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- CLAUDE.md : /srv/data NVMe (plus RAID5), structure k8s/ expliquée, namespace ai ajouté, Hermes data code/données séparés - README.md : roadmap complète (n8n/Open WebUI/monitoring opérationnels), Talos v1.13, vault vars complètes, rôles Ansible manquants, RAID5→NVMe - admin/ia/rag.md : 284→339 chunks, RAID5→NVMe - admin/ia/hermes.md : RAID5→NVMe (incidents 2026-05-13 et 2026-05-29) - admin/ia/litellm.md : qwen2.5→qwen3-8b, gap IaC CPU models documenté - admin/ia/llama_server.md : gap IaC instances CPU documenté - admin/index_knowledge.py : 5 chunks RAG mis à jour (Qwen2.5→Qwen3, RAID5→NVMe, vault vars + rôles complets) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# LiteLLM — Proxy LLM unifié (storage-01)
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LiteLLM tourne en service systemd sur **storage-01** (`127.0.0.1:4000`).
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Il route les requêtes OpenAI-compatibles vers le bon backend selon le modèle demandé.
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## Flux
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```
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Hermes / ask-agent / Open WebUI / n8n
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│
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▼ http://127.0.0.1:4000/v1 (Authorization: Bearer lm-studio)
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LiteLLM Proxy
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├── hermes-default → qwen3-8b → llama-server gpu-01 :1234 (GPU)
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├── qwen3-8b → llama-server gpu-01 :1234 (GPU, gratuit)
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├── qwen3-1.7b-system → llama-server gpu-01 :1236 (CPU 14 threads, gratuit)
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├── qwen3-1.7b-monitor → llama-server gpu-01 :1237 (CPU 14 threads, gratuit)
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├── claude-sonnet-4-6 → api.anthropic.com (cloud, payant)
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└── claude-opus-4-7 → api.anthropic.com (cloud, payant)
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```
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## Service systemd
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```bash
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# Depuis storage-01
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sudo systemctl status litellm
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sudo systemctl restart litellm
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sudo journalctl -u litellm -f
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sudo journalctl -u litellm -n 50
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```
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## Modèles disponibles
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| Nom dans l'API | Backend | Coût |
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|---|---|---|
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| `hermes-default` | qwen3-8b sur gpu-01 :1234 (GPU) | Gratuit |
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| `qwen3-8b` | llama-server gpu-01 :1234 (ROCm 7.x) | Gratuit |
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| `qwen3-1.7b-system` | llama-server gpu-01 :1236 (CPU, 14 threads) | Gratuit |
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| `qwen3-1.7b-monitor` | llama-server gpu-01 :1237 (CPU, 14 threads) | Gratuit |
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| `claude-sonnet-4-6` | Anthropic API | ~$3/$15 par million tokens in/out |
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| `claude-opus-4-7` | Anthropic API | Plus cher, meilleur raisonnement |
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> `qwen3-1.7b-system` et `qwen3-1.7b-monitor` sont utilisés par `ask-agent system` et
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> `ask-agent monitor` — voir [hermes.md](hermes.md).
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## Switch rapide avec hermes-switch
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Script déployé sur storage-01 :
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```bash
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sudo hermes-switch status # voir le modèle actuel de hermes-default
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sudo hermes-switch qwen # Qwen3-8B local GPU (gratuit, ~60 tok/s)
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sudo hermes-switch claude # Claude Sonnet 4.6 (payant, ~1-2$ par session debug)
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```
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Le script modifie `/etc/litellm/config.yaml` et redémarre litellm automatiquement.
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Source : `roles/litellm/files/hermes-switch`.
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### Coût Claude
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| Session type | Tokens input | Coût estimé |
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|---|---|---|
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| Debug simple (5 échanges) | ~80k | ~$0.24 |
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| Debug complexe (10 échanges) | ~375k | ~$1.12 |
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| Utilisation courante | — | Utiliser Qwen |
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## Validation API
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```bash
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# Depuis storage-01 — master_key = lm-studio
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curl http://127.0.0.1:4000/v1/models \
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-H "Authorization: Bearer lm-studio" | python3 -m json.tool
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# Test inférence Qwen (local)
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curl http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions \
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-H "Authorization: Bearer lm-studio" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"model": "qwen3-8b", "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}], "max_tokens": 30}'
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# Test inférence Claude
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curl http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions \
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-H "Authorization: Bearer lm-studio" \
|
|
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}], "max_tokens": 30}'
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```
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## Configuration
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Fichier : `/etc/litellm/config.yaml` (géré par Ansible, propriété `litellm:litellm`, mode `0640`)
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La clé API Anthropic est injectée via `ANTHROPIC_API_KEY` dans l'unit systemd —
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elle vient du vault Ansible (`vault_anthropic_api_key`). Jamais en clair dans config.yaml.
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**master_key** : `lm-studio` — doit correspondre à `LM_API_KEY` dans le `.env` Hermes.
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## ⚠️ Gap IaC — modèles CPU absents du template Ansible
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`ansible/roles/litellm/templates/config.yaml.j2` n'inclut que 4 modèles :
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`hermes-default`, `qwen3-8b`, `claude-sonnet-4-6`, `claude-opus-4-7`.
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Les entrées `qwen3-1.7b-system` (:1236) et `qwen3-1.7b-monitor` (:1237) ont été ajoutées
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**manuellement** dans `/etc/litellm/config.yaml` sur storage-01.
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Un `make apply-storage` sur un hôte vierge ne déploierait PAS les routes CPU nécessaires
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à `ask-agent system` et `ask-agent monitor`.
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**Axe d'amélioration** : ajouter les 2 entrées CPU dans `config.yaml.j2` avec des variables
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dans `defaults/main.yml` (`litellm_cpu_system_url`, `litellm_cpu_monitor_url`).
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## Ajouter un modèle
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1. Modifier `roles/litellm/templates/config.yaml.j2` :
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```yaml
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- model_name: claude-haiku-4-5
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litellm_params:
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model: anthropic/claude-haiku-4-5-20251001
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api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY
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```
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2. Redéployer :
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
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```
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## Points d'attention
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| Sujet | Détail |
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|---|---|
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| Accès réseau | `127.0.0.1` uniquement — pour exposer au cluster, changer `litellm_host: 0.0.0.0` + ouvrir firewall |
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| master_key | `lm-studio` — doit correspondre exactement à `LM_API_KEY` dans le `.env` Hermes |
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| Clé Anthropic | `ANTHROPIC_API_KEY` dans l'env systemd — vault Ansible |
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| Coût Claude | Surveiller la consommation sur console.anthropic.com |
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| 404 /api/v1/models | Hermes appelle `/api/v1/models` à l'init (retourne 404) — normal, ne bloque pas |
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| hermes-switch status | Utilise `grep -A3` — si le bloc hermes-default a une structure différente, ajuster |
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