
+#!/bin/bash
+# Qwen3-TTS 1.7B auf der DGX Spark (admin@10.146.97.103) via vllm-omni.
+# OpenAI-kompatibel: POST http://10.146.97.103:<port>/v1/audio/speech
+#
+#   ./start-qwen3-tts.sh             -> CustomVoice (9 feste Stimmen)  :8011
+#   ./start-qwen3-tts.sh base        -> Base (Voice-Cloning, ref_audio) :8012
+#
+# Liegt auf der DGX unter ~/qwen3-tts/ zusammen mit qwen3_tts_spark.yaml
+# (eigene Deploy-Config: V1-Runner + 0.08/0.06 Speicher, siehe Kopf der YAML).
+set -eu
+CFG_DIR=/home/admin/qwen3-tts
+IMAGE=vllm-node-030-omni   # vllm-omni 0.30.0 + librosa/soundfile, bringt qwen3_tts mit
+
+case "${1:-customvoice}" in
+  customvoice) NAME=qwen3-tts-customvoice; PORT=8011; MODEL=Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice ;;
+  base)        NAME=qwen3-tts-base;        PORT=8012; MODEL=Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base ;;
+  *) echo "Aufruf: $0 [customvoice|base]" >&2; exit 1 ;;
+esac
+
+if docker ps --format '{{.Names}}' | grep -qx "$NAME"; then
+  echo "$NAME laeuft bereits"; exit 0
+fi
+docker rm "$NAME" >/dev/null 2>&1 || true
+
+docker run -d --name "$NAME" --network host --ipc host --gpus all \
+  -v /home/admin/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
+  -v "$CFG_DIR":/cfg:ro \
+  -e VLLM_DISABLE_COMPILE_CACHE=1 \
+  -e HF_HUB_OFFLINE=1 \
+  "$IMAGE" \
+  vllm-omni serve "$MODEL" --omni --port "$PORT" \
+    --deploy-config /cfg/qwen3_tts_spark.yaml
+
+echo "gestartet: docker logs -f $NAME"