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- CLAUDE.md : /srv/data NVMe (plus RAID5), structure k8s/ expliquée, namespace ai ajouté, Hermes data code/données séparés - README.md : roadmap complète (n8n/Open WebUI/monitoring opérationnels), Talos v1.13, vault vars complètes, rôles Ansible manquants, RAID5→NVMe - admin/ia/rag.md : 284→339 chunks, RAID5→NVMe - admin/ia/hermes.md : RAID5→NVMe (incidents 2026-05-13 et 2026-05-29) - admin/ia/litellm.md : qwen2.5→qwen3-8b, gap IaC CPU models documenté - admin/ia/llama_server.md : gap IaC instances CPU documenté - admin/index_knowledge.py : 5 chunks RAG mis à jour (Qwen2.5→Qwen3, RAID5→NVMe, vault vars + rôles complets) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# llama-server — Inférence LLM (gpu-01)
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llama-server (llama.cpp compilé with ROCm 7.x) tourne en **trois instances systemd** sur **gpu-01** (`192.168.10.20`).
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API 100% compatible OpenAI — remplace LM Studio pour l'inférence.
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## Trois instances
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| Service systemd | Port | Modèle | Backend | Usage |
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|---|---|---|---|---|
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| `llama-server` | 1234 | Qwen3-8B Q4_K_M | GPU (RX 6700XT) | Inférence principale — Hermes + LiteLLM |
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| `llama-server-system` | 1236 | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU | Profil Hermes `system` (tâches légères) |
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| `llama-server-monitor` | 1237 | Qwen3-1.7B Q4_K_M | CPU | Profil Hermes `monitor` (supervision) |
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Les instances CPU (`system`, `monitor`) partagent le même binaire mais des configs distinctes.
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Les modèles sont sur NFS monté depuis storage-01 (`/mnt/models`).
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## Service systemd
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```bash
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# Instance GPU (principale)
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sudo systemctl status llama-server
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sudo systemctl restart llama-server
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sudo journalctl -u llama-server -f
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# Instance CPU — profil system
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sudo systemctl status llama-server-system
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sudo systemctl restart llama-server-system
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||
sudo journalctl -u llama-server-system -f
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# Instance CPU — profil monitor
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sudo systemctl status llama-server-monitor
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||
sudo systemctl restart llama-server-monitor
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sudo journalctl -u llama-server-monitor -f
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```
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## Modèle actuel (GPU)
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| Paramètre | Valeur |
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|---|---|
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| Modèle | Qwen3-8B Q4_K_M |
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| Alias API | `qwen3-8b` |
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| Chemin | `/mnt/models/bartowski/Qwen3-8B-GGUF/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf` |
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| Contexte | 32768 tokens |
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| GPU offload | 99 layers (tout sur GPU) |
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| Parallélisme | 1 slot (requis pour Hermes — voir bug parallel) |
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| Embeddings | activés (`--embeddings --pooling mean`) |
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### Contrainte VRAM (12 GB RX 6700XT)
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| Élément | VRAM |
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|---|---|
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| Modèle Q4_K_M 8B | ~5 GB |
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| KV cache à 32768 ctx | ~4 GB |
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| **Total** | **~9 GB** ✅ |
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## Embeddings
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llama-server expose `/v1/embeddings` avec `--embeddings --pooling mean`.
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Le flag `--pooling mean` est obligatoire pour les LLM causaux (sinon : erreur 400
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`Pooling type 'none' is not OAI compatible`).
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```bash
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# Test embeddings depuis storage-01
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curl -s -X POST http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"model":"qwen3-8b","input":["test"]}' | jq '.data[0].embedding | length'
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# → 3584 (dimension Qwen3-8B)
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```
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## Performances (RX 6700XT, ROCm 7.x)
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| Métrique | Qwen3-1.7B (CPU) | Qwen3-8B (GPU) |
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|---|---|---|
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| Prefill | ~50 tok/s | ~300 tok/s |
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| Génération | ~15 tok/s | ~60 tok/s |
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| TTFT Hermes (15k tokens) | ~300s | ~50s |
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| VRAM modèle | — (CPU only) | ~5 GB |
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## Validation API
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```bash
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# Depuis storage-01 ou n'importe quelle machine du LAN cluster
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curl -s http://192.168.10.20:1234/v1/models | jq '.data[].id'
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# Test inférence rapide (GPU)
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curl http://192.168.10.20:1234/v1/chat/completions \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"model": "qwen3-8b",
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"messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour"}],
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"max_tokens": 50
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}'
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# Test instances CPU
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curl -s http://192.168.10.20:1236/v1/models | jq '.data[].id'
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curl -s http://192.168.10.20:1237/v1/models | jq '.data[].id'
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```
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## Métriques Prometheus
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Le flag `--metrics` est requis dans le service systemd pour activer l'endpoint `/metrics`.
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Sans lui, llama-server retourne `501 Not Implemented`.
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```bash
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# Vérifier que les métriques sont disponibles
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curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep llamacpp
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# Métriques clés exposées
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curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep -E \
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||
"llamacpp:prompt_tokens_total|llamacpp:tokens_predicted_total|llamacpp:requests_deferred|llamacpp:kv_cache_usage_ratio"
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```
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| Métrique | Description |
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|---|---|
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| `llamacpp:prompt_tokens_total` | Tokens de prompt traités (cumul) |
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| `llamacpp:tokens_predicted_total` | Tokens générés (cumul) |
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| `llamacpp:prompt_tokens_seconds` | Débit prefill (tok/s) |
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| `llamacpp:predicted_tokens_seconds` | Débit génération (tok/s) |
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| `llamacpp:requests_deferred` | Requêtes en file d'attente (backpressure) |
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| `llamacpp:kv_cache_usage_ratio` | Occupation KV cache (0–1) |
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| `llamacpp:kv_cache_tokens` | Tokens actuellement en KV cache |
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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
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1. Modifier `host_vars/gpu-01/vars.yml` :
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```yaml
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llama_model_path: "/mnt/models/bartowski/NouveauModele.gguf"
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llama_model_alias: "nouveau-alias"
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llama_ctx_size: 32768 # ajuster selon VRAM disponible
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```
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2. Redéployer :
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server
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```
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3. Mettre à jour LiteLLM (alias `hermes-default`) :
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```bash
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
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```
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## Build (source)
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```bash
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# Sur gpu-01 — rebuild si besoin
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cd /opt/llama.cpp
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git pull
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cmake -B build \
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-DGGML_HIP=ON \
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-DAMDGPU_TARGETS=gfx1030 \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DCMAKE_HIP_COMPILER=/opt/rocm/llvm/bin/clang++ \
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-DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm
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cmake --build build --target llama-server -j$(nproc)
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sudo systemctl restart llama-server
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```
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## ⚠️ Gap IaC — instances CPU non couvertes par Ansible
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Le rôle `ansible/roles/llama_server/` ne déploie que l'instance **GPU** (`llama-server.service` sur :1234).
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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.
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Conséquence : un `make apply-gpu` complet sur un hôte vierge ne déploierait PAS les instances CPU.
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**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
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| Sujet | Détail |
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|---|---|
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| GPU non officiel | RX 6700XT (gfx1031) — `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0` dans le service |
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| ROCm version | 7.2.3 — libs dans `/opt/rocm` |
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| --metrics obligatoire | Sans ce flag, `/metrics` retourne `501 Not Implemented` — Prometheus ne scrappe rien |
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| parallel=1 obligatoire | `--parallel 4` divise le ctx en slots → contexte insuffisant pour Hermes |
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| pooling mean obligatoire | Sans `--pooling mean`, l'endpoint `/v1/embeddings` retourne erreur 400 |
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| Gemma 4 interdit | Crash ROCm sur prompts >800 tokens |
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| Modèles sur NFS | `/mnt/models` monté depuis storage-01 (NFS) — si NFS down, les 3 services échouent au démarrage |
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| 3 services indépendants | Chaque instance a son propre service systemd — redémarrer l'un n'affecte pas les autres |
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| Instances CPU hors Ansible | llama-server-system et llama-server-monitor créés manuellement — voir section Gap IaC ci-dessus |
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