# Incidents LLM / GPU — llama-server (gpu-01)

Journal dédié des incidents d'**inférence** : `llama-server` (ROCm / RX 6700XT sur
gpu-01) et chaîne LLM `STT-server / Hermes → LiteLLM → llama-server`. Voir aussi
`incidents.md` (matériel & services storage-01/k8s) et `admin/ia/llama_server.md`.

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## 2026-06-19 — llama-server gelé : `/health` OK mais inférence bloquée → 502 sur tout le LLM

### Symptômes

- STT (HUD, **composer texte**) : `502 Server Error: Bad Gateway for url: http://stt.lab.local/v1/ask`
- Petite **activité GPU** visible sur gpu-01 (le slot d'inférence tourne en rond)
- STT-server : `GET /healthz` → 200, mais `POST /v1/ask` → **502**
- llama-server `:1234` : `/health` → `{"status":"ok"}` et `/v1/models` → `qwen3-8b` listé
  → **l'apparence est « up »**, ce qui masque la panne
- Mais une **génération réelle ne renvoie jamais rien** : `curl /v1/chat/completions`
  hang (45 s sans un seul token)
- LiteLLM (storage-01) :
  `litellm.Timeout: APITimeoutError - Request timed out. timeout value=600.0, time taken=600.0s.
  Received Model Group=hermes-default` (après 2 retries)

### Cause

Le `llama-server` (gpu-01, `:1234`, `qwen3-8b`) était dans un état **wedgé** après
~2 jours d'uptime (démarré le 2026-06-17 21:04). Les endpoints de contrôle
(`/health`, `/v1/models`) répondaient encore, mais le **slot d'inférence ROCm était
bloqué** (vraisemblablement une requête avortée laissée dans le slot). Chaîne du 502 :

```
HUD composer → STT-server (/v1/ask) → LiteLLM :4000 (hermes-default) → llama-server gpu-01 :1234  ← GELÉ
```

LiteLLM attend `request_timeout = 600 s`, échoue, et le STT-server renvoie 502.

### Diagnostic (commandes utiles)

```bash
# 1) STT-server : confirmer que le 502 vient de lui (et pas de Traefik)
kubectl -n ai logs <pod stt-server> --tail=50    # → "POST /v1/ask HTTP/1.1" 502

# 2) LiteLLM : voir le timeout
ssh storage-01 'journalctl -u litellm -n 40 --no-pager --output=cat'
# → litellm.Timeout ... timeout value=600.0 ... Model Group=hermes-default

# 3) llama-server : /health MENT — tester une VRAIE génération
ssh gpu-01 'curl -s -m 30 http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Dis bonjour. /no_think\"}],\"max_tokens\":30}"'
# gelé (aucune sortie) = wedgé   |   réponse JSON = sain
```

### Résolution

Redémarrer le service d'inférence sur gpu-01 :

```bash
ssh gpu-01 'sudo systemctl restart llama-server'
```

- L'ancienne instance gelée met **~40 s à mourir** (état `deactivating` le temps que
  le slot bloqué se libère) — `systemctl restart` peut dépasser un timeout SSH court,
  c'est normal ; vérifier avec `systemctl is-active llama-server` jusqu'à `active`.
- Au redémarrage, `/v1/chat/completions` renvoie `503 {"error":"Loading model"}`
  pendant ~30 s (rechargement du modèle en VRAM) — **normal, attendre**.
- **Validation** : génération directe (`"Bonjour."` en ~80 ms) puis bout-en-bout
  `POST http://stt.lab.local/v1/ask` → `{"reply":"Bonjour.","model":"hermes-default"}`.

### Observations / suites (hors présent incident)

- ⚠️ **Piège du health-check** : `/health` et `/v1/models` restent verts quand le
  serveur est wedgé → un check qui ne fait **pas une vraie génération** ne voit pas la
  panne (même angle mort que le crash-loop Qdrant en `activating`, cf. `incidents.md`).
- **Latence cerveau** : post-restart, 30-45 s pour une réponse triviale via STT-server
  alors que le llama-server direct est à ~80 ms → le surcoût vient du pipeline du
  cerveau (mémoire/embeddings Qdrant `stt-memory` + LiteLLM). À investiguer séparément.
- **Bruit LiteLLM** : `Invalid model name model=qwen3-1.7b-monitor` (profil monitor
  Hermes) dans les logs — pré-existant, non lié à cet incident.

### Prévention (pistes)

- **Probe applicative** : sonde qui fait une vraie génération `/v1/chat/completions`
  (pas seulement `/health`) → alerte si le LLM ne produit plus de tokens.
- **Watchdog** : si LiteLLM accumule des `Timeout` sur `hermes-default`, redémarrer
  automatiquement `llama-server` sur gpu-01.
- Réduire le `request_timeout` LiteLLM (600 s est très long → un 502 tardif et opaque).

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## 2026-06-19 (suite) — burst de 502 « cold-start » : connexions keep-alive périmées (LiteLLM)

### Symptôme

Après le déploiement du STT-server résilient (latence ramenée à ~340 ms en régime), un
**nouveau pod** STT (ou une reprise de trafic après inactivité) voyait ses **1-2 premières
requêtes hanger ~60 s puis 502**, ensuite tout repartait. Reproductible à chaque rollout.

### Cause

**Connexions keep-alive périmées dans le pool LiteLLM → llama-server.** Les redémarrages de
`llama-server` (cf. incident ci-dessus) tuent ses connexions, mais LiteLLM garde les
sockets morts dans son pool. La requête suivante part sur un socket mort → attend dans le
vide jusqu'au timeout. Or `litellm_settings.request_timeout` valait **600 s** → LiteLLM
pouvait hanger **10 min** sans rien logguer (d'où « LiteLLM ne logge aucune erreur » pendant
la fenêtre de 502 : il *attendait* encore). Le STT, lui, abandonne avant (timeout par
tentative) et renvoie 502.

> Diagnostic clé : llama-server **direct** est stable (10/10 à 0,32 s) ; le hang est dans la
> couche LiteLLM↔llama-server, pas dans llama-server ni le code STT.

### Correctifs

1. **Côté STT-server** (déployé, v0.2.1) : 2 tentatives avec fermeture du client httpx entre
   les essais (connexion neuve) + timeout 30 s/tentative. Tolère un blip, mais ne couvre pas
   un hang > 60 s.
2. **Côté LiteLLM** (`ansible/roles/litellm/templates/config.yaml.j2`) :
   ```yaml
   litellm_settings:
     request_timeout: 60   # était 600 — borne le hang d'une connexion morte
     num_retries: 2        # rejoue → évince le socket périmé, repart sur une connexion neuve
   ```
   Appliquer : `ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm`
   (⚠️ redémarre LiteLLM — service partagé Hermes/n8n/Open WebUI/Ghostfolio).
3. **Purge immédiate** (sans attendre l'IaC) : `sudo systemctl restart litellm` vide le pool.

### Fix racine — heartbeat (déployé)

Le timeout/retry ne fait que **borner** la casse : la 1ʳᵉ demande après une pause restait lente
(la connexion keep-alive devient inactive → llama-server la ferme → LiteLLM garde le socket mort).
La **vraie** cause = la connexion qui devient *périmée pendant l'inactivité*.

**Solution** : `llm-heartbeat` (rôle `litellm`) — un service systemd qui appelle `hermes-default`
toutes les `llm_heartbeat_interval` s (défaut 15 s, `max_tokens:1`, `/no_think` → ~10 ms GPU).
La connexion LiteLLM↔llama-server n'est **jamais** inactive → jamais périmée → la 1ʳᵉ vraie
demande tombe toujours sur un tuyau vivant. Logge les échecs (`journalctl -u llm-heartbeat`),
donc sert aussi de **sonde** (génération réelle, pas juste `/health`).

```bash
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm   # déploie heartbeat + config
systemctl status llm-heartbeat ; journalctl -u llm-heartbeat -f             # vérifier
```

⚠️ Le heartbeat appelle `hermes-default` en continu → si on bascule cet alias sur **Claude**
(API facturée), mettre `llm_heartbeat_enabled: false`.

### Fix racine #2 — watchdog gpu-01 (déployé)

Le heartbeat empêche la *péremption par inactivité*, mais si `llama-server` **se fige**
carrément (wedge ROCm), il le **détecte** sans le **réparer**. C'est désormais couvert par le
`llama-watchdog` (rôle `llama_server`) : un service systemd **local sur gpu-01** qui sonde une
**vraie génération** sur `:1234` toutes les `llama_watchdog_interval` s (défaut 20 s,
`max_tokens:1`, `/no_think`). Sur `llama_watchdog_failures` échecs consécutifs (défaut 3) →
`systemctl restart llama-server` **en local** (tourne en root, ni SSH ni sudo distant), puis
cooldown jusqu'à ce que la génération remarche (gère le `503 "Loading model"` du rechargement
VRAM sans le compter comme échec).

```bash
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server   # déploie le watchdog
systemctl status llama-watchdog ; journalctl -u llama-watchdog -f            # vérifier
```

Pourquoi sur gpu-01 (et pas piloté depuis storage-01 via le heartbeat) : le restart est
**local** → pas de SSH/sudo inter-hôtes, répare même si LiteLLM ou le réseau cluster est en
vrac, et sonde au plus près du serveur figé.

**Défense en profondeur (3 couches)** :
1. `llm-heartbeat` (storage-01, rôle `litellm`) — garde la connexion chaude (anti-péremption).
2. `request_timeout: 20` + `num_retries: 2` (LiteLLM) + retry STT-server — bornent le blip.
3. `llama-watchdog` (gpu-01, rôle `llama_server`) — répare le wedge ROCm à la source.

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## 2026-06-19 (suite) — slot d'embedding `:1238` froid → RAG du STT raté (`docs=0`)

### Symptôme

Après déploiement du grounding RAG du STT-server (le cerveau interroge `funk-docs`), les
réponses sur le homelab étaient **intermittentes** : parfois ancrées dans la doc, parfois
génériques (« serveur XMPP », « worker nodes »…). Log du pod `stt-server` :

```
ask … recall=5471ms … docs=6   ← embed OK → 6 extraits doc injectés → réponse ancrée
ask … recall=8330ms … docs=0   ← embed à 8 s → timeout → 0 extrait → réponse générique
```

### Cause

L'instance d'embedding dédiée (`nomic-embed-text`, gpu-01 `:1238`) part **à froid** après une
pause : le slot GPU devient inactif, la 1ʳᵉ requête met 5-8 s (réchauffe + VRAM). Or le
STT-server borne le recall mémoire **et** la recherche doc à `4 s` (chemin de réponse). Au-delà :
`recall` renvoie `([], None)` → `knowledge.search` ré-embed (2ᵉ timeout) → `docs=0` → le cerveau
répond sans contexte. Même famille que le wedge chat, sur l'**autre slot** GPU — mais ici pas de
freeze, juste une latence à froid. Le slot chat `:1234` est gardé chaud par `llm-heartbeat`,
l'embed `:1238` ne l'était **pas**.

### Correctif — heartbeat embed (rôle `llama_server`)

`llama-embed-heartbeat` : service systemd local sur gpu-01 qui envoie un petit embed à `:1238`
toutes les `llama_embed_heartbeat_interval` s (défaut 20). Le slot reste **résident/chaud** → la
1ʳᵉ vraie requête est rapide → recall + RAG doc tiennent dans les 4 s → `docs>0` fiable.

```bash
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server   # déploie le heartbeat embed
systemctl status llama-embed-heartbeat ; journalctl -u llama-embed-heartbeat -f
```

> Variante moins bonne envisagée : remonter `STT_DOCS_TIMEOUT`/`recall` à ~8 s → couvre le froid
> mais **ajoute** la latence à chaque requête froide. Le warming l'**élimine** à la source.

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## 2026-06-20 — embed `:1238` lent par intermittence MALGRÉ le heartbeat → vraie cause : contention GPU

### Symptôme

Le heartbeat embed (`#28`) déployé et `active`, mais `docs=0` revenait quand même par
intermittence. Mesures directes sur `:1238` (5 pings espacés) :

```
embed 9.68s (HTTP 200)
embed 0.017s (HTTP 200)
embed 0.016s (HTTP 200)
embed 12.0s  (HTTP 000)   ← timeout total
embed 0.016s (HTTP 200)
```

Latence **bimodale** : 16 ms (chaud) ou 9-12 s (bloqué). Le heartbeat lui-même loggait
`KO (HTTP 000000)`. Donc le slot n'était **pas froid** (le heartbeat le gardait chargé) —
il **stallait**.

### Cause

`llama-embed` (`:1238`, nomic) tournait avec `--n-gpu-layers 99` → il **partageait la
RX 6700XT** avec le chat `qwen3-8b` (`:1234`, lui aussi `99`). ROCm sérialise l'accès GPU :
un embed lancé pendant une génération chat (~10 s) tombe dans la file et attend ~10 s. Le
heartbeat ne pouvait rien — le slot n'est pas inactif, il est **derrière le chat dans la
queue GPU**. D'où le `recall=8290ms` côté STT-server → timeout 4 s → `docs=0` → réponse
non ancrée.

### Correctif — embed sur CPU (découplage)

`llama_embed_n_gpu_layers: 0` (défaut du rôle `llama_server`). nomic-embed-text est
minuscule (137M) → ~100 ms en CPU, **déterministe**, et surtout **ne touche plus le GPU** →
zéro contention avec le chat. 100 ms fiable >> 16 ms/10 s bimodal pour le budget recall 4 s.

```bash
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server   # redéploie :1238 en CPU
for i in 1 2 3 4 5; do ssh gpu-01 'curl -s -m12 -o/dev/null -w "%{time_total}s\n" \
  http://127.0.0.1:1238/v1/embeddings -d "{\"model\":\"nomic-embed-text\",\"input\":\"x\"}"'; done
# attendu : ~0,1 s stable (plus de 9-12 s)
```

> Le heartbeat embed reste en place comme **sonde de vivacité** (il logge les KO), mais il
> n'est plus le mécanisme qui garantit la latence — c'est le CPU qui la garantit.
