# llama-server — Inférence LLM (gpu-01)

llama-server (llama.cpp compilé with ROCm 7.x) tourne en **trois instances systemd** sur **gpu-01** (`192.168.10.20`).
API 100% compatible OpenAI — remplace LM Studio pour l'inférence.

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## Trois instances

| Service systemd | Port | Modèle | Backend | Usage |
|---|---|---|---|---|
| `llama-server` | 1234 | Qwen3-8B Q4_K_M | GPU (RX 6700XT) | Inférence principale — Hermes + LiteLLM |
| `llama-server-system` | 1236 | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU | Profil Hermes `system` (tâches légères) |
| `llama-server-monitor` | 1237 | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU | Profil Hermes `monitor` (supervision) |

Les instances CPU (`system`, `monitor`) partagent le même binaire mais des configs distinctes.
Les modèles sont sur NFS monté depuis storage-01 (`/mnt/models`).

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## Service systemd

```bash
# Instance GPU (principale)
sudo systemctl status llama-server
sudo systemctl restart llama-server
sudo journalctl -u llama-server -f

# Instance CPU — profil system
sudo systemctl status llama-server-system
sudo systemctl restart llama-server-system
sudo journalctl -u llama-server-system -f

# Instance CPU — profil monitor
sudo systemctl status llama-server-monitor
sudo systemctl restart llama-server-monitor
sudo journalctl -u llama-server-monitor -f
```

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## Modèle actuel (GPU)

| Paramètre | Valeur |
|---|---|
| Modèle | Qwen3-8B Q4_K_M |
| Alias API | `qwen3-8b` |
| Chemin | `/mnt/models/bartowski/Qwen3-8B-GGUF/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf` |
| Contexte | 32768 tokens |
| GPU offload | 99 layers (tout sur GPU) |
| Parallélisme | 1 slot (requis pour Hermes — voir bug parallel) |
| Embeddings | activés (`--embeddings --pooling mean`) |

### Contrainte VRAM (12 GB RX 6700XT)

| Élément | VRAM |
|---|---|
| Modèle Q4_K_M 8B | ~5 GB |
| KV cache à 32768 ctx | ~4 GB |
| **Total** | **~9 GB** ✅ |

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## Embeddings

llama-server expose `/v1/embeddings` avec `--embeddings --pooling mean`.
Le flag `--pooling mean` est obligatoire pour les LLM causaux (sinon : erreur 400
`Pooling type 'none' is not OAI compatible`).

```bash
# Test embeddings depuis storage-01
curl -s -X POST http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-8b","input":["test"]}' | jq '.data[0].embedding | length'
# → 3584 (dimension Qwen3-8B)
```

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## Performances (RX 6700XT, ROCm 7.x)

| Métrique | Qwen3-1.7B (CPU) | Qwen3-8B (GPU) |
|---|---|---|
| Prefill | ~50 tok/s | ~300 tok/s |
| Génération | ~15 tok/s | ~60 tok/s |
| TTFT Hermes (15k tokens) | ~300s | ~50s |
| VRAM modèle | — (CPU only) | ~5 GB |

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## Validation API

```bash
# Depuis storage-01 ou n'importe quelle machine du LAN cluster
curl -s http://192.168.10.20:1234/v1/models | jq '.data[].id'

# Test inférence rapide (GPU)
curl http://192.168.10.20:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}],
    "max_tokens": 50
  }'

# Test instances CPU
curl -s http://192.168.10.20:1236/v1/models | jq '.data[].id'
curl -s http://192.168.10.20:1237/v1/models | jq '.data[].id'
```

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## Métriques Prometheus

Le flag `--metrics` est requis dans le service systemd pour activer l'endpoint `/metrics`.
Sans lui, llama-server retourne `501 Not Implemented`.

```bash
# Vérifier que les métriques sont disponibles
curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep llamacpp

# Métriques clés exposées
curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep -E \
  "llamacpp:prompt_tokens_total|llamacpp:tokens_predicted_total|llamacpp:requests_deferred|llamacpp:kv_cache_usage_ratio"
```

| Métrique | Description |
|---|---|
| `llamacpp:prompt_tokens_total` | Tokens de prompt traités (cumul) |
| `llamacpp:tokens_predicted_total` | Tokens générés (cumul) |
| `llamacpp:prompt_tokens_seconds` | Débit prefill (tok/s) |
| `llamacpp:predicted_tokens_seconds` | Débit génération (tok/s) |
| `llamacpp:requests_deferred` | Requêtes en file d'attente (backpressure) |
| `llamacpp:kv_cache_usage_ratio` | Occupation KV cache (0–1) |
| `llamacpp:kv_cache_tokens` | Tokens actuellement en KV cache |

Ces métriques sont scrapées par Prometheus via les jobs `llama-server-gpu`, `llama-server-system`, `llama-server-monitor` définis dans `k8s/infra/monitoring/values.yaml`.

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## Changer de modèle

1. Modifier `host_vars/gpu-01/vars.yml` :
   ```yaml
   llama_model_path: "/mnt/models/bartowski/NouveauModele.gguf"
   llama_model_alias: "nouveau-alias"
   llama_ctx_size: 32768   # ajuster selon VRAM disponible
   ```

2. Redéployer :
   ```bash
   ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server
   ```

3. Mettre à jour LiteLLM (alias `hermes-default`) :
   ```bash
   ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
   ```

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## Build (source)

```bash
# Sur gpu-01 — rebuild si besoin
cd /opt/llama.cpp
git pull
cmake -B build \
  -DGGML_HIP=ON \
  -DAMDGPU_TARGETS=gfx1030 \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCMAKE_HIP_COMPILER=/opt/rocm/llvm/bin/clang++ \
  -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm
cmake --build build --target llama-server -j$(nproc)
sudo systemctl restart llama-server
```

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## ⚠️ Gap IaC — instances CPU non couvertes par Ansible

Le rôle `ansible/roles/llama_server/` ne déploie que l'instance **GPU** (`llama-server.service` sur :1234).
Les instances CPU (`llama-server-system` :1236 et `llama-server-monitor` :1237) ont été créées **manuellement** et ne sont pas encore dans le code Ansible.

Conséquence : un `make apply-gpu` complet sur un hôte vierge ne déploierait PAS les instances CPU.

**Axe d'amélioration** : étendre le rôle `llama_server` pour déployer les 3 instances via une boucle (`with_items` ou `loop` Ansible), avec des variables dédiées dans `host_vars/gpu-01/vars.yml`.

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## Points d'attention

| Sujet | Détail |
|---|---|
| GPU non officiel | RX 6700XT (gfx1031) — `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0` dans le service |
| ROCm version | 7.2.3 — libs dans `/opt/rocm` |
| --metrics obligatoire | Sans ce flag, `/metrics` retourne `501 Not Implemented` — Prometheus ne scrappe rien |
| parallel=1 obligatoire | `--parallel 4` divise le ctx en slots → contexte insuffisant pour Hermes |
| pooling mean obligatoire | Sans `--pooling mean`, l'endpoint `/v1/embeddings` retourne erreur 400 |
| Gemma 4 interdit | Crash ROCm sur prompts >800 tokens |
| Modèles sur NFS | `/mnt/models` monté depuis storage-01 (NFS) — si NFS down, les 3 services échouent au démarrage |
| 3 services indépendants | Chaque instance a son propre service systemd — redémarrer l'un n'affecte pas les autres |
| Instances CPU hors Ansible | llama-server-system et llama-server-monitor créés manuellement — voir section Gap IaC ci-dessus |


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## État vérifié — 2026-06-05  
- **llama-server.service** : Actif (running) depuis 3 jours, 6h 55min de CPU, 6.3G RAM utilisée  
- **Modèle** : Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf (version GGUF/Q4_K_M)  
- **GPU** : ROCm détecté (12272 MiB VRAM), gfx1030 (RX 6700 XT), HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0  
- **Divergences** : Aucune — configuration ROCm et paramètres GPU alignés avec la documentation  
- **Éléments opérationnels** : Métriques exposées, embeddings activés, pooling mean configuré, mémoire système surveillée