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- CLAUDE.md : état mis à jour (2026-05-13), gpu-01 → llama-server, setup IA → endpoints réels (llama-server + LiteLLM), rôles Ansible à jour, suppression CLI LM Studio - admin/lm_studio.md : marqué supprimé du cluster, lms CLI conservée pour téléchargement modèles uniquement, /opt/lmstudio disparu - admin/nfs.md : section modèles mise à jour (plus de symlink lmstudio) - admin/rocm.md : debug section → llama-server, section Vulkan supprimée - admin/README.md : description lm_studio.md mise à jour Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# LM Studio — Historique
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> **LM Studio est supprimé du cluster Funk (2026-05-13).**
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> L'inférence GPU est assurée par **llama-server** (llama.cpp compilé ROCm 7.x).
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> L'utilisateur `lmstudio` et le répertoire `/opt/lmstudio` ont été supprimés.
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> La CLI `lms` reste disponible sur gpu-01 pour télécharger des modèles GGUF.
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## Télécharger des modèles (lms CLI)
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```bash
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# Lister les modèles installés (stockés sur NFS /mnt/models)
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ssh g01 "lms ls"
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# Télécharger un modèle depuis HuggingFace
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ssh g01 "lms get https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF -y"
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# Les modèles sont stockés sur le NFS partagé :
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# storage-01:/srv/data/models → gpu-01:/mnt/models
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```
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## Pourquoi llama-server remplace LM Studio
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| Critère | LM Studio (Vulkan) | llama-server (ROCm) |
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|---|---|---|
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| Prefill | ~100 tok/s | ~400 tok/s |
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| Génération | ~15 tok/s | ~70 tok/s |
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| Backend | Vulkan (ROCm 6.x uniquement) | ROCm 7.x natif |
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| API | OpenAI-compatible | OpenAI-compatible |
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Le backend ROCm de LM Studio était compilé pour ROCm 6.x, incompatible avec ROCm 7.x installé.
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llama.cpp compilé from source avec ROCm 7.x donne un gain de ~5x sur la vitesse d'inférence.
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## Points d'attention
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| Sujet | Détail |
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| GPU non officiel | RX 6700XT (gfx1031) — `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0` dans le service llama-server |
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| Gemma 4 interdit | Gemma 4 E2B/E4B crash ROCm sur prompts >800 tokens — utiliser Qwen |
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| Modèles sur NFS | Stockés dans `/mnt/models/` sur gpu-01 (NFS automount depuis storage-01) |
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| lms get | Télécharger avec `lms get <url-hf>`, puis pointer llama-server sur le GGUF |
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