Funk-lab/admin/ia/litellm.md
ALI YESILKAYA 470c69881c
chore(gpu-01): retire les serveurs llama CPU system/monitor/dev (inutilisés) (#31)
Trois instances llama-server CPU manuelles (hors Ansible) tournaient sur gpu-01
sans servir : déjà orphelines de LiteLLM (alias absents de config.yaml, d'où le
bruit "Invalid model name"). Suppression complète :

gpu-01 (opérationnel, déjà fait) :
- systemctl disable --now + rm des units llama-server-{system,monitor,dev}
- ports firewall 1235/1236/1237 fermés

Repo :
- monitoring : scrape jobs (values.yaml) + alertes LlamaServer{System,Monitor}Down
  (alerts-ai.yaml) retirés → plus de "target down"/alertes fantômes ; panneaux de
  statut dashboard-infrastructure recyclés (system→llama-embed, monitor supprimé).
- docs admin/ + hermes-skills (souls funk-ai/brain, SKILL agent-delegation) mises à
  jour : inventaire modèles, profils Hermès system/monitor sans backend (à repointer
  sur qwen3-8b), litellm, ops, monitoring.

Les profils Hermès system/monitor existent toujours mais sans backend dédié.
Dashboards Grafana dashboard-ai (panneaux graphiques CPU) laissés tels quels
(cosmétique, séries vides, aucune alerte).

Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-20 13:25:50 +02:00

5.3 KiB

LiteLLM — Proxy LLM unifié (storage-01)

LiteLLM tourne en service systemd sur storage-01 (127.0.0.1:4000). Il route les requêtes OpenAI-compatibles vers le bon backend selon le modèle demandé.


Flux

Hermes / ask-agent / Open WebUI / n8n
        │
        ▼  http://127.0.0.1:4000/v1  (Authorization: Bearer lm-studio)
   LiteLLM Proxy
        ├── hermes-default       →  qwen3-8b            →  llama-server gpu-01 :1234  (GPU)
        ├── qwen3-8b             →  llama-server gpu-01 :1234  (GPU, gratuit)
        ├── claude-sonnet-4-6    →  api.anthropic.com           (cloud, payant)
        └── claude-opus-4-7      →  api.anthropic.com           (cloud, payant)

Service systemd

# Depuis storage-01
sudo systemctl status litellm
sudo systemctl restart litellm
sudo journalctl -u litellm -f
sudo journalctl -u litellm -n 50

Modèles disponibles

Nom dans l'API Backend Coût
hermes-default qwen3-8b sur gpu-01 :1234 (GPU) Gratuit
qwen3-8b llama-server gpu-01 :1234 (ROCm 7.x) Gratuit
claude-sonnet-4-6 Anthropic API ~$3/$15 par million tokens in/out
claude-opus-4-7 Anthropic API Plus cher, meilleur raisonnement

Alias CPU retirés (2026-06-20) : qwen3-1.7b-system et qwen3-1.7b-monitor (serveurs CPU gpu-01 :1236/:1237) ont été supprimés avec leurs serveurs. Ils étaient déjà absents de /etc/litellm/config.yaml (d'où le bruit Invalid model name historique). ask-agent system et ask-agent monitor n'ont donc plus de backend — repointer sur qwen3-8b pour les réactiver.

⚠️ Qwen3 = modèle « thinking » : il raisonne avant de répondre. Avec un max_tokens faible, il peut renvoyer un content vide (budget épuisé en reasoning_content) ou dépasser le timeout (réflexion longue). Ajouter /no_think au prompt système pour le désactiver (STT le fait via STT_DISABLE_THINKING). Voir admin/ia/llama_server.md.


Switch rapide avec hermes-switch

Script déployé sur storage-01 :

sudo hermes-switch status    # voir le modèle actuel de hermes-default
sudo hermes-switch qwen      # Qwen3-8B local GPU (gratuit, ~60 tok/s)
sudo hermes-switch claude    # Claude Sonnet 4.6 (payant, ~1-2$ par session debug)

Le script modifie /etc/litellm/config.yaml et redémarre litellm automatiquement. Source : roles/litellm/files/hermes-switch.

Coût Claude

Session type Tokens input Coût estimé
Debug simple (5 échanges) ~80k ~$0.24
Debug complexe (10 échanges) ~375k ~$1.12
Utilisation courante Utiliser Qwen

Validation API

# Depuis storage-01 — master_key = lm-studio
curl http://127.0.0.1:4000/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer lm-studio" | python3 -m json.tool

# Test inférence Qwen (local)
curl http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer lm-studio" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3-8b", "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}], "max_tokens": 30}'

# Test inférence Claude
curl http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer lm-studio" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}], "max_tokens": 30}'

Configuration

Fichier : /etc/litellm/config.yaml (géré par Ansible, propriété litellm:litellm, mode 0640)

La clé API Anthropic est injectée via ANTHROPIC_API_KEY dans l'unit systemd — elle vient du vault Ansible (vault_anthropic_api_key). Jamais en clair dans config.yaml.

master_key : lm-studio — doit correspondre à LM_API_KEY dans le .env Hermes.


Modèles servis (2026-06-20)

ansible/roles/litellm/templates/config.yaml.j2 et /etc/litellm/config.yaml exposent 4 modèles : hermes-default, qwen3-8b, claude-sonnet-4-6, claude-opus-4-7.

Les anciennes entrées CPU qwen3-1.7b-system (:1236) et qwen3-1.7b-monitor (:1237) ont été retirées avec leurs serveurs (cf. admin/ia/llama_server.md). Elles étaient déjà absentes du fichier live → ask-agent system/monitor n'avaient déjà plus de route. Pour les réactiver, ajouter un alias pointant sur qwen3-8b (GPU) plutôt que de recréer des serveurs CPU.


Ajouter un modèle

  1. Modifier roles/litellm/templates/config.yaml.j2 :

    - model_name: claude-haiku-4-5
      litellm_params:
        model: anthropic/claude-haiku-4-5-20251001
        api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY
    
  2. Redéployer :

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

Points d'attention

Sujet Détail
Accès réseau 127.0.0.1 uniquement — pour exposer au cluster, changer litellm_host: 0.0.0.0 + ouvrir firewall
master_key lm-studio — doit correspondre exactement à LM_API_KEY dans le .env Hermes
Clé Anthropic ANTHROPIC_API_KEY dans l'env systemd — vault Ansible
Coût Claude Surveiller la consommation sur console.anthropic.com
404 /api/v1/models Hermes appelle /api/v1/models à l'init (retourne 404) — normal, ne bloque pas
hermes-switch status Utilise grep -A3 — si le bloc hermes-default a une structure différente, ajuster