akadmin/Funk-lab
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Funk-lab/README.md
Alkatrazz 0aa4c3650d docs(ansible): README par rôle (19) + gaps IaC découverts à l'audit 
Audit complet des rôles vs état réel du cluster. Chaque rôle a maintenant
un README.md : but, variables (défauts + surcharges host_vars/vault),
handlers, vérifications, caveats.

Gaps découverts et documentés :
- minio : rôle VIDE (tasks/main.yml sans aucune tâche), service inactif —
  placeholder à implémenter ou retirer (ports 9000/9001 ouverts pour rien)
- llama_server : ne gère que l'instance GPU :1234 — les services CPU
  llama-server-system :1236 et llama-server-monitor :1237 sont créés à la
  main sur gpu-01, non reproductibles par make apply-gpu (+ un
  llama-server-dev.service non documenté présent sur l'hôte)
- hermes_auto_improve : defaults port/repo/branch/log non consommés
  (valeurs en dur dans les scripts), défaut branch obsolète
- lm_studio : README de dépréciation, candidat suppression

Tables admin/ops/ansible.md, README.md et CLAUDE.md corrigées en conséquence.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-06-10 15:21:24 +02:00

9.8 KiB
Raw Blame History

Funk Lab

Homelab IA — Kubernetes (Talos) + GPU AMD + Agent autonome (Hermes)

Funk Lab

Vue d'ensemble

Funk est un homelab orienté IA composé de 5 machines physiques :

  • un nœud de stockage/passerelle qui héberge tous les services de données et l'agent IA
  • un nœud GPU dédié à l'inférence LLM local (AMD RX 6700XT)
  • trois nœuds qui forment un cluster Kubernetes (Talos Linux)

L'ensemble est géré en Infrastructure-as-Code : Ansible pour les hôtes AlmaLinux, talhelper pour Talos, ArgoCD pour les workloads Kubernetes.

Architecture

                    Internet
                       │
                  [ Freebox ]
                       │
              ┌────────────────┐
              │   storage-01   │  AlmaLinux 9.7
              │  192.168.10.1  │  Gateway + NAT + DNS
              │                │  NFS · PostgreSQL
              │                │  Qdrant · LiteLLM · Hermes
              └───────┬────────┘
                      │  LAN cluster (192.168.10.0/24)
          ┌───────────┼───────────┐
          │           │           │
    [ compute-01 ] [ compute-02 ] [ compute-03 ]   Talos Linux
    192.168.10.11  192.168.10.12  192.168.10.13    Kubernetes
    control-plane     worker        worker

          ┌───────────┘
          │
      [ gpu-01 ]   AlmaLinux 9.7
    192.168.10.20  llama-server (ROCm)
                   AMD RX 6700XT 12GB

Stack IA

                    ┌─────────────────────────────────────┐
                    │  Hermes Agent (storage-01)           │
                    │                                      │
                    │  profil funk-ai (Qwen3-8B GPU)       │
                    │       │  ask-agent system/monitor    │
                    │       ▼                              │
                    │  profil system  (Qwen3-1.7B CPU)     │
                    │  profil monitor (Qwen3-1.7B CPU)     │
                    │  profil brain   (Claude Sonnet API)  │
                    └──────────────┬──────────────────────┘
                                   │
                         LiteLLM Proxy :4000
                                   │
              ┌────────────────────┼────────────────────┐
              │                    │                    │
       qwen3-8b GPU          qwen3-1.7b CPU       Claude API
       gpu-01 :1234     :1236 system / :1237 monitor  Anthropic
Composant Rôle Hôte
llama-server (×3) Inférence GPU + 2× CPU isolés (ROCm 7.x) gpu-01
LiteLLM Proxy API — routing local/cloud transparent storage-01
Hermes Agent Agent IA multi-profils avec mémoire vectorielle storage-01
ask-agent Délégation inter-agents (system / monitor / brain) storage-01
Qdrant Base vectorielle pour la mémoire sémantique storage-01
PostgreSQL 16 Persistance Hermes + LiteLLM storage-01

Profils Hermes

Profil Modèle Usage
funk-ai Qwen3-8B GPU (~35 tok/s) Agent principal — par défaut
system Qwen3-1.7B CPU (~21 tok/s) Calculs rapides, formatage, résumés
monitor Qwen3-1.7B CPU (~21 tok/s) Analyse logs, métriques, santé système
brain Claude Sonnet 4.6 (API) Raisonnement complexe, architecture

Infrastructure

Machines

Machine IP OS RAM Rôle
storage-01 192.168.10.1 AlmaLinux 9.7 32 GB Gateway · NFS · Services IA
gpu-01 192.168.10.20 AlmaLinux 9.7 32 GB Inférence LLM (RX 6700XT)
compute-01 192.168.10.11 Talos v1.13 16 GB k8s control-plane
compute-02 192.168.10.12 Talos v1.13 8 GB k8s worker
compute-03 192.168.10.13 Talos v1.13 8 GB k8s worker

Stockage

  • NVMe système (/home/data, ~845 GB XFS) — bind-monté sur /srv/data depuis 2026-05-29
  • RAID5 logiciel (md0) — 4 × 1 TB SATA, actif mais plus monté (sdb ATA errors + sdd retiré)
  • Point de montage /srv/data — héberge modèles LLM, bases de données, données Hermes

Organisation du repo

├── ansible/              # Gestion storage-01 + gpu-01 (AlmaLinux)
│   ├── inventory.yml
│   ├── playbooks/
│   │   ├── storage-01.yml
│   │   └── gpu-01.yml
│   ├── group_vars/       # Variables globales + vault chiffré
│   ├── host_vars/        # Variables par machine
│   └── roles/
│       ├── common        # Paquets, sécurité, NTP
│       ├── gateway       # nftables + NAT
│       ├── dnsmasq       # DNS local (lab.local)
│       ├── nfs_server    # Exports NFS (modèles, k8s)
│       ├── nfs_client    # Montages NFS sur gpu-01
│       ├── rocm          # Stack GPU AMD (ROCm 7.x)
│       ├── llama_server  # Inférence LLM + embeddings
│       ├── litellm       # Proxy LLM + script ask-agent
│       ├── hermes_agent  # Agent IA autonome
│       ├── hermes_user   # User hermes + SSH partagé entre hosts
│       ├── rag           # RAG : scripts rag-ingest/rag-query + skill Hermes
│       ├── alertmanager_webhook  # Pont AlertManager → ask-agent
│       ├── postfix_relay # SMTP sortant via Gmail
│       ├── node_exporter # Métriques Prometheus
│       ├── minio         # ⚠️ placeholder vide — service non déployé
│       ├── postgresql    # Base de données
│       ├── qdrant        # Base vectorielle
│       └── hermes_auto_improve  # Worker analyse doc + trigger server :9095
├── hermes-skills/        # Skills Hermes versionnés
│   ├── funk/
│   │   ├── agent-delegation/  # Délégation ask-agent (system/monitor/brain)
│   │   └── rag-docs/          # Usage de rag-query
│   └── souls/            # Prompts système par profil (funk-ai, system, monitor, brain)
├── tools/                # Sources des outils déployés
│   ├── hermes-auto-improve/   # auto-improve.py + trigger-server.py
│   └── hermes-voice/          # Client vocal Hermes
├── admin/                # Base de connaissance (indexée dans le RAG)
├── progress/             # Journaux de session (référencés par PROGRESS.md)
├── talos/                # Cluster Kubernetes (talhelper)
└── k8s/                  # Workloads ArgoCD
    ├── infra/            # MetalLB, Traefik, monitoring, nfs-provisioner
    └── apps/             # Open WebUI, n8n, external-services

Démarrage rapide

Pré-requis

pip install ansible
ansible-galaxy collection install ansible.posix community.general community.postgresql

Déployer storage-01

cd ansible/
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml

Déployer gpu-01

ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml

Déployer un rôle spécifique

ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server

Gestion du cluster

funk-start          # Allume gpu-01 (WOL) + démarre tous les services
funk-start --k8s    # Idem + démarre les nœuds k8s
funk-stop           # Arrêt propre
funk-stop --k8s     # Arrêt propre + éteint k8s avant
funk-status         # État de tous les services (13 checks)

Détail complet des procédures : admin/ops/cluster.md

Secrets

Les secrets sont gérés via Ansible Vault (chiffrement AES256).

# Chiffrer le vault
ansible-vault encrypt ansible/group_vars/all/vault.yml

# Editer les secrets
ansible-vault edit ansible/group_vars/all/vault.yml

Variables stockées dans le vault : vault_anthropic_api_key, vault_pg_hermes_password, vault_pg_litellm_password, vault_pg_n8n_password, vault_pg_openwebui_password, vault_postfix_relay_password, vault_n8n_api_key.

Contrainte GPU

La RX 6700XT (gfx1031) n'est pas officiellement supportée par ROCm. La variable suivante est obligatoire dans tous les services GPU :

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

Elle est gérée automatiquement par le rôle Ansible llama_server.

Roadmap

  • Ansible — storage-01 (gateway, NFS, PostgreSQL, Qdrant, LiteLLM, Hermes, postfix, AlertManager webhook)
  • Ansible — gpu-01 (ROCm, llama-server ×3 — GPU + 2× CPU)
  • Stack IA opérationnelle (Hermes multi-profils + Qwen3 + Claude API)
  • Délégation inter-agents (ask-agent + skill agent-delegation)
  • RAG opérationnel — Qdrant 339 chunks, rag-query / rag-ingest
  • User hermes avec SSH partagé entre storage-01 et gpu-01
  • Cluster Kubernetes opérationnel (Talos v1.13 + talhelper)
  • MetalLB + Traefik + wildcard DNS lab.local
  • Monitoring complet (kube-prometheus-stack + AlertManager → Hermes + n8n)
  • Open WebUI (openwebui.lab.local, namespace ai)
  • n8n (n8n.lab.local, namespace ai, 3 workflows actifs)
  • Email sortant — Postfix relay → Gmail SMTP
  • hermes-auto-improve — analyse quotidienne de la doc par Hermes (n8n 22h → PR hermes/daily-work)
  • WOL compute nodes (configuration BIOS)
  • Route statique Freebox
  • Modèle d'embedding dédié (nomic-embed-text ou bge-m3) pour améliorer le RAG
  • Réparer Qdrant (collection funk-docs corrompue depuis 2026-06-05) + re-ingest