fix(llama_server): embed nomic sur CPU — supprime la contention GPU (docs=0)

Le heartbeat embed (#28) gardait le slot :1238 chargé mais docs=0 revenait :
latence bimodale 16ms / 9-12s. Cause = contention GPU, pas cold-start. nomic
(:1238, --n-gpu-layers 99) partageait la RX 6700XT avec le chat qwen3-8b (:1234) ;
ROCm sérialise → un embed lancé pendant une génération chat attend ~10s → dépasse
le budget recall 4s du STT-server → docs=0 intermittent.

- llama_embed_n_gpu_layers: 99 → 0 (CPU). nomic = 137M → ~100ms déterministe,
  découplé du slot chat. Le template lit déjà la variable.
- heartbeat embed conservé comme sonde de vivacité (commentaire ajusté).
- incidents-llm-gpu.md : section dédiée + README rôle mis à jour.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

admin/incidents-llm-gpu.md

@@ -207,3 +207,49 @@ 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.
+
+---
+
+## 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.

ansible/roles/llama_server/README.md

@@ -10,8 +10,11 @@ Compile llama.cpp (backend HIP/ROCm) et déploie le service **llama-server GPU**
 - Ouvre le port dans le firewall, désactive l'ancien service lm-studio
 - **Instance dédiée embeddings** (optionnelle, `llama_embed_enabled`) : service systemd
   `llama-embed` servant un modèle d'embedding spécialisé (ex. `nomic-embed-text`) sur
-  `:1238`, GPU. Télécharge le GGUF depuis `llama_embed_model_url` si absent. Partage le
-  binaire et le GPU avec `:1234` (modèle ~300 Mo VRAM).
+  `:1238`. Télécharge le GGUF depuis `llama_embed_model_url` si absent. **Tourne en CPU**
+  (`llama_embed_n_gpu_layers: 0`) : nomic est minuscule (137M) → ~100 ms déterministe, et
+  ne **partage pas** la RX 6700XT avec le chat `:1234`. Mettre sur GPU (`99`) provoquait
+  une latence bimodale (16 ms / 9-12 s) par contention → `docs=0` du STT (cf.
+  `admin/incidents-llm-gpu.md`).
 - **Heartbeat embed** (optionnel, `llama_embed_heartbeat_enabled`, défaut `true`) : service
   systemd `llama-embed-heartbeat` qui envoie un petit embed à `:1238` toutes les
   `llama_embed_heartbeat_interval` s → garde le **slot d'embedding chaud**. Sans ça, la 1ʳᵉ
@@ -64,6 +67,7 @@ Compile llama.cpp (backend HIP/ROCm) et déploie le service **llama-server GPU**
 | `llama_embed_model_path` | `""` | `/mnt/models/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf` |
 | `llama_embed_model_url` | `""` | URL HuggingFace du GGUF nomic |
 | `llama_embed_model_alias` | `nomic-embed-text` | — |
+| `llama_embed_n_gpu_layers` | `0` (CPU — évite la contention GPU avec `:1234`) | — |
 
 ## ⚠️ Gap IaC — instances CPU hors Ansible
 

ansible/roles/llama_server/defaults/main.yml

@@ -23,13 +23,17 @@ llama_embed_model_path: ""          # chemin GGUF sur /mnt/models (NFS)
 llama_embed_model_url: ""           # URL de téléchargement (HuggingFace) — get_url si absent
 llama_embed_model_alias: "nomic-embed-text"
 llama_embed_ctx_size: 2048
-llama_embed_n_gpu_layers: 99
+# CPU par défaut (0 couche GPU). nomic-embed-text est minuscule (137M) → ~100 ms en CPU,
+# DÉTERMINISTE. Sur GPU (99) il partage la RX 6700XT avec le chat qwen3-8b (:1234) et tombe
+# dans la file derrière une génération → latence BIMODALE (16 ms ou 9-12 s, voire timeout) →
+# dépasse le budget recall 4 s du STT-server → docs=0 intermittent. Le CPU découple
+# totalement l'embed du slot chat. Cf. admin/incidents-llm-gpu.md.
+llama_embed_n_gpu_layers: 0
 llama_embed_pooling: "mean"
 
-# Heartbeat embed — garde CHAUD le slot d'embedding (:1238). Sans ça, la 1ʳᵉ requête
-# après une pause part à froid (slot GPU inactif) → latence qui dépassait le timeout 4 s
-# du STT-server → recall mémoire vide ET RAG doc raté (docs=0). Petit embed périodique
-# (modèle minuscule, ~10-50 ms GPU) → le slot reste résident. Cf. admin/ia/stt.md.
+# Heartbeat embed — sonde de vivacité du slot :1238 (petit embed périodique). Depuis le
+# passage en CPU (llama_embed_n_gpu_layers: 0), le slot ne refroidit plus et ne subit plus
+# la contention GPU → le heartbeat sert surtout de probe (logge les KO). Cf. admin/ia/stt.md.
 llama_embed_heartbeat_enabled: true
 llama_embed_heartbeat_interval: 20  # s entre deux pings (< idle avant refroidissement)
 llama_embed_heartbeat_timeout: 15   # s max par ping