Funk Lab

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

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.

L'interface du homelab est Asa, un assistant vocal agentique (STT client‑serveur) qui sait interroger l'état live, chercher sur le web et agir sur l'infra — voir Asa (STT).

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Architecture

                    Internet
                        │
                   [ Freebox ]  192.168.1.254
                        │  port 1 · VLAN 1
        ┌───────────────┴────────────────────────────┐
        │           Switch Netgear GS308EV4           │  8 ports Gigabit · managé Plus
        │         8 ports Access (sans trunk)         │  VLAN 1 (Default) + VLAN 10 (cluster-funk)
        └───┬───┬─────────────────────────────┬───────┘
     VLAN 1 │   │ VLAN 10                     │ ports 3-6 · VLAN 10 (cluster 192.168.10.0/24)
    enp4s0  │   │ enp6s0f3u2c2     ┌──────────┴───────────────────────┐
   (port 2) │   │ (port 7)         │                                  │
         ┌──┴───┴──┐         [ compute-01 ] [ compute-02 ] [ compute-03 ]   [ gpu-01 ]
         │storage-01│        192.168.10.11  192.168.10.12  192.168.10.13   192.168.10.20
         │AlmaLinux │        control-plane     worker         worker       llama-server
         │Gateway·  │           Talos Linux · Kubernetes                   AMD RX 6700XT
         │NAT·DNS·  │
         │NFS·PG·   │
         │Qdrant·   │
         │LiteLLM·  │
         │Hermes    │
         └──────────┘

Câblage du switch (Netgear GS308EV4) — tous les ports en mode Access (pas de trunk). storage-01 utilise deux NIC physiques, une par VLAN (pas de sous-interface taguée) :

Port	Connecté à	IP	VLAN
1	Freebox	—	1 · Default
2	storage-01 — NIC1 enp4s0 (WAN)	192.168.1.200	1 · Default
3	gpu-01	192.168.10.20	10 · cluster-funk
4	compute-01 (control-plane)	192.168.10.11	10 · cluster-funk
5	compute-02 (worker)	192.168.10.12	10 · cluster-funk
6	compute-03 (worker)	192.168.10.13	10 · cluster-funk
7	storage-01 — NIC2 enp6s0f3u2c2 (LAN cluster)	192.168.10.1	10 · cluster-funk
8	PC perso (poste admin)	192.168.1.x	1 · Default

storage-01 fait passerelle / NAT entre la VLAN 1 (LAN domestique 192.168.1.0/24, côté Freebox) et la VLAN 10 (cluster 192.168.10.0/24).

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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	Inférence GPU (:1234, qwen3-8b — ROCm 7.x) + embeddings dédiés nomic-embed-text (:1238, CPU) + watchdog/heartbeat. Instances CPU :1236/:1237 (profils system/monitor) manuelles, souvent éteintes	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
STT	Assistant vocal « Jarvis » — client stt (poste) + STT-server in-cluster	k8s (ai)
Qdrant	Base vectorielle — RAG (funk-docs) + mémoire STT (stt-memory)	storage-01
PostgreSQL 16	Persistance Hermes, LiteLLM, n8n, Open WebUI, Ghostfolio	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

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Asa — assistant vocal agentique (STT)

Asa est l'interface vocale et graphique de Funk : un assistant type Jarvis qui écoute, parle et affiche un HUD animé. Architecture client‑serveur — un client stt (pipx) sur le poste (voix + HUD), un STT‑server in‑cluster (le « cerveau »). 100 % local (Qwen3‑8B).

Au‑delà du chat, Asa est une véritable agente : le modèle choisit ses outils (function calling) pour répondre à partir de données réelles.

Capacité	Détail
🔎 Savoir	doc Funk (RAG) + état live (santé machines/GPU, cluster, PromQL)
🌐 Chercher	recherche Internet privée (SearXNG self‑host)
🤖 Agir	actions d'admin via Hermes, toujours derrière une confirmation vocale
🧠 Mémoire	court terme (session) + long terme (Qdrant stt-memory)
🗣️ Veille/réveil	« Asa » réveille · « Asa stop » endort

📖 Présentation complète (schémas de la chaîne + captures) : docs/stt-presentation.md · 🗣️ Ce que tu peux lui demander : docs/asa-commandes.md · Détails techniques : admin/ia/stt.md

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Infrastructure

Machines

Machine	IP	OS	RAM	Rôle
storage-01	192.168.10.1	AlmaLinux 9.8	32 GB	Gateway · NFS · Services IA
gpu-01	192.168.10.20	AlmaLinux 9.8	32 GB	Inférence LLM (RX 6700XT)
compute-01	192.168.10.11	Talos v1.13 (k8s v1.33.1)	16 GB	k8s control-plane
compute-02	192.168.10.12	Talos v1.13 (k8s v1.33.1)	8 GB	k8s worker
compute-03	192.168.10.13	Talos v1.13 (k8s v1.33.1)	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

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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 (CLI faster-whisper + Piper)
├── stt/                  # Asa — assistant vocal agentique (voir docs/stt-presentation.md)
│   ├── client/           # commande `stt` (pipx) : voix (VAD/wake/ASR/TTS) + HUD web
│   └── server/           # STT-server (conteneur, ns ai) : brain + tools + RAG + mémoire
├── admin/                # Base de connaissance (indexée dans le RAG)
├── docs/                 # Présentations & schémas (stt-presentation.md, images)
├── progress/             # Journaux de session (référencés par PROGRESS.md)
├── archive/              # Documents historiques obsolètes (conception d'origine) — ne fait pas foi
├── talos/                # Cluster Kubernetes (talhelper)
└── k8s/                  # Workloads ArgoCD
    ├── infra/            # monitoring, nfs-provisioner (Traefik + MetalLB via helm au bootstrap)
    └── apps/             # Open WebUI, n8n, STT, SearXNG, Ghostfolio, external-services

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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

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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_pg_ghostfolio_password, vault_postfix_relay_password, vault_n8n_api_key.

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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.

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Roadmap

• Ansible — storage-01 (gateway, NFS, PostgreSQL, Qdrant, LiteLLM, Hermes, postfix, AlertManager webhook)
• Ansible — gpu-01 (ROCm, llama-server : GPU :1234 + embeddings :1238 via le rôle ; 2× CPU manuels)
• Stack IA opérationnelle (Hermes multi-profils + Qwen3 + Claude API)
• Délégation inter-agents (ask-agent + skill agent-delegation)
• RAG opérationnel — Qdrant ~436 chunks (embeddings nomic-embed-text :1238, dim 768), 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)
• Ghostfolio — suivi de portefeuille (ghostfolio.lab.local, PostgreSQL s01 + Redis)
• STT — assistant vocal « Jarvis » (client stt + STT-server in-cluster, mémoire Qdrant stt-memory)
• Modèle d'embedding dédié — nomic-embed-text sur gpu-01 :1238 (utilisé par la mémoire STT et le RAG)
• Réparer Qdrant — crash-loop résolu 2026-06-17 ; collection funk-docs reconstruite depuis (436 chunks)
• Re-ingérer le RAG (rag-ingest) basculé sur l'embedding dédié :1238 (dim 768)
• WOL compute nodes (configuration BIOS)
• Route statique Freebox