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ALI YESILKAYA
9fef555cc3
* feat(stt): mémoire long-terme sémantique via Qdrant (5b) Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto, Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM, STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK. Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient). Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * feat(stt): endpoint /v1/memory/health + upsert Qdrant synchrone - /v1/memory/health sonde activement embeddings + Qdrant + collection et expose les erreurs (recall/remember dégradent en silence → indébogables). Permet de diagnostiquer la mémoire long-terme sans kubectl exec. - remember() : upsert avec ?wait=true → le souvenir est immédiatement cherchable (sans wait, Qdrant met l'écriture en file → un recall cross-session immédiat pouvait le rater). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * docs(stt): 5b mémoire long-terme validée en prod + backlog nomic-embed-text - Rappel cross-session confirmé (« Felix » retrouvé dans une nouvelle session), points_count vérifié via /v1/memory/health. - Note du fix upsert ?wait=true et de l'endpoint de diagnostic. - Roadmap : 5d (nomic-embed-text dim 768) en backlog qualité ; états haut/bas du doc mis à jour (déployé + validé sur cible). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * feat(stt): embeddings dédiés nomic-embed-text sur gpu-01 (:1238) + migration auto Remplace Qwen3 (chat réutilisé, dim 4096, peu discriminant) par un modèle d'embedding spécialisé nomic-embed-text (dim 768) pour la mémoire long-terme. Ansible (rôle llama_server) : - nouvelle instance optionnelle `llama-embed` (llama_embed_enabled) servant un modèle d'embedding dédié sur :1238, GPU ; télécharge le GGUF si absent. - activée sur gpu-01 (host_vars) : nomic-embed-text-v1.5 f16. STT-server : - STT_EMBED_URL → :1238, STT_EMBED_MODEL → nomic-embed-text (deployment + config). - _ensure_collection détecte le changement de dimension (4096→768) et recrée automatiquement la collection stt-memory (anciens vecteurs incomparables) — pas de drop manuel. Docs : llama_server README, rag.md, stt.md (5d ✅), CLAUDE.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
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# llama_server
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Compile llama.cpp (backend HIP/ROCm) et déploie le service **llama-server GPU** (`:1234`) sur gpu-01. Sert aussi les embeddings du RAG.
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## Ce que fait le rôle
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- Clone + build llama.cpp (cmake HIP, `gfx1030`) — build seulement si le binaire est absent
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- Service systemd `llama-server` : modèle GGUF depuis `/mnt/models` (NFS), `:1234`
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- Embeddings activés (`--embeddings`, pooling mean)
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- Ouvre le port dans le firewall, désactive l'ancien service lm-studio
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- **Instance dédiée embeddings** (optionnelle, `llama_embed_enabled`) : service systemd
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`llama-embed` servant un modèle d'embedding spécialisé (ex. `nomic-embed-text`) sur
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`:1238`, GPU. Télécharge le GGUF depuis `llama_embed_model_url` si absent. Partage le
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binaire et le GPU avec `:1234` (modèle ~300 Mo VRAM).
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## Variables principales
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| Variable | Défaut | Surcharge gpu-01 |
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|---|---|---|
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| `llama_server_port` | 1234 | — |
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| `llama_model_path` | `""` | `/mnt/models/bartowski/Qwen3-8B-GGUF/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf` |
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| `llama_model_alias` | `""` | `qwen3-8b` |
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| `llama_ctx_size` | 32768 | 32768 |
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| `llama_n_gpu_layers` | 99 | — |
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| `hsa_override_gfx_version` | `10.3.0` | — |
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| `llama_embed_enabled` | `false` | `true` |
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| `llama_embed_port` | 1238 | — |
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| `llama_embed_model_path` | `""` | `/mnt/models/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf` |
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| `llama_embed_model_url` | `""` | URL HuggingFace du GGUF nomic |
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| `llama_embed_model_alias` | `nomic-embed-text` | — |
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## ⚠️ Gap IaC — instances CPU hors Ansible
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Le rôle ne gère que l'instance **GPU** (`llama-server.service`). Les services suivants existent sur gpu-01 mais ont été créés **à la main** (non reproductibles par `make apply-gpu`) :
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| Service | Port | Modèle | Usage |
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|---|---|---|---|
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| `llama-server-system.service` | 1236 | Qwen3-1.7B CPU | profil `system` |
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| `llama-server-monitor.service` | 1237 | Qwen3-1.7B CPU | profil `monitor` |
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| `llama-server-dev.service` | — | (non documenté, présent dans /etc/systemd/system) | ? |
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**À faire** : templatiser ces instances dans le rôle (liste d'instances avec port/modèle/threads) pour qu'une réinstallation de gpu-01 restaure les 3 serveurs.
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## Caveats
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- Rebuild forcé : supprimer le binaire (`/opt/llama.cpp/build/bin/llama-server`) puis relancer le rôle
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- Le modèle vient du NFS — voir caveat du rôle `nfs_client`
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