fix: make OCR portable and reliable across AMD64 and ARM64 (#519)

* fix: make OCR portable and reliable

* fix: harden OCR installation portability

* fix: pin OCR partials across downloads

* fix: make OCR execution reliably asynchronous

* fix: harden OCR portability and docs routes

* fix: preserve decoder and docs safeguards

apps/docs/hi/guide/architecture.md

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 description: "SnapOtter की मोनोरेपो संरचना, ऐप और पैकेज आर्किटेक्चर, अनुरोध जीवनचक्र, और संसाधन फ़ुटप्रिंट।"
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-i18n_provenance: human
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+i18n_provenance: human
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 # Architecture {#architecture}
@@ -36,13 +36,13 @@ snapotter/
 
 ### `@snapotter/ai` {#snapotter-ai}
 
-एक ब्रिज लेयर जो ML ऑपरेशन के लिए Python स्क्रिप्ट को कॉल करती है। पहले उपयोग पर, ब्रिज एक स्थायी Python डिस्पैचर प्रक्रिया शुरू करता है जो भारी लाइब्रेरी (PIL, NumPy, MediaPipe, rembg) को पहले से इम्पोर्ट कर लेता है ताकि बाद के AI कॉल इम्पोर्ट ओवरहेड को छोड़ दें। यदि डिस्पैचर अभी तैयार नहीं है, तो ब्रिज प्रति अनुरोध एक नई Python सबप्रोसेस स्पॉन करने पर वापस लौट आता है।
+एक ब्रिज परत जो मूल और Python ML रनटाइम को कॉल करती है। अधिकांश Python उपकरण एक सतत dispatcher का उपयोग करते हैं जो भारी पुस्तकालयों (PIL, NumPy, MediaPipe, rembg) को पूर्व-आयात करता है ताकि बाद की कॉलें आयात ओवरहेड को छोड़ दें। OCR उस परिवर्तनशील साझा वातावरण से अलग है: `fast` मूल Tesseract को आमंत्रित करता है, जबकि `balanced` और `best` सक्रिय अपरिवर्तनीय RapidOCR/ONNX पीढ़ी पर पिन किए गए एक समर्पित लगातार JSONL dispatcher का उपयोग करते हैं। प्रत्येक अनुरोध में एक generation lease होता है। सक्रियण पहले एक उम्मीदवार पर smoke test चलाता है, फिर परमाणु रूप से इसके dispatcher पर स्विच करता है। पूर्ववर्ती dispatcher कचरा एकत्रित होने से पहले ही नष्ट हो जाता है।
 
 **मॉडल पहले से लोड नहीं होते।** प्रत्येक टूल स्क्रिप्ट अनुरोध के समय डिस्क से अपने मॉडल वेट लोड करती है और अनुरोध समाप्त होने पर उन्हें त्याग देती है। पूर्ण मेमोरी प्रोफ़ाइल के लिए [Resource footprint](#resource-footprint) देखें।
 
-समर्थित ऑपरेशन: बैकग्राउंड हटाना (rembg/BiRefNet), अपस्केलिंग (RealESRGAN), चेहरा धुंधला करना (MediaPipe), चेहरा सुधार (GFPGAN/CodeFormer), ऑब्जेक्ट मिटाना (LaMa ONNX), OCR (PaddleOCR/Tesseract), कलराइज़ेशन (DDColor), नॉइज़ हटाना, रेड आई हटाना, फ़ोटो रीस्टोरेशन, पासपोर्ट फ़ोटो जनरेशन, पारदर्शिता फ़िक्सिंग (BiRefNet HR-matting), और कंटेंट-अवेयर रीसाइज़ (Go caire बाइनरी)।
+समर्थित ऑपरेशन: बैकग्राउंड रिमूवल (rembg/BiRefNet), अपस्केलिंग (RealESRGAN), फेस ब्लर (मीडियापाइप), फेस एन्हांसमेंट (GFPGAN/CodeFormer), ऑब्जेक्ट इरेजिंग (LaMa ONNX), OCR (Tesseract और RapidOCR PP-OCR ONNX मॉडल के साथ), रंगीकरण (DDColor), शोर निष्कासन, लाल आँख हटाना, फोटो बहाली, पासपोर्ट फोटो जनरेशन, पारदर्शिता फिक्सिंग (BiRefNet HR-मैटिंग), और सामग्री-जागरूक आकार बदलना (गो केयर बाइनरी)।
 
-Python स्क्रिप्ट `packages/ai/python/` में रहती हैं। Docker इमेज बिल्ड के दौरान सभी मॉडल वेट पूर्व-डाउनलोड कर लेती है ताकि कंटेनर पूरी तरह ऑफ़लाइन काम करे।
+Python स्क्रिप्ट `packages/ai/python/` में रहती हैं। बड़े वैकल्पिक मॉडल पैक लगातार `/data/ai` वॉल्यूम में मांग पर स्थापित किए जाते हैं। सटीक OCR हस्ताक्षरित, प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट कलाकृतियों का उपयोग करता है; अंतर्निहित Tesseract टियर को किसी मॉडल-पैक डाउनलोड की आवश्यकता नहीं है।
 
 ### `@snapotter/shared` {#snapotter-shared}
 
@@ -87,7 +87,7 @@ Vite के साथ बनाया गया एक React 19 सिंगल-
 2. फ़्रंटएंड फ़ाइल और सेटिंग्स के साथ `/api/v1/tools/:section/:toolId` पर एक multipart POST भेजता है।
 3. API रूट इनपुट को Zod के साथ सत्यापित करता है, फिर प्रोसेसिंग डिस्पैच करता है।
 4. मानक टूल के लिए, जॉब को उपयुक्त BullMQ पूल (मोडैलिटी के आधार पर image, media, या docs) में क्यू में डाला जाता है। इन-प्रोसेस BullMQ वर्कर EXIF मेटाडेटा के आधार पर इमेज को स्वतः-ओरिएंट करता है, टूल के प्रोसेस फ़ंक्शन को चलाता है, और परिणाम लौटाता है।
-5. AI टूल के लिए, TypeScript ब्रिज स्थायी Python डिस्पैचर को एक अनुरोध भेजता है (या फ़ॉलबैक के रूप में एक नई सबप्रोसेस स्पॉन करता है), इसके समाप्त होने की प्रतीक्षा करता है, और आउटपुट फ़ाइल पढ़ता है।
+5. अधिकांश AI टूल के लिए, TypeScript ब्रिज लगातार Python dispatcher को एक अनुरोध भेजता है। तेज़ OCR इसके बजाय Tesseract को आमंत्रित करता है, और सटीक OCR सक्रिय अपरिवर्तनीय OCR पीढ़ी से पिन किए गए निष्पादन योग्य को प्रारंभ करता है। अनुरोधित OCR टियर प्रवेश पर तय किया गया है और निष्पादन के दौरान इसे कभी भी चुपचाप नहीं बदला जाता है।
 6. जॉब प्रगति PostgreSQL में `jobs` तालिका में बनी रहती है ताकि स्टेट कंटेनर पुनरारंभ के दौरान बना रहे। वास्तविक समय अपडेट `/api/v1/jobs/:jobId/progress` पर SSE के माध्यम से वितरित किए जाते हैं।
 7. API एक `jobId` और `downloadUrl` लौटाता है। उपयोगकर्ता `/api/v1/download/:jobId/:filename` से प्रोसेस की गई फ़ाइल डाउनलोड करता है।