From 1f55f12331cbe50ffcf40115985343316156b32c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Folzo Date: Sun, 28 Jun 2026 11:45:00 +0200 Subject: [PATCH] refactor: LiteLLM unified routing via JeanOrchestrator MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - All models now route through single jean-proxy:3012 → orchestrator:8080 - Removed jean-proxy-moe (no longer needed with auto-switch orchestrator) - Added qwen3.6-moe and qwen3.6-moe-reason model routes - Updated architecture comments --- docker-compose.litellm.yml | 5 +++-- litellm/config.yaml | 45 ++++++++++++++++++++++++++++---------- 2 files changed, 36 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/docker-compose.litellm.yml b/docker-compose.litellm.yml index b6e55e3..57bb203 100644 --- a/docker-compose.litellm.yml +++ b/docker-compose.litellm.yml @@ -29,8 +29,8 @@ services: - ENABLE_OPENAI_API=True # ───────────────────────────────────────────────────────── - # 1. jean-proxy — Reverse-proxy vers Jean (.11:8080) + WOL - # Clone du wol-proxy, meme MAC cible, port cible = 8080 + # jean-proxy — Reverse-proxy vers JeanOrchestrator (.11:8080) + WOL + # L'orchestrateur gere le switch auto MoE/27B. # Ecoute :3012 sur le host (network_mode: host) # ───────────────────────────────────────────────────────── jean-proxy: @@ -46,6 +46,7 @@ services: - WAKE_TIMEOUT=60 - CHECK_INTERVAL=5 - BROADCAST_IP=${BROADCAST_IP} + - HEALTH_PATH=/health # ───────────────────────────────────────────────────────── # 2. LiteLLM proxy — Endpoint OpenAI unique pour open-webui diff --git a/litellm/config.yaml b/litellm/config.yaml index 034ad82..10826c5 100644 --- a/litellm/config.yaml +++ b/litellm/config.yaml @@ -2,21 +2,16 @@ # LiteLLM Proxy — Routing pour Effi # Endpoint OpenAI-compatible sur :4000 (host network) # ‎ -# Backend unique : Jean (llama.cpp/ROCm sur PC gaming .11:8080) +# Backend unique : JeanOrchestrator (port 8080 sur PC gaming .11) # via jean-proxy :3012 + WOL auto si PC eteint. # ‎ -# CONTRAINTE VRAM : la RX 7800 XT a 16 Go. Le modele Qwen3.6-27B IQ4_XS -# occupe ~15.3 Go. Ollama ne peut PAS cohabiter (llama3.1-8b = ~5 Go -# supplémentaires -> OOM). On abandonne Ollama et on expose 3 profils -# du meme modele Qwen3.6, avec ou sans raisonnement (toggle natif -# chat_template_kwargs.enable_thinking): -# - qwen3.6-reason : raisonnement ON (tâches complexes, code, analyse) -# - qwen3.6-fast : raisonnement OFF (chat rapide, mail, extraction simple) -# - qwen3.6-27b : alias (= reason, défaut) +# L'orchestrateur gere automatiquement le switch entre : +# - Qwen3.6-35B MoE I-Nano (defaut, 11.7 Go, 100k ctx, ~70 tok/s) +# - Qwen3.6-27B IQ4_XS (code/analyse, 14.6 Go, 55k ctx, ~60 tok/s) # ‎ -# Latence observee (campagne de tests 2026-06-27) : -# reason : TTFT 11-38s, 60-75 tok/s (le modele reflechit avant de repondre) -# fast : TTFT 0.4-1s, 60-75 tok/s (reponse quasi immediate) +# Tous les modeles passent par le meme proxy :3012. +# L'orchestrateur detecte le modele demande et charge le bon LLM. +# Retour automatique au MoE apres 15 min sans 27B. # ═══════════════════════════════════════════════════════════ model_list: @@ -72,6 +67,32 @@ model_list: chat_template_kwargs: enable_thinking: false + # ═════════════════════════════════════════════════════════ + # Profil 3 — Qwen3.6-35B MoE APEX I-Nano (chat Hermes, usage quotidien) + # Modele MoE : 35B total / 3B actifs, 11.7 Go, cache KV 5x plus petit + # que le 27B -> contexte 100k possible. Cohabite avec ComfyUI. + # Route via le meme proxy :3012 que le 27B (orchestrateur fait le switch). + # ═════════════════════════════════════════════════════════ + - model_name: qwen3.6-moe + litellm_params: + model: openai/qwen3.6-moe + api_base: http://localhost:3012/v1 + api_key: "null" + timeout: 600 + extra_body: + chat_template_kwargs: + enable_thinking: false + + - model_name: qwen3.6-moe-reason + litellm_params: + model: openai/qwen3.6-moe-reason + api_base: http://localhost:3012/v1 + api_key: "null" + timeout: 600 + extra_body: + chat_template_kwargs: + enable_thinking: true + # ═════════════════════════════════════════════════════════ # Backend Ollama — COMMENTE (contention VRAM, voir entete) # Pour reactiver si dispo (autre machine / GPU dedie), decommenter