realtime-phone-agents-course
Build realtime AI voice agents using FastRTC for low-latency streaming, Superlinked for vector search, Twilio for live phone calls, and Runpod for scalable GPU deployment.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- deploy-call-center-dockerhub.yml
- deploy-faster-whisper-dockerhub.yml
- deploy-orpheus-dockerhub.yml
- properties.csv
- groq_api_key.png
- GETTINGS_STARTED.md
- fastrtc_logo.png
- sl_diagram.png
- streaming_handlers.png
- why-superlinked-filterreranking.avif
- example.mp3
- keyboard.mp3
- lesson_1_fastrtc_agents.ipynb
- lesson_2_superlinked_property_search.ipynb
- lesson_3_improved_stt_tts_systems.ipynb
- lesson_4_avatar_system.ipynb
- __init__.py
- create_call_center_pod.py
- create_faster_whisper_pod.py
- create_orpheus_pod.py
- ingest_properties.py
- make_outbound_call.py
- run_gradio_application.py
- __init__.py
- property_search.py
- __init__.py
- fastrtc_agent.py
- stream.py
- utils.py
- __init__.py
- health.py
- superlinked.py
- voice.py
- main.py
- models.py
- dan.yaml
- jess.yaml
- leah.yaml
- leo.yaml
- mia.yaml
- tara.yaml
- zac.yaml
- zoe.yaml
- __init__.py
- base.py
- registry.py
- keyboard.mp3
- __init__.py
- audio_loader.py
- __init__.py
- base.py
- keyboard.py
- __init__.py
- constants.py
- data_ingestion.py
- index.py
- query.py
- service.py
- __init__.py
- __init__.py
- opik_utils.py
- prompt_versioning.py
- __init__.py
- whisper.py
- __init__.py
- moonshine.py
- __init__.py
- model.py
- options.py
- __init__.py
- __init__.py
- base.py
- utils.py
- __init__.py
- kokoro.py
- __init__.py
- model.py
- options.py
- token_decoders.py
- __init__.py
- __init__.py
- model.py
- options.py
- __init__.py
- base.py
- utils.py
- __init__.py
- config.py
- diagram_lesson_0.png
- diagram_lesson_1.png
- diagram_lesson_2.png
- diagram_lesson_3.png
- diagram_lesson_4.png
- system_architecture.png
- live_session_0.png
- live_session_1.png
- live_session_2.png
- live_session_3.png
- live_session_4.png
- fastrtc_logo.png
- jesus_youtube_channel.png
- main_gh_image.png
- opik_logo.svg
- runpod_logo.png
- superlinked_logo.png
- twilio_logo.png
- .dockerignore
- .env.example
- .gitignore
- .python-version
- docker-compose.yml
- Dockerfile
- Dockerfile.faster_whisper
- Dockerfile.orpheus
- LICENSE
- Makefile
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/neural-maze/realtime-phone-agents-course
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd realtime-phone-agents-course
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker compose up -d --build
정의된 모든 컨테이너(서버, DB 등)를 한 번에 빌드하고 백그라운드에서 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install .
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
jupyter notebook
브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make start-gradio-application
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make start-call-center
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make start-ngrok-tunnel
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make create-faster-whisper-pod
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make create-orpheus-pod
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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