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ALI YESILKAYA
470c69881c
Trois instances llama-server CPU manuelles (hors Ansible) tournaient sur gpu-01
sans servir : déjà orphelines de LiteLLM (alias absents de config.yaml, d'où le
bruit "Invalid model name"). Suppression complète :
gpu-01 (opérationnel, déjà fait) :
- systemctl disable --now + rm des units llama-server-{system,monitor,dev}
- ports firewall 1235/1236/1237 fermés
Repo :
- monitoring : scrape jobs (values.yaml) + alertes LlamaServer{System,Monitor}Down
(alerts-ai.yaml) retirés → plus de "target down"/alertes fantômes ; panneaux de
statut dashboard-infrastructure recyclés (system→llama-embed, monitor supprimé).
- docs admin/ + hermes-skills (souls funk-ai/brain, SKILL agent-delegation) mises à
jour : inventaire modèles, profils Hermès system/monitor sans backend (à repointer
sur qwen3-8b), litellm, ops, monitoring.
Les profils Hermès system/monitor existent toujours mais sans backend dédié.
Dashboards Grafana dashboard-ai (panneaux graphiques CPU) laissés tels quels
(cosmétique, séries vides, aucune alerte).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
92 lines
4.9 KiB
Markdown
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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`. Télécharge le GGUF depuis `llama_embed_model_url` si absent. **Tourne en CPU**
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(`llama_embed_n_gpu_layers: 0`) : nomic est minuscule (137M) → ~100 ms déterministe, et
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ne **partage pas** la RX 6700XT avec le chat `:1234`. Mettre sur GPU (`99`) provoquait
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une latence bimodale (16 ms / 9-12 s) par contention → `docs=0` du STT (cf.
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`admin/incidents-llm-gpu.md`).
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- **Heartbeat embed** (optionnel, `llama_embed_heartbeat_enabled`, défaut `true`) : service
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systemd `llama-embed-heartbeat` qui envoie un petit embed à `:1238` toutes les
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`llama_embed_heartbeat_interval` s → garde le **slot d'embedding chaud**. Sans ça, la 1ʳᵉ
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requête après une pause part à froid (5-8 s) et dépasse le timeout du STT-server (4 s) →
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recall mémoire vide **et** RAG documentaire raté (`docs=0`, cf. `admin/ia/stt.md`). Pendant
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du `llm-heartbeat` (rôle `litellm`) côté chat. Logs : `journalctl -u llama-embed-heartbeat`.
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## Heartbeat embed — variables
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| Variable | Défaut |
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|---|---|
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| `llama_embed_heartbeat_enabled` | `true` (si `llama_embed_enabled`) |
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| `llama_embed_heartbeat_interval` | `20` (s entre deux pings) |
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| `llama_embed_heartbeat_timeout` | `15` (s max par ping) |
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- **Watchdog** (optionnel, `llama_watchdog_enabled`, défaut `true`) : service systemd
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`llama-watchdog` qui sonde une **vraie génération** sur `:1234` toutes les
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`llama_watchdog_interval` s. Sur `llama_watchdog_failures` échecs consécutifs →
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`systemctl restart llama-server` **en local** (tourne en root, pas de SSH). Répare
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automatiquement le wedge ROCm où `/health` reste vert mais l'inférence est morte
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(cf. `admin/incidents-llm-gpu.md`). Logs : `journalctl -u llama-watchdog`.
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## Watchdog — variables
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| Variable | Défaut |
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|---|---|
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| `llama_watchdog_enabled` | `true` |
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| `llama_watchdog_port` | `{{ llama_server_port }}` (1234) |
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| `llama_watchdog_model` | `{{ llama_model_alias }}` (`qwen3-8b`) |
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| `llama_watchdog_interval` | `20` (s entre deux sondes) |
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| `llama_watchdog_timeout` | `15` (s max par sonde) |
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| `llama_watchdog_failures` | `3` (échecs consécutifs avant restart) |
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> Complémentaire au `llm-heartbeat` du rôle `litellm` : le heartbeat empêche la
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> *péremption par inactivité* de la connexion LiteLLM↔llama-server ; le watchdog répare le
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> *figeage* du llama-server lui-même. Le watchdog gère le `503 "Loading model"` post-restart
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> (rechargement VRAM) sans le compter comme échec.
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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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| `llama_embed_n_gpu_layers` | `0` (CPU — évite la contention GPU avec `:1234`) | — |
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## Instances CPU retirées (2026-06-20)
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Trois serveurs llama CPU **manuels** (hors Ansible) tournaient sur gpu-01 et ont été
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**supprimés** (stop + disable + `rm` des units + ports firewall fermés) car inutilisés —
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ils n'étaient même plus routés par LiteLLM (alias absents de `/etc/litellm/config.yaml`) :
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| Service (supprimé) | Port | Modèle | Ex-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` | 1235 | Qwen3-4B CPU | profil `dev` |
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> Le rôle ne gère désormais **que** l'instance GPU (`llama-server.service`, `:1234`) et
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> l'embed CPU (`llama-embed.service`, `:1238`). Les profils Hermès `system`/`monitor`
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> n'ont plus de backend dédié — repointer leurs alias LiteLLM sur `qwen3-8b` (GPU) si on
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> veut les réactiver.
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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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