mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 07:44:42 +02:00
* 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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15 KiB
Markdown
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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## Présentation du projet
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**Funk** — homelab IA composé d'un cluster Kubernetes (Talos) pour les services applicatifs, d'un hôte d'inférence LLM dédié (gpu-01 / llama-server ROCm), et d'un agent autonome (Hermes Agent) sur storage-01. Stack IaC complète : Ansible + talhelper + ArgoCD.
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**État actuel (2026-06-10)** :
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- ✅ Hermes Agent opérationnel — multi-profils (funk-ai/system/monitor/brain)
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- ⚠️ RAG **HS depuis 2026-06-05** — Qdrant en crash-loop (segment `funk-docs` corrompu, voir `admin/incidents.md`) ; `rag-ingest` / `rag-query` indisponibles
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- ✅ Monitoring complet — Prometheus + Grafana + AlertManager → webhook Hermes + n8n
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- ✅ storage-01 installé — `192.168.10.1` (LAN cluster), `192.168.1.200` (WAN)
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- ✅ gpu-01 installé — llama-server GPU (:1234) + CPU (:1236/:1237) + embeddings nomic-embed-text (:1238, GPU) opérationnels, kernel 5.14.0-687.5.3
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- ✅ LiteLLM sur storage-01 — proxy multi-modèles + ask-agent (écoute `0.0.0.0:4000`)
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- ✅ Cluster k8s Talos opérationnel (MetalLB + Traefik + wildcard DNS lab.local)
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- ✅ postfix_relay — SMTP sortant via Gmail SMTP + App Password (aliyesilkaya93@gmail.com)
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- ✅ Open WebUI opérationnel — `openwebui.lab.local`, namespace `ai`, backend LiteLLM
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- ✅ n8n opérationnel — `n8n.lab.local`, namespace `ai`, 3 workflows actifs (alertes, rapport horaire, Hermes Doc Worker)
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- ✅ hermes-auto-improve — analyse quotidienne de `admin/` par Hermes à 22h (n8n → trigger :9095), PR sur `hermes/daily-work`
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- ⏳ WOL compute nodes non configuré (BIOS) — allumage manuel requis
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Journal de progression : `PROGRESS.md` → `progress/YYYY-MM-DD.md`
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## Architecture des machines
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| Machine | IP | OS | Rôle |
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|---|---|---|---|
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| storage-01 | 192.168.10.1 / 192.168.1.200 | AlmaLinux 9.7 | Passerelle + bastion admin + données + Hermes Agent — **hors cluster** |
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| compute-01 | 192.168.10.11 | Talos v1.13 | k8s control-plane |
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| compute-02 | 192.168.10.12 | Talos v1.13 | k8s worker |
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| compute-03 | 192.168.10.13 | Talos v1.13 | k8s worker |
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| gpu-01 | 192.168.10.20 | AlmaLinux 9.7 | llama-server dédié (RX 6700XT, ROCm 7.x) — **hors cluster** |
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**Points clés d'architecture :**
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- `storage-01` et `gpu-01` sont **hors du cluster k8s** — consommés via `ExternalName` services ou `Endpoints` manuels
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- Single control-plane assumé : si compute-01 tombe, `kubectl apply` ne fonctionne plus mais les workloads continuent
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- Modèles LLM sur storage-01 (`/srv/data/models`, NVMe depuis 2026-05-29), montés sur gpu-01 via NFS (`/mnt/models`)
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## Stack IaC — trois outils, trois cibles
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| Outil | Cible | Déclenchement |
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|---|---|---|
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| **Ansible** | storage-01, gpu-01 (AlmaLinux) | Push manuel : `make apply-storage` / `make apply-gpu` |
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| **talhelper** | compute-01/02/03 (Talos) | Push manuel : `talosctl apply-config` |
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| **ArgoCD** | Workloads k8s | Pull automatique depuis Git |
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## Ansible
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### Commandes via Makefile (depuis la racine du repo)
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```bash
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python3 -m venv .venv # créer le venv (une seule fois, avant make install)
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make install # pip install + ansible-galaxy (à faire une fois)
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make ping # vérifier la connectivité vers tous les hôtes
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make check # dry-run site.yml (storage-01 + gpu-01)
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make apply # appliquer site.yml complet
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make apply-storage # appliquer uniquement storage-01.yml
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make apply-gpu # appliquer uniquement gpu-01.yml
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make vault-view # lire le vault chiffré
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make vault-edit # éditer le vault (ouvre $EDITOR)
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make vault-encrypt # (ré)chiffrer vault.yml
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```
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### Commandes directes (depuis `ansible/`)
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server
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```
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Les tags correspondent aux noms de rôles. Tous les rôles sont idempotents.
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### Inventaire et connectivité
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- `storage-01` : accès direct SSH via `192.168.1.200` (WAN)
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- `gpu-01` : accès via ProxyJump sur `storage-01` (configuré dans `inventory.yml`)
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- Vault password dans `.vault_pass` (ignoré par git, chargé automatiquement via `ansible.cfg`)
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### Rôles — storage-01
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`hermes_user`, `common`, `gateway` (nftables + NAT), `dnsmasq`, `nfs_server`, `qdrant`, `postgresql`, `minio` (⚠️ rôle vide, service non déployé), `litellm`, `hermes_agent`, `rag`, `node_exporter`, `alertmanager_webhook`, `postfix_relay`, `hermes_auto_improve` (worker doc Hermes + trigger server :9095)
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### Rôles — gpu-01
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`hermes_user`, `common`, `rocm`, `nfs_client`, `llama_server`, `node_exporter`
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> Chaque rôle a un `README.md` (variables, caveats, gaps IaC).
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> `lm_studio` est présent dans `ansible/roles/` mais n'est plus utilisé dans aucun playbook (déprécié, voir son README).
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> ⚠️ Gap IaC : les instances llama-server CPU `:1236`/`:1237` sur gpu-01 sont des services **manuels**, non gérés par le rôle `llama_server` (voir `ansible/roles/llama_server/README.md`).
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### Caveat premier déploiement — hermes_agent
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Le rôle `hermes_agent` installe le binaire via `curl | bash` seulement si le binaire est absent. La configuration (`.env`, `config.yaml`) est ensuite conditionnelle à `hermes_binary.stat.exists`. Sur un hôte vierge, il faut **deux runs consécutifs** : le premier installe, le second configure.
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### Variables par hôte
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`ansible/host_vars/<hostname>/vars.yml` contient les variables spécifiques à chaque machine :
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- `storage-01` : UUID RAID5, exports NFS, chemins des services sous `/srv/data`
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- `gpu-01` : chemin du modèle GGUF (`llama_model_path`), alias modèle, `llama_ctx_size`, montages NFS
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Variables globales (non-secrètes) dans `ansible/group_vars/all/vars.yml` : `admin_user`, `dns_domain`, `ntp_servers`, `cluster_network`, `wan_gateway`.
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### Secrets Ansible Vault
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Variables chiffrées dans `ansible/group_vars/all/vault.yml` :
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- `vault_anthropic_api_key` — clé Anthropic pour le profil brain
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- `vault_pg_hermes_password`, `vault_pg_litellm_password`, `vault_pg_n8n_password`, `vault_pg_openwebui_password`
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- `vault_postfix_relay_password` — App Password Gmail (relay SMTP)
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- `vault_n8n_api_key` — clé API n8n (label "claude") pour gérer les workflows via `/api/v1`
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## talhelper (nœuds Talos)
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```bash
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cd talos/
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talhelper genconfig # régénérer configs nœuds
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talhelper gencommand apply --node compute-02 | bash # appliquer sur un nœud
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talhelper gencommand bootstrap --node compute-01 | bash # bootstrap (1ère fois seulement)
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talhelper gencommand kubeconfig | bash # récupérer kubeconfig
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```
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`talos/clusterconfig/` est généré — gitignored, ne pas committer.
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`talos/talsecret.sops.yaml` chiffré avec SOPS+age (clé dans `.config/sops/`, ignorée par git).
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## ArgoCD (workloads k8s)
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Pattern "App of Apps" : modifier un manifest → `git commit` + `git push` → ArgoCD poll automatiquement (~3 min).
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```bash
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git add k8s/apps/open-webui/
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git commit -m "open-webui: bump to v0.4.0"
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git push
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```
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ArgoCD utilise le repo `git@github.com:Alkatrazz24/Funk-lab.git` branche `main`.
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### Structure k8s/
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```
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k8s/
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├── apps-of-apps/
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│ ├── root.yaml # Application ArgoCD racine (pointe vers apps-of-apps/apps/)
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│ └── apps/ # Un fichier Application par workload — ArgoCD les crée automatiquement
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│ ├── n8n.yaml
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│ ├── open-webui.yaml
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│ ├── monitoring.yaml
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│ └── nfs-provisioner.yaml
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├── apps/ # Manifests raw k8s par application
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│ ├── n8n/ # namespace: ai
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│ ├── open-webui/ # namespace: ai
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│ └── {external-services}/ # ExternalName/Endpoints pointant vers storage-01 ou gpu-01
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└── infra/ # Helm releases (HelmRelease + values.yaml)
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├── monitoring/ # kube-prometheus-stack 85.0.2
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├── nfs-provisioner/
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├── traefik/
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└── metallb/
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```
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### Ajouter un nouveau workload k8s
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1. Créer `k8s/apps/<nom>/` avec les manifests (Deployment, Service, Ingress, PVC…)
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2. Créer `k8s/apps-of-apps/apps/<nom>.yaml` (ArgoCD Application CRD) — copier `n8n.yaml` comme modèle
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3. `git commit` + `git push` → ArgoCD prend en charge automatiquement
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Namespaces actifs : `argocd`, `infra` (Traefik, MetalLB, NFS-provisioner), `monitoring` (Prometheus/Grafana), `ai` (n8n, open-webui).
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## Stack IA — Hermes Agent
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### Profils
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| Profil | Modèle | Port | Usage |
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|---|---|---|---|
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| `funk-ai` | Qwen3-8B Q4_K_M | GPU :1234 | Agent principal (~35 tok/s) |
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| `system` | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU :1236 | Calculs, formatage, résumés |
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| `monitor` | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU :1237 | Analyse logs, métriques, état services |
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| `brain` | Claude Sonnet 4.6 API | Anthropic | Raisonnement complexe — facturé |
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Hermes écoute sur le port `8080` (gateway). Dashboard web sur le port `9119` (accessible uniquement depuis `192.168.1.10`).
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### Switcher le modèle de Hermes à chaud
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```bash
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hermes-switch status # modèle actuel de hermes-default
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hermes-switch qwen # → Qwen3-8B sur gpu-01 (local, gratuit)
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hermes-switch claude # → Claude Sonnet 4.6 via API Anthropic (facturé)
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```
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`hermes-switch` modifie `/etc/litellm/config.yaml` puis redémarre `litellm`. L'alias `hermes-default` dans LiteLLM est ce que Hermes consomme — changer cet alias ne nécessite pas de reconfigurer Hermes.
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### ask-agent (délégation inter-agents)
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Binaire dans `/usr/local/bin/ask-agent` sur storage-01. Appel LiteLLM direct (:4000), réponse en ~2-5s.
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**Règle** : ask-agent reçoit du **texte**, jamais des commandes shell. Toujours 2 étapes :
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```bash
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# Étape 1 — collecter les données
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journalctl -u litellm -n 20 --no-pager --output=cat
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# Étape 2 — passer le texte à ask-agent
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ask-agent monitor "logs litellm : <résultat étape 1> — erreurs ?"
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```
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### RAG — Documentation Funk
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> ⚠️ **HS depuis 2026-06-05** — Qdrant en crash-loop (segment `funk-docs` corrompu). Réparation : supprimer la collection corrompue puis relancer `rag-ingest` (reconstructible depuis `admin/`).
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Qdrant collection `funk-docs` indexée depuis `admin/` (339 chunks, score min 0.60).
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```bash
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rag-query "comment relancer dnsmasq ?"
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rag-query "nftables port cluster configuration"
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rag-query "hermes profils litellm modèles" --top 3
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```
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Scripts installés sur storage-01 : `/usr/local/bin/rag-query`, `/usr/local/bin/rag-ingest`
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Après modification de `admin/`, re-déployer via la commande directe (voir section Ansible) :
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags rag
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```
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Le script `admin/index_knowledge.py` est l'ingesteur Python brut.
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### Hermes Skills — `hermes-skills/`
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Versionnés dans ce repo, déployés par le rôle `hermes_agent` vers `~hermes/`.
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```
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hermes-skills/
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├── funk/
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│ ├── agent-delegation/SKILL.md # usage de ask-agent (2 étapes, agents dispo)
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│ └── rag-docs/SKILL.md # usage de rag-query
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└── souls/ # prompts système par profil
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├── funk-ai.md # profil principal (agent sur storage-01)
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├── system.md # profil calculs/formatage
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├── monitor.md # profil analyse logs
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└── brain.md # profil Claude API
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```
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### hermes-auto-improve — analyse quotidienne de la doc
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Worker qui fait analyser `admin/` par Hermes et pousse les rapports sur la branche `hermes/daily-work` (PR squash-only vers `main`). Source dans `tools/hermes-auto-improve/`, déployé par le rôle `hermes_auto_improve` :
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- `/usr/local/bin/hermes-auto-improve` — script d'analyse (`--all` = tous les docs, sinon batch de 5 en rotation ; `--daily-pr` = crée/met à jour la PR GitHub)
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- `/usr/local/bin/hermes-auto-improve-server` — trigger HTTP `:9095` (`POST /trigger/all`, `/trigger/daily-pr`, `GET /status`)
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- Scheduling : workflow n8n « Hermes Doc Worker — Funk-lab » à **22h** (run complet → boucle de polling `/status` → email + PR). Pas de timer systemd.
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- Rapports écrits dans `admin/hermes/builtin/`, état dans `/var/lib/hermes-auto-improve/`, log `/var/log/hermes-auto-improve.log`
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Doc détaillée : `admin/ia/hermes-auto-improve.md`
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## Base de connaissance — `admin/`
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Documentation admin versionnée, indexée dans le RAG :
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```
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admin/
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├── ia/ # hermes, litellm, llama_server, rocm, rag, alertmanager-webhook, hermes-auto-improve
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├── infra/ # dnsmasq, nfs, réseau, ssh, email
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├── install/ # procédures installation storage-01, gpu-01, k8s
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├── k8s/ # argocd, talos, monitoring, n8n, open-webui, k9s
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├── ops/ # ansible, cluster, système
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├── hermes/builtin/ # rapports générés par hermes-auto-improve (ne pas éditer)
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└── incidents.md # historique des incidents matériel/service avec résolutions
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```
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## Réseaux
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- CNI Flannel — Pods : `10.42.0.0/16`
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- Services : `10.43.0.0/16`
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- MetalLB pool : `192.168.10.200-230` (IP virtuelles Traefik/services)
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- DNS wildcard `*.lab.local` via dnsmasq → Traefik
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nftables géré par le rôle `gateway` sur storage-01. Modifier `ansible/roles/gateway/templates/nftables.conf.j2` puis :
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags gateway
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```
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## Contrainte GPU critique
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La RX 6700XT (gfx1031) n'est **pas officiellement supportée** par ROCm. Variable obligatoire dans tous les services GPU :
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```
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HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
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```
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Gérée automatiquement par le rôle `llama_server`. ROCm tourne directement sur l'hôte AlmaLinux.
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## Gestion du cluster
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Ces commandes sont des **fonctions bash sur le poste perso** (configurées dans `~/.bashrc`) qui SSH sur storage-01 et invoquent `/usr/local/bin/funk-cluster`.
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```bash
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funk-status # état de tous les services (storage-01 + gpu-01 + k8s)
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funk-start # WOL gpu-01 + démarrage services storage-01
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funk-start --k8s # idem + nœuds k8s (WOL → drain-aware boot)
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funk-stop # arrêt propre gpu-01 + services
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funk-stop --k8s # idem + drain k8s → NFS check → talosctl shutdown
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```
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**etcd backup** (single control-plane → critique) :
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```bash
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|
talosctl etcd snapshot /path/to/backup.db --nodes compute-01
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```
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## Conventions
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- **Git** : branches `main` (prod) / `feature/*` — conventional commits (`feat:`, `fix:`, `chore:`, `docs:`)
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- **Secrets** : Ansible Vault (Ansible), SOPS+age (Talos), Sealed Secrets (k8s)
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- **Namespaces k8s** : `argocd`, `infra`, `monitoring`, `ai`, `external`
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- **Hermes data** : profils/données dans `/srv/data/hermes` (NVMe, bind-mount `/home/data`), code dans `/opt/hermes/` (SSD OS)
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- **RAM compute-02/03** : toujours définir `resources.requests` + `resources.limits` (8 GB RAM, OOM-killer actif)
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