Toodles
Bot de audio para Discord con streaming directo Opus (< 0.5% CPU en ARM64) y motor de recomendación musical híbrido (ALS + Item2Vec).
Motor de streaming de audio para Discord de alto rendimiento y baja latencia desplegado en contenedores Docker sobre arquitectura ARM64 (Oracle Cloud). Integra extracción nativa con yt-dlp, streaming WebM/Opus directo vía FFmpeg sin transcodificación pesada (< 0.5% CPU) y un motor de recomendación musical híbrido (Implicit ALS + Item2Vec + vectores acústicos) con persistencia de colas ante reinicios.
Los bots de música convencionales en Discord colapsaban frecuentemente por bloqueos de CDN de YouTube (HTTP 403/429), saturaban la CPU por re-codificaciones innecesarias y carecían de recomendación inteligente al agotarse la cola de reproducción.
Se estructuró una arquitectura en Python asíncrono con buffer híbrido de 3 niveles (reproducción activa, descarga en caché atómica de la siguiente pista en /tmp y pre-resolución en segundo plano). El passthrough de cabeceras HTTP de yt-dlp hacia FFmpeg elimina los bloqueos 403 sin sobrecargar la CPU. El motor RecSys entrena modelos ALS e Item2Vec cada 6 horas limitando hilos con threadpoolctl y serializa la cola en SQLite con WAL para cero pérdida de canciones ante reinicios (graceful drain).
Demuestra ingeniería de audio en tiempo real, modelado matemático de recomendación (Machine Learning embebido con inferencia en < 10 ms), orquestación en contenedores ARM64 y despliegues sin tiempo de inactividad con GitHub Actions CI/CD.