feat: initial commit of Sistema do Mestre application

Add complete Flask web application with Telegram bot integration,
multiple AI provider support (llama.cpp, OpenRouter, z.ai, StepFun),
extensive order banks for BDSM-themed gameplay, automated cron
scheduling, and responsive web UI with inference parameter controls.
This commit is contained in:
2026-10-17 19:08:54 -03:00
commit 594f1a5725
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# Plano: Fine-tuning de Modelo LLaMA para o Sistema do Mestre
## Visão Geral
Transformar o sistema de ordens estáticas em um modelo de linguagem personalizado que gere conteúdo no estilo do "Mestre".
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## Opção A: Fine-tuning com LoRA (Recomendado)
### Recursos Necessários
| Item | Requisito Mínimo |
|------|------------------|
| GPU | 24 GB VRAM (A100 3090 4090) ou Colab Pro |
| RAM | 32 GB sistema |
| Disco | 20 GB (modelo base + logs) |
| Tempo | 2–4 horas (LoRA 8B) |
### Passos
1. **Preparação do Dataset**
- Extrair ordens dos arquivos `dados*.py`
- Formato JSONL:
```json
{"text": "### Instruction:\nEscreva uma ordem erótica.\n### Response:\n[ordem]"}
```
2. **Configuração**
- Usar `llama.cpp` + `transformers` + `peft` (LoRA)
- Treinar com taxas de aprendizado baixas (2e-4)
3. **Conversão para GGUF**
- Após treino, converter com `llama.cpp/tools`
- Quantizar em Q4_K_M para velocidade
4. **Integração**
- Substituir `LLAMACPP_BASE_URL` apontando para o novo modelo
- Ajustar `SYSTEM_PROMPT` se necessário
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## Opção B: Ajuste de Prompts + RAG (Sem GPU)
### Como fazer
1. Criar um "banco de ordens" em memória vetorial (FAISS)
2. No prompt, pedir para o modelo escolher/expandir do banco
3. Isso simula um modelo personalizado sem fine-tuning
### Vantagem
- Funciona com CPU
- Respostas sempre alinhadas ao estilo do projeto
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## Dataset de Exemplo (extraído dos dados do projeto)
```json
{"text": "### Instruction:\nGere uma ordem erótica para homem e mulher.\n### Response:\n👫 CASAL HOMEM & MULHER\n⚠️ PRAZER É ORDEM. O corpo veste a camisa do prazer..."}
{"text": "### Instruction:\nGere uma ordem de masturação com gozo.\n### Response:\n💦 MAST. E GOZO INDIVIDUAL\n⚠️ GOZAR É OBRIGATÓRIO..."}
```
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## Próximos Passos (se aprovado)
- [ ] Criar script de extração de ordens (`extract_orders.py`)
- [ ] Configurar ambiente LoRA (`train_lora.py`)
- [ ] Pipeline de conversão GGUF
- [ ] Testes de velocidade/qualidade