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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

4.9 KiB

Raw Blame History

llama_server

Compile llama.cpp (backend HIP/ROCm) et déploie le service llama-server GPU (:1234) sur gpu-01. Sert aussi les embeddings du RAG.

Ce que fait le rôle

Clone + build llama.cpp (cmake HIP, gfx1030) — build seulement si le binaire est absent
Service systemd llama-server : modèle GGUF depuis /mnt/models (NFS), :1234
Embeddings activés (--embeddings, pooling mean)
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. 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 requête après une pause part à froid (5-8 s) et dépasse le timeout du STT-server (4 s) → recall mémoire vide et RAG documentaire raté (docs=0, cf. admin/ia/stt.md). Pendant du llm-heartbeat (rôle litellm) côté chat. Logs : journalctl -u llama-embed-heartbeat.

Heartbeat embed — variables

Variable	Défaut
`llama_embed_heartbeat_enabled`	`true` (si `llama_embed_enabled`)
`llama_embed_heartbeat_interval`	`20` (s entre deux pings)
`llama_embed_heartbeat_timeout`	`15` (s max par ping)

Watchdog (optionnel, llama_watchdog_enabled, défaut true) : service systemd llama-watchdog qui sonde une vraie génération sur :1234 toutes les llama_watchdog_interval s. Sur llama_watchdog_failures échecs consécutifs → systemctl restart llama-server en local (tourne en root, pas de SSH). Répare automatiquement le wedge ROCm où /health reste vert mais l'inférence est morte (cf. admin/incidents-llm-gpu.md). Logs : journalctl -u llama-watchdog.

Watchdog — variables

Variable	Défaut
`llama_watchdog_enabled`	`true`
`llama_watchdog_port`	`{{ llama_server_port }}` (1234)
`llama_watchdog_model`	`{{ llama_model_alias }}` (`qwen3-8b`)
`llama_watchdog_interval`	`20` (s entre deux sondes)
`llama_watchdog_timeout`	`15` (s max par sonde)
`llama_watchdog_failures`	`3` (échecs consécutifs avant restart)

Complémentaire au llm-heartbeat du rôle litellm : le heartbeat empêche la péremption par inactivité de la connexion LiteLLM↔llama-server ; le watchdog répare le figeage du llama-server lui-même. Le watchdog gère le 503 "Loading model" post-restart (rechargement VRAM) sans le compter comme échec.

Variables principales

Variable	Défaut	Surcharge gpu-01
`llama_server_port`	1234	—
`llama_model_path`	`""`	`/mnt/models/bartowski/Qwen3-8B-GGUF/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf`
`llama_model_alias`	`""`	`qwen3-8b`
`llama_ctx_size`	32768	32768
`llama_n_gpu_layers`	99	—
`hsa_override_gfx_version`	`10.3.0`	—
`llama_embed_enabled`	`false`	`true`
`llama_embed_port`	1238	—
`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`)	—

Instances CPU retirées (2026-06-20)

Trois serveurs llama CPU manuels (hors Ansible) tournaient sur gpu-01 et ont été supprimés (stop + disable + rm des units + ports firewall fermés) car inutilisés — ils n'étaient même plus routés par LiteLLM (alias absents de /etc/litellm/config.yaml) :

Service (supprimé)	Port	Modèle	Ex-usage
`llama-server-system.service`	1236	Qwen3-1.7B CPU	profil `system`
`llama-server-monitor.service`	1237	Qwen3-1.7B CPU	profil `monitor`
`llama-server-dev.service`	1235	Qwen3-4B CPU	profil `dev`

Le rôle ne gère désormais que l'instance GPU (llama-server.service, :1234) et l'embed CPU (llama-embed.service, :1238). Les profils Hermès system/monitor n'ont plus de backend dédié — repointer leurs alias LiteLLM sur qwen3-8b (GPU) si on veut les réactiver.

Caveats

Rebuild forcé : supprimer le binaire (/opt/llama.cpp/build/bin/llama-server) puis relancer le rôle
Le modèle vient du NFS — voir caveat du rôle nfs_client

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