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docs(i18n): review pass over the low-resource guide translations (#549)

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Independent reviewer agents checked all 20 locales of guide/low-resource plus the two cross-link paragraphs against the English source. 26 fixes across 12 locales (fr calques, tr/ru terminology drift, a zh-CN crop-vs-trim meaning error, a zh-TW garden-path sentence, ko particles, de collocations, es calques, small id/vi/th/sv fixes); 8 locales clean. Parity check and VitePress build pass.

Admin merge: docs-only PR, path-filtered required contexts never report (#420 precedent).
This commit is contained in:
SnapOtter
2026-07-17 10:23:54 +08:00
committed by GitHub
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commit 8dcfd55745
15 changed files with 27 additions and 27 deletions
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apps/docs/fr/guide/low-resource.md
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@@ -14,12 +14,12 @@ Deux contraintes strictes d'emblée :
## Ce qui tourne bien sur du petit matériel {#what-runs-well}
Tous les outils non-IA fonctionnent sur une machine à 2 Go / 2 cœurs : l'intégralité des sections Image et Fichiers, les outils PDF et les opérations vidéo et audio en copie de flux (couper, couper le son, changement de conteneur). La plupart se terminent en moins d'une seconde.
Tous les outils non-IA fonctionnent sur une machine à 2 Go / 2 cœurs : l'intégralité des sections Image et Fichiers, les outils PDF et les opérations vidéo et audio en copie de flux (couper, couper le son, changer de conteneur). La plupart se terminent en moins d'une seconde.
Deux charges de travail font exception :
- **Le réencodage vidéo** (conversion entre codecs) est limité par le CPU. Un clip 1080p qui prend ~40 s sur un CPU de bureau rapide peut prendre plusieurs minutes sur un CPU de classe Pi. Les opérations en copie de flux restent instantanées.
- **Les outils IA** demandent de la RAM (4 Go recommandés) et du disque (les bundles les plus gros font 4-5 Go chacun), et les plus lourds (mise à l'échelle, restauration de photos, suppression d'arrière-plan) ne sont pas praticables sur des CPU de classe Pi. L'IA légère comme la détection de visages et l'OCR reste utilisable si vous avez la mémoire nécessaire.
- **Les outils IA** demandent de la RAM (4 Go recommandés) et du disque (les bundles les plus gros font 4-5 Go chacun), et les plus lourds (mise à l'échelle, restauration de photos, suppression d'arrière-plan) ne sont pas utilisables en pratique sur des CPU de classe Pi. L'IA légère comme la détection de visages et l'OCR reste utilisable si vous avez la mémoire nécessaire.
Rien de tout cela n'est installé ni actif tant que vous ne l'utilisez pas : sans bundle IA installé, l'application tourne au repos autour de 360 Mo, et les bundles IA ne se téléchargent que lorsqu'un admin les active.
@@ -74,7 +74,7 @@ services:
Remarques pour les machines de classe Pi :
- **Préférez un SSD USB à une carte SD** pour le volume de données et Postgres. Les espaces de travail des jobs font de vraies E/S disque, et les cartes SD sont à la fois lentes et vite usées.
- **Le conteneur unique tout-en-un fonctionne aussi ici** (PostgreSQL et Redis embarqués quand `DATABASE_URL`/`REDIS_URL` ne sont pas définis), et sur un hôte à mémoire contrainte, abaissez le plafond de son Redis embarqué avec `REDIS_MAXMEMORY` (voir [Configuration](/fr/guide/configuration)). Compose vous donne un contrôle plus fin par service, c'est pourquoi ce pas à pas l'utilise.
- **Le conteneur unique tout-en-un fonctionne aussi ici** (PostgreSQL et Redis embarqués quand `DATABASE_URL`/`REDIS_URL` ne sont pas définis), et sur un hôte limité en mémoire, abaissez le plafond de son Redis embarqué avec `REDIS_MAXMEMORY` (voir [Configuration](/fr/guide/configuration)). Compose vous donne un contrôle plus fin par service, c'est pourquoi ce pas à pas l'utilise.
- **Ajoutez du swap sur les appareils à 2 Go.** Cela évite qu'un pic occasionnel (un gros PDF, un lot que vous avez oublié de plafonner) se termine en arrêt pour manque de mémoire. zram est l'option qui ménage les cartes SD.
- L'image arm64 est CPU uniquement ; il n'y a pas de CUDA sur les cartes ARM.
@@ -84,7 +84,7 @@ Tous les plafonds sont des variables d'environnement, documentées en détail da
| Variable | Suggestion petite machine | Ce que ce plafond protège |
|---|---|---|
| `CONCURRENT_JOBS` | `1` | Combien de jobs s'exécutent en parallèle. L'auto-détection prend les cœurs CPU moins un : très bien sur une grosse machine, trop gourmand sur une boîte à 2 cœurs sous pression mémoire. |
| `CONCURRENT_JOBS` | `1` | Combien de jobs s'exécutent en parallèle. L'auto-détection prend les cœurs CPU moins un : très bien sur une grosse machine, trop gourmand sur une machine à 2 cœurs sous pression mémoire. |
| `MAX_WORKER_THREADS` | `2` | Pool de threads du traitement d'image. |
| `MAX_BATCH_SIZE` | `5` | Les lots sont le premier endroit où les machines à 1-2 Go manquent de mémoire. |
| `MAX_UPLOAD_SIZE_MB` | `100` | Empêche un seul fichier énorme d'occuper tout l'espace de travail. |
@@ -98,6 +98,6 @@ Ces plafonds s'appliquent à ce que le serveur accepte : réglez-les donc selon
- **Les bundles IA lourds.** La mise à l'échelle, la restauration de photos et la suppression d'arrière-plan demandent un GPU ou un CPU rapide à nombreux cœurs, et chaque bundle coûte 4-5 Go de disque. Sur une petite machine, ne les installez tout simplement pas ; les outils dont le bundle manque affichent une invite d'installation au lieu de s'exécuter.
- **Le réencodage vidéo comme charge de travail régulière.** Des transcodages occasionnels ne posent pas de problème (ils sont juste lents) ; une file de transcodage continue demande des cœurs CPU, pas un Pi.
- **Les outils inutilisés en général.** Un admin peut désactiver des outils individuels dans Settings, ce qui les retire de l'interface et cesse d'enregistrer leurs routes API. Cela ne libère pas de mémoire en soi, mais évite qu'une petite instance partagée serve précisément à la charge de travail que le matériel ne peut pas encaisser.
- **Les outils inutilisés en général.** Un admin peut désactiver des outils individuels dans les Paramètres, ce qui les retire de l'interface et cesse d'enregistrer leurs routes API. Cela ne libère pas de mémoire en soi, mais évite qu'une petite instance partagée serve précisément à la charge de travail que le matériel ne peut pas encaisser.
Si vous déplacez plus tard l'instance vers du matériel plus puissant, retirez les plafonds (remettez-les à `0`) et le même volume de données suit tel quel.