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llama-server — Inférence LLM (gpu-01)

llama-server (llama.cpp compilé with ROCm 7.x) tourne en quatre instances systemd sur gpu-01 (192.168.10.20). API 100% compatible OpenAI — remplace LM Studio pour l'inférence.

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Quatre instances

Service systemd	Port	Modèle	Backend	Usage
llama-server	1234	Qwen3-8B Q4_K_M	GPU (RX 6700XT)	Inférence principale — Hermes + LiteLLM
llama-server-system	1236	Qwen3-1.7B Q4_K_M	CPU	Profil Hermes system (tâches légères)
llama-server-monitor	1237	Qwen3-1.7B Q4_K_M	CPU	Profil Hermes monitor (supervision)
llama-embed	1238	nomic-embed-text-v1.5 f16	GPU	Embeddings dédiés (mémoire STT, dim 768)

Les instances CPU (system, monitor) partagent le même binaire mais des configs distinctes. Les modèles sont sur NFS monté depuis storage-01 (/mnt/models).

llama-embed (:1238) est géré par Ansible (rôle llama_server, llama_embed_enabled) — contrairement aux instances CPU (gap IaC, voir plus bas). Sert un modèle d'embedding dédié (nomic-embed-text, dim 768), bien plus discriminant que Qwen3-8B réutilisé. Partage le GPU avec :1234 (~300 Mo VRAM).

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Service systemd

# Instance GPU (principale)
sudo systemctl status llama-server
sudo systemctl restart llama-server
sudo journalctl -u llama-server -f

# Instance CPU — profil system
sudo systemctl status llama-server-system
sudo systemctl restart llama-server-system
sudo journalctl -u llama-server-system -f

# Instance CPU — profil monitor
sudo systemctl status llama-server-monitor
sudo systemctl restart llama-server-monitor
sudo journalctl -u llama-server-monitor -f

# Instance GPU — embeddings dédiés (nomic-embed-text :1238)
sudo systemctl status llama-embed
sudo systemctl restart llama-embed
sudo journalctl -u llama-embed -f

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Modèle actuel (GPU)

Paramètre	Valeur
Modèle	Qwen3-8B Q4_K_M
Alias API	qwen3-8b
Chemin	/mnt/models/bartowski/Qwen3-8B-GGUF/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf
Contexte	32768 tokens
GPU offload	99 layers (tout sur GPU)
Parallélisme	1 slot (requis pour Hermes — voir bug parallel)
Embeddings	activés (--embeddings --pooling mean)

Contrainte VRAM (12 GB RX 6700XT)

Élément	VRAM
Modèle Q4_K_M 8B	~5 GB
KV cache à 32768 ctx	~4 GB
Total	~9 GB ✅

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Embeddings

llama-server expose /v1/embeddings avec --embeddings --pooling mean. Le flag --pooling mean est obligatoire pour les LLM causaux (sinon : erreur 400 Pooling type 'none' is not OAI compatible).

Deux sources d'embeddings :

Endpoint	Modèle	Dim	Usage
:1234/v1/embeddings	Qwen3-8B (chat réutilisé)	4096	RAG (funk-docs) — peu discriminant
:1238/v1/embeddings	nomic-embed-text (dédié)	768	Mémoire STT (stt-memory) — précis

Qwen3-8B n'est pas un modèle d'embedding dédié (cosinus uniformément hauts → recherche peu discriminante). L'instance llama-embed (:1238) sert nomic-embed-text, spécialisé. Le RAG pourra y basculer quand il sera réparé (voir admin/ia/rag.md).

# Test embeddings dédiés nomic (:1238) — depuis le LAN cluster
curl -s -X POST http://192.168.10.20:1238/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"nomic-embed-text","input":["test"]}' | jq '.data[0].embedding | length'
# → 768 (dimension nomic-embed-text-v1.5)

# Test embeddings Qwen3 (:1234) — RAG
curl -s -X POST http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-8b","input":["test"]}' | jq '.data[0].embedding | length'
# → 4096 (dimension Qwen3-8B)

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Performances (RX 6700XT, ROCm 7.x)

Métrique	Qwen3-1.7B (CPU)	Qwen3-8B (GPU)
Prefill	~50 tok/s	~300 tok/s
Génération	~15 tok/s	~60 tok/s
TTFT Hermes (15k tokens)	~300s	~50s
VRAM modèle	— (CPU only)	~5 GB

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Validation API

# Depuis storage-01 ou n'importe quelle machine du LAN cluster
curl -s http://192.168.10.20:1234/v1/models | jq '.data[].id'

# Test inférence rapide (GPU)
curl http://192.168.10.20:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}],
    "max_tokens": 50
  }'

# Test instances CPU
curl -s http://192.168.10.20:1236/v1/models | jq '.data[].id'
curl -s http://192.168.10.20:1237/v1/models | jq '.data[].id'

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Métriques Prometheus

Le flag --metrics est requis dans le service systemd pour activer l'endpoint /metrics. Sans lui, llama-server retourne 501 Not Implemented.

# Vérifier que les métriques sont disponibles
curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep llamacpp

# Métriques clés exposées
curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep -E \
  "llamacpp:prompt_tokens_total|llamacpp:tokens_predicted_total|llamacpp:requests_deferred|llamacpp:kv_cache_usage_ratio"

Métrique	Description
llamacpp:prompt_tokens_total	Tokens de prompt traités (cumul)
llamacpp:tokens_predicted_total	Tokens générés (cumul)
llamacpp:prompt_tokens_seconds	Débit prefill (tok/s)
llamacpp:predicted_tokens_seconds	Débit génération (tok/s)
llamacpp:requests_deferred	Requêtes en file d'attente (backpressure)
llamacpp:kv_cache_usage_ratio	Occupation KV cache (0–1)
llamacpp:kv_cache_tokens	Tokens actuellement en KV cache

Ces métriques sont scrapées par Prometheus via les jobs llama-server-gpu, llama-server-system, llama-server-monitor définis dans k8s/infra/monitoring/values.yaml.

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Changer de modèle

1. Modifier host_vars/gpu-01/vars.yml :

   llama_model_path: "/mnt/models/bartowski/NouveauModele.gguf"
   llama_model_alias: "nouveau-alias"
   llama_ctx_size: 32768   # ajuster selon VRAM disponible
   

2. Redéployer :

   ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server
   

3. Mettre à jour LiteLLM (alias hermes-default) :

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

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Build (source)

# Sur gpu-01 — rebuild si besoin
cd /opt/llama.cpp
git pull
cmake -B build \
  -DGGML_HIP=ON \
  -DAMDGPU_TARGETS=gfx1030 \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCMAKE_HIP_COMPILER=/opt/rocm/llvm/bin/clang++ \
  -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm
cmake --build build --target llama-server -j$(nproc)
sudo systemctl restart llama-server

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⚠️ Gap IaC — instances CPU non couvertes par Ansible

Le rôle ansible/roles/llama_server/ ne déploie que l'instance GPU (llama-server.service sur :1234). Les instances CPU (llama-server-system :1236 et llama-server-monitor :1237) ont été créées manuellement et ne sont pas encore dans le code Ansible.

Conséquence : un make apply-gpu complet sur un hôte vierge ne déploierait PAS les instances CPU.

Axe d'amélioration : étendre le rôle llama_server pour déployer les 3 instances via une boucle (with_items ou loop Ansible), avec des variables dédiées dans host_vars/gpu-01/vars.yml.

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Points d'attention

Sujet	Détail
GPU non officiel	RX 6700XT (gfx1031) — HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 dans le service
ROCm version	7.2.3 — libs dans /opt/rocm
--metrics obligatoire	Sans ce flag, /metrics retourne 501 Not Implemented — Prometheus ne scrappe rien
parallel=1 obligatoire	--parallel 4 divise le ctx en slots → contexte insuffisant pour Hermes
pooling mean obligatoire	Sans --pooling mean, l'endpoint /v1/embeddings retourne erreur 400
Qwen3 = modèle « thinking »	Par défaut Qwen3 raisonne avant de répondre → consomme le budget max_tokens en reasoning_content (content vide) ou réfléchit longtemps (timeout). Ajouter /no_think au prompt système pour le désactiver. STT le fait (STT_DISABLE_THINKING) ; à considérer pour tout consommateur de Qwen3 à max_tokens faible (ask-agent, profils Hermes).
Gemma 4 interdit	Crash ROCm sur prompts >800 tokens
Modèles sur NFS	/mnt/models monté depuis storage-01 (NFS) — si NFS down, les 3 services échouent au démarrage
3 services indépendants	Chaque instance a son propre service systemd — redémarrer l'un n'affecte pas les autres
Instances CPU hors Ansible	llama-server-system et llama-server-monitor créés manuellement — voir section Gap IaC ci-dessus