Compare commits
2
Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
 Effi Server
|
5ab8242134 | ||
|
Effi Server
|
14460d387b |
@@ -10,8 +10,8 @@ Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persis
|
||||
|
||||
| Machine | IP | Rôle | Services |
|
||||
|---------|-----|------|----------|
|
||||
| **effi-server** | `192.168.1.27` | Serveur Docker principal | OpenWebUI, Qdrant, n8n, jean-router |
|
||||
| **folzo-Corp** | `192.168.1.11` | LLM + STT + TTS + Gen | Jean, Ollama, ComfyUI, effi-stt, openedai-speech, kreuzberg |
|
||||
| **effi-server** | `192.168.1.27` | Serveur Docker principal | OpenWebUI, Qdrant, n8n, llm-proxy, TTS |
|
||||
| **folzo-Corp** | `192.168.1.11` | Station GPU (LLM + STT) | llama.cpp, Ollama, ComfyUI, effi-stt, kreuzberg |
|
||||
| **NAS Synology** | `192.168.1.25` | Monitoring | Beszel Hub |
|
||||
|
||||
### Schéma Global
|
||||
@@ -24,33 +24,26 @@ Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persis
|
||||
│ │ │
|
||||
│ Monitoring │ Monitoring │ Monitoring
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
┌─────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────────────┐
|
||||
┌───────────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ EFFI SERVER (192.168.1.27) │ │ FOLZO-CORP (192.168.1.11) │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||||
│ │ Open WebUI │ │ Qdrant │ │ │ │ Jean │ │ Ollama │ │
|
||||
│ │ Port 3000 │ │ Port 6333│ │ │ │ Port 8080 │ │ Port 11434 │ │
|
||||
│ └──────────────┘ └──────────┘ │ │ │ llama.cpp │ │ Vision │ │
|
||||
│ │ │ │ Ornith 35B │ │ mistral, │ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Qwen3.6... │ │ qwen3.5:9b │ │
|
||||
│ │ n8n │ │jean-router│ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
||||
│ │ Port 5678 │ │ Port 3014│ │ │ │
|
||||
│ └──────────────┘ └──────────┘ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌────────────────┐ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||||
│ │ Open WebUI │ │ llm-proxy │ │ │ │ llama.cpp │ │ Ollama │ │
|
||||
│ │ Port 3000 │ │ :3011 Ollama │ │ │ │ Port 8080 │ │ Port 11434 │ │
|
||||
│ └──────────────┘ │ :3012 llama.cpp│ │ │ │ (modèle │ │ (vision, │ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ │ :3015 STT │ │ │ │ principal) │ │ embeddings) │ │
|
||||
│ │ Qdrant │ │ :3016 TTS │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
||||
│ │ Port 6333 │ │ + Wake-on-LAN │ │ │ │
|
||||
│ └──────────────┘ └────────────────┘ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||||
│ │ │ │ ComfyUI │ │ effi-stt │ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Port 8188 │ │ Port 8200 │ │
|
||||
│ │ Beszel Agent │ │ Watchtower│ │ │ │ Image/Audio │ │ Whisper STT │ │
|
||||
│ └──────────────┘ └──────────┘ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
||||
└─────────────────────────────────┘ │ │
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||||
│ │ openedai │ │ kreuzberg │ │
|
||||
│ │ Port 8100 │ │ Port 8300 │ │
|
||||
│ │ TTS │ │ Doc Extract │ │
|
||||
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
||||
│ RX 7800 XT (VRAM 16GB) │
|
||||
└─────────────────────────────────────────┘
|
||||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Port 8188 │ │ Port 8200 │ │
|
||||
│ │ n8n │ │ openedai │ │ │ │ Image/Audio │ │ Whisper STT │ │
|
||||
│ │ Port 5678 │ │ TTS :8100 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
||||
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │
|
||||
└───────────────────────────────────────┘ └─────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Note :** jean-router gère le routing dynamique entre Jean et Ollama avec gestion automatique de la VRAM partagée. Voir [ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md](docs/ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md) pour les détails.
|
||||
**Note :** `llm-proxy` est le point d'entrée unique vers la station GPU. Il fait du Wake-on-LAN : si le PC est éteint, il envoie un paquet magic avant d'attendre que le service cible soit prêt. Voir [WOL et démarrage auto](./docs/WOL-ET-DEMARRAGE-AUTO.md).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -60,16 +53,13 @@ Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persis
|
||||
|
||||
| Service | Port | Image | Rôle | RAM/VRAM | Auto-unload |
|
||||
|---------|------|-------|------|----------|-------------|
|
||||
| **Jean** | 8080 | Native | LLM inference (llama.cpp, presets dynamiques) | ~28GB | Arrêt via API |
|
||||
| **Ollama** | 11434 | Native | LLM vision (mistral, qwen3.5:9b) | ~4-6GB | 5min après dernier usage |
|
||||
| **llama.cpp** | 8080 | Native | LLM principal (qwen3.8-27b) | ~28GB | Démarré au boot |
|
||||
| **Ollama** | 11434 | Native | LLM vision + embeddings | ~4-6GB | 5min après dernier usage |
|
||||
| **ComfyUI** | 8188 | `yanwk/comfyui-boot:rocm` | Image + Audio generation | 18GB shm | ✅ après 10min idle |
|
||||
| **effi-stt** | 8200 | Build local | Whisper STT | ~20MB | ✅ après 5min idle |
|
||||
| **openedai-speech** | 8100 | `ghcr.io/matatonic/openedai-speech` | TTS | ~15MB | Non (GPU) |
|
||||
| **kreuzberg** | 8300 | `ghcr.io/kreuzberg-dev/kreuzberg:latest` | Document extraction | ~5MB | ✅ après 10min idle |
|
||||
| **beszel-agent** | - | `henrygd/beszel-agent:latest` | Monitoring | ~5MB | Auto-start |
|
||||
|
||||
**Note :** Jean et Ollama partagent la VRAM (RX 7800 XT, 16GB). jean-router gère automatiquement le switch pour éviter la contention mémoire.
|
||||
|
||||
### EffiServer (192.168.1.27)
|
||||
|
||||
| Service | Port | Image | Rôle |
|
||||
@@ -77,9 +67,8 @@ Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persis
|
||||
| **Open WebUI** | 3000 | `ghcr.io/open-webui/open-webui:main` | Interface IA |
|
||||
| **Qdrant** | 6333 | `qdrant/qdrant:latest` | Vector DB (RAG) |
|
||||
| **n8n** | 5678 | `docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest` | Automatisation |
|
||||
| **jean-router** | 3014 | Build local | Routing dynamique Jean/Ollama + gestion VRAM |
|
||||
| **jean-proxy** | 3012 | Build local | Wake-on-LAN + Jean proxy |
|
||||
| **wol-proxy** | 3011 | Build local | Wake-on-LAN + Ollama proxy |
|
||||
| **llm-proxy** | 3011/3012/3015/3016 | Build local | Proxy unique + Wake-on-LAN |
|
||||
| **openedai-speech** | 8100 | `ghcr.io/matatonic/openedai-speech` | TTS |
|
||||
| **beszel-agent** | - | `henrygd/beszel-agent:latest` | Monitoring |
|
||||
|
||||
### NAS Synology (192.168.1.25)
|
||||
@@ -94,35 +83,24 @@ Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persis
|
||||
|
||||
### 💬 Chat IA
|
||||
- **Interface**: Open WebUI
|
||||
- **LLM principal**: Jean (llama.cpp) avec presets dynamiques
|
||||
- **ornith-35b-q6** (35B, Q6_K, reasoning) — modèle principal
|
||||
- **qwen3.6-27b-mtp** (27B, IQ4_XS, reasoning, MTP)
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-compact** (35B MoE, compact)
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-compact-reason** (35B MoE, reasoning)
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-nano** (35B MoE, nano)
|
||||
- **LLM vision**: Ollama (mistral, qwen3.5:9b) pour les tâches avec images
|
||||
- **Routing automatique**: jean-router détecte le modèle demandé et route vers Jean ou Ollama
|
||||
- **Gestion VRAM**: Switch automatique entre Jean et Ollama pour éviter la contention mémoire
|
||||
- **LLM principal**: llama.cpp (qwen3.8-27b) via `llm-proxy:3012`
|
||||
- **LLM vision / embeddings**: Ollama via `llm-proxy:3011`
|
||||
- **Wake-on-LAN automatique**: le proxy réveille la station GPU si elle est éteinte
|
||||
|
||||
**Note :** Nouveaux presets Jean apparaissent automatiquement dans OpenWebUI sans configuration. Voir [ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md](docs/ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md) pour les détails.
|
||||
|
||||
### 🚀 jean-router — Routing dynamique LLM
|
||||
- **Découverte automatique**: Interroge Jean et Ollama pour lister les modèles disponibles
|
||||
- **Routing intelligent**: Route vers Jean (presets) ou Ollama (vision) selon le modèle demandé
|
||||
- **Switch automatique**: Change de preset Jean si nécessaire (via API web)
|
||||
- **Gestion VRAM**:
|
||||
- Arrête Jean quand on passe sur Ollama (libère VRAM)
|
||||
- Garde Ollama en mémoire 5 min avant déchargement automatique
|
||||
- Évite la contention mémoire entre les deux backends
|
||||
- **API OpenAI-compatible**: `/v1/models` et `/v1/chat/completions`
|
||||
### 🔌 llm-proxy — Proxy unique + Wake-on-LAN
|
||||
- **4 routes** : Ollama (`:3011`), llama.cpp (`:3012`), STT (`:3015`), TTS (`:3016`)
|
||||
- **Wake-on-LAN** : si le PC est éteint, envoie 3 paquets magic (MAC `04:D9:F5:D1:EC:DF`) puis attend le service
|
||||
- **Anti-spam WOL** : un seul réveil en cours à la fois, pas de re-envoi pendant l'attente
|
||||
- **API OpenAI-compatible** : `/v1/models` et `/v1/chat/completions` sur les routes LLM
|
||||
- **Streaming** : passthrough des réponses SSE
|
||||
|
||||
### 🎤 Pipeline Vocal
|
||||
- **STT**: Whisper large-v3 via effi-stt (CPU, déchargement auto)
|
||||
- **TTS**: XTTS v2 via openedai-speech (GPU ROCm)
|
||||
- **TTS**: openedai-speech (serveur, voix Piper + XTTS)
|
||||
|
||||
### 🖼️ Génération Images/Audio
|
||||
- **ComfyUI**: Workflows pour image et audio
|
||||
- **Modèle audio**: ACE-Step ( génération musicale)
|
||||
- **Modèle audio**: ACE-Step (génération musicale)
|
||||
- **Modèles image**: Multiples checkpoints disponibles
|
||||
|
||||
### 📄 Extraction Documents
|
||||
@@ -148,12 +126,6 @@ Outil custom pour interroger Beszel depuis OpenWebUI via Effi.
|
||||
- `get_system_stats` → retourne CPU, RAM, GPU (%)
|
||||
- Données temps réel depuis `info` (cpu, mp=gpu, g=gpu, dt=timestamp)
|
||||
|
||||
**Améliorations futures** (pas encore implémentées):
|
||||
- Support historique: données des N dernières minutes
|
||||
- Filtres par période
|
||||
- Graphiques/Métriques avancés
|
||||
- Alertes automatisées via le tool
|
||||
|
||||
**Documentation**: [Tool Beszel OpenWebUI](./docs/TOOL-BESZEL-OPENWEBUI.md)
|
||||
|
||||
### Scripts Memory
|
||||
@@ -166,22 +138,14 @@ Outil custom pour interroger Beszel depuis OpenWebUI via Effi.
|
||||
|
||||
### Commandes Utiles
|
||||
|
||||
| Script | Condition | Action |
|
||||
|--------|-----------|--------|
|
||||
| comfyui-memory-manager.py | 10min idle + VRAM<1% + RAM>5GB | Restart container |
|
||||
| kreuzberg-memory-manager.py | 10min idle + RAM>2GB | Restart container |
|
||||
| effi-stt | 5min idle | Déchargement modèle Whisper |
|
||||
|
||||
### Commandes Utiles
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Statut services
|
||||
sudo systemctl status comfyui-memory-manager kreuzberg-memory-manager
|
||||
docker ps
|
||||
docker logs -f llm-proxy
|
||||
|
||||
# Logs
|
||||
journalctl -u comfyui-memory-manager -f
|
||||
docker logs -f comfyui
|
||||
# Tester le proxy (PC allumé)
|
||||
curl http://192.168.1.27:3012/health
|
||||
curl http://192.168.1.27:3011/api/version
|
||||
|
||||
# Métriques Beszel
|
||||
python3 scripts/beszel_client.py --system folzocorp --check stats
|
||||
@@ -191,8 +155,7 @@ python3 scripts/beszel_client.py --system folzocorp --check stats
|
||||
|
||||
## 📚 Documentation
|
||||
|
||||
- [Architecture jean-router](./docs/ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md) — Routing dynamique LLM + gestion VRAM
|
||||
- [Session 2026-07-20](./docs/05-journal/SESSION-2026-07-20-JEAN-ROUTER.md) — Création de jean-router
|
||||
- [WOL et démarrage auto](./docs/WOL-ET-DEMARRAGE-AUTO.md)
|
||||
- [Installation Beszel](./docs/BESZEL-INSTALLATION.md)
|
||||
- [Gestion Mémoire](./docs/MEMOIRE-GESTION.md)
|
||||
- [Session 2026-04-12](./docs/SESSION-2026-04-12-RAM-BESZEL.md)
|
||||
@@ -205,11 +168,11 @@ python3 scripts/beszel_client.py --system folzocorp --check stats
|
||||
|
||||
| Domaine | Technologies |
|
||||
|---------|-------------|
|
||||
| **LLM** | Jean (llama.cpp), Ollama (vision) |
|
||||
| **Routing** | jean-router (Flask, routing dynamique + gestion VRAM) |
|
||||
| **LLM** | llama.cpp (principal), Ollama (vision + embeddings) |
|
||||
| **Proxy / WOL** | llm-proxy (Flask, proxy multi-cibles + Wake-on-LAN) |
|
||||
| **Interface** | Open WebUI |
|
||||
| **STT** | Faster Whisper (CPU) |
|
||||
| **TTS** | XTTS v2 (ROCm GPU) |
|
||||
| **TTS** | openedai-speech (Piper + XTTS) |
|
||||
| **Image/Audio** | ComfyUI + ACE-Step |
|
||||
| **Vector DB** | Qdrant |
|
||||
| **Document** | Kreuzberg (docling) |
|
||||
@@ -223,6 +186,10 @@ python3 scripts/beszel_client.py --system folzocorp --check stats
|
||||
|
||||
```
|
||||
effi/
|
||||
├── llm-proxy/ # Proxy unique + Wake-on-LAN
|
||||
│ ├── app.py
|
||||
│ └── Dockerfile
|
||||
│
|
||||
├── beszel/ # Configuration Beszel
|
||||
│ ├── docker-compose-hub.yml # Hub (Synology)
|
||||
│ ├── docker-compose-agent-folzocorp.yml # Agent FolzoCorp
|
||||
@@ -252,75 +219,38 @@ effi/
|
||||
├── systemd/ # Services systemd
|
||||
│ ├── comfyui-memory-manager.service
|
||||
│ ├── kreuzberg-memory-manager.service
|
||||
│ ├── beszel-agent-wake.service
|
||||
│ └── ollama.service # Ollama LLM (folzo-Corp)
|
||||
│ └── beszel-agent-wake.service
|
||||
│
|
||||
├── docs/ # Documentation
|
||||
│ ├── SESSION-2026-04-12-RAM-BESZEL.md
|
||||
│ ├── WOL-ET-DEMARRAGE-AUTO.md
|
||||
│ ├── BESZEL-INSTALLATION.md
|
||||
│ ├── MEMOIRE-GESTION.md
|
||||
│ └── TOOL-BESZEL-OPENWEBUI.md
|
||||
│
|
||||
└── docker-compose*.yml # Divers compose files (legacy/backup)
|
||||
└── docker-compose.yml # Stack principale (effi-server)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 Historique
|
||||
|
||||
**Juillet 2026** - jean-router : routing dynamique LLM + gestion VRAM
|
||||
**Août 2026** - Simplification : proxy unique + Wake-on-LAN
|
||||
|
||||
### jean-router ✅
|
||||
- Création de jean-router (Flask) pour routing dynamique entre Jean et Ollama
|
||||
- Découverte automatique des presets Jean via `/api/presets`
|
||||
- Découverte automatique des modèles Ollama via `/api/tags`
|
||||
- Nouveaux presets Jean automatiquement visibles dans OpenWebUI
|
||||
- Gestion VRAM : arrêt Jean quand on passe sur Ollama, timer 5min pour Ollama
|
||||
- Suppression de LiteLLM (une couche de moins, config statique obsolète)
|
||||
- OpenWebUI pointe directement vers jean-router:3014
|
||||
### llm-proxy ✅
|
||||
- Un seul service remplace jean-router, jean-proxy, jean-proxy-moe, wol-proxy
|
||||
- 4 routes : Ollama (`:3011`), llama.cpp (`:3012`), STT (`:3015`), TTS (`:3016`)
|
||||
- Wake-on-LAN intégré avec anti-spam (un seul réveil en cours)
|
||||
- Suppression de tout le code Jean (plus besoin de routing dynamique)
|
||||
- OpenWebUI pointe vers `llm-proxy:3011` (Ollama) et `llm-proxy:3012` (llama.cpp)
|
||||
|
||||
### Jean (llama.cpp) ✅
|
||||
- Migration vers Jean comme backend LLM principal
|
||||
- Presets dynamiques : ornith-35b-q6, qwen3.6-27b-mtp, qwen3.6-35b-moe-compact...
|
||||
- Service systemd avec démarrage au boot (sans login)
|
||||
- API web pour gestion (start/stop/switch presets)
|
||||
**Juillet 2026** - Routing dynamique (abandonné)
|
||||
- jean-router : routing dynamique Jean/Ollama + gestion VRAM (supprimé)
|
||||
|
||||
**Avril 2026** - Optimisation RAM + Monitoring + Tool OpenWebUI
|
||||
|
||||
### RAM Management ✅
|
||||
- Scripts déchargement mémoire avec restart container (ComfyUI, Kreuzberg)
|
||||
- Timeout inactivité 300s pour effi-stt avec déchargement Whisper
|
||||
- Services systemd pour gestion automatique
|
||||
|
||||
### Beszel Monitoring ✅
|
||||
- Hub sur NAS Synology (http://192.168.1.25:8090)
|
||||
- Agents sur FolzoCorp + EffiServer + NAS Synology
|
||||
- Service restart après veille (beszel-agent-wake.service)
|
||||
|
||||
### Tool OpenWebUI Beszel ✅
|
||||
- Outil custom pour interrogation Beszel depuis OpenWebUI
|
||||
- Endpoint PocketBase: `/api/collections/users/auth-with-password`
|
||||
- Données extraites du champ `info` (cpu, mp, g, dt, la, etc.)
|
||||
- Pattern Valves Pydantic pour configuration
|
||||
|
||||
### LLM Optimization (gemma4:e4b) ✅
|
||||
- Installation gemma4:e4b (9.6GB, 128K context, MMLU 82.6%)
|
||||
- Service systemd Ollama propre (User=folzo, auto-start)
|
||||
- Variables: OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1, OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768
|
||||
- Note: gemma4:26b (18GB) ne tient pas dans 17GB VRAM RX 7800 XT
|
||||
|
||||
### RAG Optimization ✅
|
||||
- effi-server: RAG_SYSTEM_CONTEXT=True (meilleur KV cache pour RAG)
|
||||
- effi-server: ENABLE_RAG_HYBRID_SEARCH=True
|
||||
|
||||
**Améliorations futures**:
|
||||
- Support historique (données des N dernières minutes)
|
||||
- Filtres par période
|
||||
- Graphiques et alertes automatisées
|
||||
|
||||
**Mars 2026** - Génération Audio
|
||||
- Intégration ACE-Step pour génération musicale
|
||||
- ComfyUI avec ROCm
|
||||
- Beszel Monitoring (Hub NAS + agents FolzoCorp/EffiServer)
|
||||
- Tool OpenWebUI Beszel
|
||||
|
||||
**Février 2026** - Stack Vocale
|
||||
- effi-stt avec Whisper large-v3
|
||||
@@ -335,4 +265,4 @@ effi/
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Dernière mise à jour : Avril 2026*
|
||||
*Dernière mise à jour : Août 2026*
|
||||
|
||||
@@ -1,75 +0,0 @@
|
||||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
|
||||
# OVERRIDE jean-router — Routing dynamique Jean + Ollama
|
||||
#
|
||||
# Usage (depuis /home/effi/effi sur serveur Effi) :
|
||||
# docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.litellm.yml up -d --build
|
||||
#
|
||||
# jean-router remplace LiteLLM :
|
||||
# - Interroge dynamiquement Jean pour lister les presets
|
||||
# - Route vers Jean ou Ollama selon le modèle demandé
|
||||
# - Switch automatique de preset quand nécessaire
|
||||
# - Nouveaux presets Jean automatiquement visibles dans OpenWebUI
|
||||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
|
||||
|
||||
services:
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# open-webui — repointe vers jean-router (API OpenAI directe)
|
||||
# jean-router expose dynamiquement les presets Jean + modèles Ollama
|
||||
# Plus besoin de LiteLLM, routing direct vers jean-router:3014
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
open-webui:
|
||||
environment:
|
||||
- OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3011
|
||||
- OPENAI_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:3014/v1
|
||||
- OPENAI_API_KEY=any
|
||||
- ENABLE_OPENAI_API=True
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 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:
|
||||
build: ./jean-proxy
|
||||
container_name: jean-proxy
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
network_mode: host
|
||||
environment:
|
||||
- TARGET_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- TARGET_PORT=8080
|
||||
- TARGET_MAC=${PC_GAMING_MAC}
|
||||
- LISTEN_PORT=3012
|
||||
- WAKE_TIMEOUT=60
|
||||
- CHECK_INTERVAL=5
|
||||
- BROADCAST_IP=${BROADCAST_IP}
|
||||
- HEALTH_PATH=/health
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# jean-router — Proxy dynamique qui interroge Jean pour
|
||||
# lister les presets et route les requêtes vers Jean
|
||||
# ou Ollama selon le modèle demandé.
|
||||
# Ecoute :3014 sur le host (network_mode: host)
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
jean-router:
|
||||
build: ./jean-router
|
||||
container_name: jean-router
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
network_mode: host
|
||||
environment:
|
||||
- JEAN_WEB_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- JEAN_WEB_PORT=8090
|
||||
- JEAN_PROXY_HOST=localhost
|
||||
- JEAN_PROXY_PORT=3012
|
||||
- OLLAMA_PROXY_HOST=localhost
|
||||
- OLLAMA_PROXY_PORT=3011
|
||||
- OLLAMA_DIRECT_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- OLLAMA_DIRECT_PORT=11434
|
||||
- ENABLE_OLLAMA=true
|
||||
- ENABLE_VRAM_MANAGEMENT=true
|
||||
- OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES=5
|
||||
- LISTEN_PORT=3014
|
||||
- SWITCH_TIMEOUT=90
|
||||
- CHECK_INTERVAL=2
|
||||
- JEAN_STOP_TIMEOUT=30
|
||||
- OLLAMA_UNLOAD_TIMEOUT=15
|
||||
+19
-13
@@ -37,40 +37,46 @@ services:
|
||||
- "3000:8080"
|
||||
environment:
|
||||
- OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3011
|
||||
- OPENAI_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:3012/v1
|
||||
- OPENAI_API_KEY=any
|
||||
- ENABLE_OPENAI_API=True
|
||||
- WEBUI_SECRET_KEY=${WEBUI_SECRET_KEY}
|
||||
- VECTOR_DB=qdrant
|
||||
- QDRANT_URI=http://qdrant:6333
|
||||
- DEFAULT_LOCALE=fr-FR
|
||||
- ENABLE_MEMORIES=true
|
||||
- AUDIO_STT_ENGINE=openai
|
||||
- AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL=http://192.168.1.11:8200/v1
|
||||
- AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:3015/v1
|
||||
- AUDIO_STT_OPENAI_API_KEY=anything
|
||||
- AUDIO_STT_MODEL=Systran/faster-whisper-large-v3
|
||||
volumes:
|
||||
- open-webui-data:/app/backend/data
|
||||
depends_on:
|
||||
- qdrant
|
||||
- wol-proxy
|
||||
- llm-proxy
|
||||
networks:
|
||||
- effi-net
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 2. WOL PROXY - Réveil PC Gaming avant appel Ollama
|
||||
# → Proxy :3011 → PC Gaming :11434
|
||||
# 2. LLM PROXY - Proxy unique vers le PC Gaming + Wake-on-LAN
|
||||
# :3011 → Ollama (.11:11434)
|
||||
# :3012 → llama.cpp (.11:8080)
|
||||
# :3015 → STT (.11:8200)
|
||||
# :3016 → TTS (serveur local :8100, pas de WOL)
|
||||
# Si le PC est éteint, un paquet WoL est envoyé avant l'attente.
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
wol-proxy:
|
||||
build: ./wol-proxy
|
||||
container_name: wol-proxy
|
||||
llm-proxy:
|
||||
build: ./llm-proxy
|
||||
container_name: llm-proxy
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
network_mode: host
|
||||
environment:
|
||||
- TARGET_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- TARGET_PORT=11434
|
||||
- TARGET_MAC=${PC_GAMING_MAC}
|
||||
- LISTEN_PORT=3011
|
||||
- WAKE_TIMEOUT=${WAKE_TIMEOUT:-180}
|
||||
- CHECK_INTERVAL=5
|
||||
- PC_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- PC_MAC=${PC_GAMING_MAC}
|
||||
- BROADCAST_IP=${BROADCAST_IP}
|
||||
- WAKE_TIMEOUT=${WAKE_TIMEOUT:-300}
|
||||
- SERVICE_TIMEOUT=120
|
||||
- CHECK_INTERVAL=5
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 3. MCPO - Proxy outils MCP (Obsidian, etc.)
|
||||
|
||||
@@ -1,256 +0,0 @@
|
||||
# Session 2026-07-20 : jean-router et gestion VRAM dynamique
|
||||
|
||||
## Résumé
|
||||
|
||||
Création de **jean-router**, un proxy dynamique qui remplace LiteLLM pour router intelligemment entre Jean (llama.cpp) et Ollama, avec gestion automatique de la VRAM partagée.
|
||||
|
||||
## Contexte
|
||||
|
||||
### Problème initial
|
||||
- OpenWebUI ne voyait pas les modèles Jean (Ornith) car configuré uniquement pour Ollama
|
||||
- LiteLLM avait une configuration statique des modèles (codée en dur dans `litellm/config.yaml`)
|
||||
- Nouveaux presets Jean nécessitaient de modifier manuellement la config LiteLLM
|
||||
- Jean et Ollama partagent la même VRAM (RX 7800 XT, 16GB) → contention mémoire
|
||||
|
||||
### Architecture avant
|
||||
```
|
||||
OpenWebUI → LiteLLM:4000 (config statique)
|
||||
├→ jean-proxy:3012 → Jean (.11:8080)
|
||||
└→ wol-proxy:3011 → Ollama (.11:11434)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Problèmes :**
|
||||
- LiteLLM ne faisait pas de pass-through de `/v1/models`
|
||||
- Configuration statique : `qwen3.6-reason`, `qwen3.6-27b`, etc. codés en dur
|
||||
- Jean faisait tourner **Ornith** mais LiteLLM attendait Qwen3.6
|
||||
- Pas de gestion VRAM : Jean et Ollama pouvaient charger simultanément → OOM
|
||||
|
||||
## Solution : jean-router
|
||||
|
||||
### Architecture après
|
||||
```
|
||||
OpenWebUI → jean-router:3014 (routing dynamique)
|
||||
├→ jean-proxy:3012 → Jean (.11:8080)
|
||||
└→ wol-proxy:3011 → Ollama (.11:11434)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Fonctionnalités
|
||||
|
||||
**1. Découverte dynamique des modèles**
|
||||
- Interroge `/api/presets` de Jean (port 8090) pour lister les presets disponibles
|
||||
- Interroge `/api/tags` d'Ollama (port 11434) pour lister les modèles
|
||||
- Expose tout via `/v1/models` (API OpenAI-compatible)
|
||||
- **Nouveaux presets Jean automatiquement visibles dans OpenWebUI**
|
||||
|
||||
**2. Routing intelligent**
|
||||
- Si le modèle demandé est un preset Jean → switch automatique + route vers Jean
|
||||
- Si c'est un modèle Ollama → route vers Ollama
|
||||
- Sinon → erreur 404
|
||||
|
||||
**3. Gestion VRAM (RX 7800 XT, 16GB partagés)**
|
||||
|
||||
| Backend | Modèle typique | VRAM utilisée |
|
||||
|---------|---------------|---------------|
|
||||
| Jean | Ornith 35B Q6_K | ~28.5GB (déborde en RAM) |
|
||||
| Ollama | mistral/qwen3.5 | ~4-6GB |
|
||||
|
||||
**Logique de gestion :**
|
||||
|
||||
**Switch Jean → Ollama :**
|
||||
1. `stop_jean()` arrête Jean via son API web (port 8090)
|
||||
2. Attend confirmation que Jean est arrêté (max 30s)
|
||||
3. Route la requête vers Ollama
|
||||
|
||||
**Switch Ollama → Jean :**
|
||||
1. Programme le déchargement d'Ollama dans 5 minutes (timer)
|
||||
2. `start_jean()` redémarre Jean
|
||||
3. Attend que le modèle soit chargé (max 90s)
|
||||
4. Route la requête vers Jean
|
||||
|
||||
**Timer Ollama :**
|
||||
- Ollama reste en mémoire pendant **5 minutes** après le dernier usage
|
||||
- Chaque requête vers Ollama annule le timer
|
||||
- Si retour sur Ollama avant expiration → déchargement annulé
|
||||
- Après 5 min d'inactivité → déchargement automatique pour libérer VRAM
|
||||
|
||||
## Fichiers créés/modifiés
|
||||
|
||||
### Nouveau : `jean-router/`
|
||||
- `app.py` (320 lignes) : Service Flask avec routing dynamique + gestion VRAM
|
||||
- `Dockerfile` : Container Python 3.12-slim
|
||||
|
||||
### Modifiés :
|
||||
- `docker-compose.litellm.yml` :
|
||||
- Ajout service jean-router
|
||||
- Suppression service litellm
|
||||
- OpenWebUI pointe directement vers jean-router:3014
|
||||
- `litellm/config.yaml` : Supprimé (plus nécessaire)
|
||||
|
||||
### Configuration jean-router
|
||||
```yaml
|
||||
environment:
|
||||
- JEAN_WEB_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- JEAN_WEB_PORT=8090
|
||||
- JEAN_PROXY_HOST=localhost
|
||||
- JEAN_PROXY_PORT=3012
|
||||
- OLLAMA_PROXY_HOST=localhost
|
||||
- OLLAMA_PROXY_PORT=3011
|
||||
- OLLAMA_DIRECT_HOST=${OLLAMA_HOST}
|
||||
- OLLAMA_DIRECT_PORT=11434
|
||||
- ENABLE_OLLAMA=true
|
||||
- ENABLE_VRAM_MANAGEMENT=true
|
||||
- OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES=5
|
||||
- LISTEN_PORT=3014
|
||||
- SWITCH_TIMEOUT=90
|
||||
- CHECK_INTERVAL=2
|
||||
- JEAN_STOP_TIMEOUT=30
|
||||
- OLLAMA_UNLOAD_TIMEOUT=15
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Déploiement sur effi-server
|
||||
|
||||
### Initialisation du repo git
|
||||
Le dossier `/home/effi/effi` n'était pas un repo git. Initialisation :
|
||||
```bash
|
||||
cd /home/effi/effi
|
||||
git init
|
||||
git remote add origin https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/Effi.git
|
||||
git fetch origin
|
||||
git checkout -b main origin/main
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Note :** Conflits avec fichiers existants (docker-compose.yml, jean-proxy/, etc.) résolus en les déplaçant temporairement dans `/tmp/effi-backup/`.
|
||||
|
||||
### Commandes de déploiement
|
||||
```bash
|
||||
cd /home/effi/effi
|
||||
git pull
|
||||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.litellm.yml up -d --build jean-router
|
||||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.litellm.yml up -d --force-recreate open-webui
|
||||
docker stop litellm && docker rm litellm # Suppression LiteLLM
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Tests et validation
|
||||
|
||||
### Modèles visibles dans OpenWebUI
|
||||
|
||||
**Jean (5 presets) :**
|
||||
- ornith-35b-q6 (actif, Q6_K, reasoning)
|
||||
- qwen3.6-27b-mtp (IQ4_XS, reasoning)
|
||||
- qwen3.6-35b-moe-compact
|
||||
- qwen3.6-35b-moe-compact-reason (reasoning)
|
||||
- qwen3.6-35b-moe-nano
|
||||
|
||||
**Ollama :**
|
||||
- mistral (7.2B, Q4_K_M, tools)
|
||||
- qwen3.5:9b (9.7B, Q4_K_M, vision, thinking)
|
||||
|
||||
### Logs observés
|
||||
|
||||
**Switch Jean → Ollama :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Switch Jean → Ollama
|
||||
[VRAM] Arrêt de Jean pour libérer la VRAM...
|
||||
[VRAM] Jean arrêté via API web
|
||||
[VRAM] Jean confirmé arrêté
|
||||
[Router] → Ollama (gemma4:e4b)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Switch Ollama → Jean :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Switch Ollama → Jean
|
||||
[VRAM] Déchargement Ollama programmé dans 5 minutes
|
||||
[VRAM] Démarrage de Jean...
|
||||
[VRAM] Jean prêt après 45s
|
||||
[Router] → Jean (ornith-35b-q6)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Timer Ollama :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Timer écoulé (5min), déchargement Ollama...
|
||||
[VRAM] Ollama déchargé via API
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Avantages
|
||||
|
||||
1. **Dynamique** : Nouveaux presets Jean automatiquement visibles sans modifier de config
|
||||
2. **Simplifié** : Une couche de moins (LiteLLM supprimé)
|
||||
3. **VRAM-safe** : Pas de contention mémoire entre Jean et Ollama
|
||||
4. **Intelligent** : Ollama reste en mémoire 5 min pour les usages répétés
|
||||
5. **Transparent** : OpenWebUI voit tous les modèles via un seul endpoint
|
||||
|
||||
## Limitations et points d'attention
|
||||
|
||||
### 1. Jean n'a pas d'auto-unload natif
|
||||
- Ollama décharge automatiquement après `OLLAMA_KEEP_ALIVE` (défaut 5min)
|
||||
- Jean garde son modèle chargé tant que le service tourne
|
||||
- **Solution actuelle** : Arrêt complet de Jean via API web
|
||||
|
||||
### 2. Latence de switch
|
||||
- Jean → Ollama : ~3s (arrêt Jean)
|
||||
- Ollama → Jean : ~45-90s (démarrage + chargement modèle)
|
||||
- **Impact** : Première requête après switch plus lente
|
||||
|
||||
### 3. Timer Ollama non-persistant
|
||||
- Si jean-router redémarre, le timer est perdu
|
||||
- Ollama restera en mémoire indéfiniment (jusqu'à son propre timeout)
|
||||
- **Acceptable** : Ollama gère son propre `keep_alive`
|
||||
|
||||
### 4. Pas de failover
|
||||
- Si Jean échoue (timeout, erreur), pas de fallback automatique vers Ollama
|
||||
- **À considérer** : Ajouter un fallback dans jean-router si besoin
|
||||
|
||||
## Commits Gitea
|
||||
|
||||
```
|
||||
8b7c4fb feat: add VRAM management for Jean/Ollama switching
|
||||
20767c2 feat: keep Ollama models in memory for 5 minutes
|
||||
babe4ee chore: add OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES=5 to docker-compose
|
||||
43aacc0 refactor: OpenWebUI points directly to jean-router (no LiteLLM needed)
|
||||
856ba4a refactor: remove LiteLLM, jean-router handles all routing
|
||||
fcad415 feat: jean-router — routing dynamique Jean + Ollama
|
||||
b441f34 fix: jean-router syntax error (missing except block)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Réflexions et décisions
|
||||
|
||||
### Pourquoi supprimer LiteLLM ?
|
||||
- LiteLLM ne faisait pas de pass-through de `/v1/models`
|
||||
- Configuration statique incompatible avec les presets dynamiques de Jean
|
||||
- Couche supplémentaire inutile : jean-router fait le même travail
|
||||
- **Décision** : OpenWebUI pointe directement vers jean-router:3014
|
||||
|
||||
### Pourquoi garder Ollama en mémoire 5 min ?
|
||||
- Ollama sert principalement pour la vision (modèles que Jean ne supporte pas)
|
||||
- Usage typique : quelques requêtes vision consécutives, puis retour à Jean
|
||||
- 5 min = bon compromis entre réactivité et libération VRAM
|
||||
- **Configurable** : `OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES` dans docker-compose
|
||||
|
||||
### Pourquoi arrêter Jean complètement ?
|
||||
- Jean n'a pas d'API pour décharger le modèle sans arrêter le service
|
||||
- Le modèle reste en VRAM tant que llama-server tourne
|
||||
- **Alternative envisagée** : `systemctl stop jean` (mais nécessite sudo)
|
||||
- **Solution retenue** : API web de Jean (`/api/stop`) plus simple
|
||||
|
||||
### Architecture future possible
|
||||
- **JeanOrchestrator** : Jean pourrait gérer lui-même le switch entre presets
|
||||
- **VRAM monitoring** : jean-router pourrait vérifier la VRAM disponible avant de router
|
||||
- **Fallback automatique** : Si Jean échoue, router vers Ollama
|
||||
- **Metrics** : Exposer des statistiques (temps de switch, VRAM utilisée, etc.)
|
||||
|
||||
## Prochaines étapes
|
||||
|
||||
1. **Monitorer** : Vérifier que la gestion VRAM fonctionne bien en production
|
||||
2. **Ajuster** : Modifier `OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES` selon l'usage réel
|
||||
3. **Documenter** : Mettre à jour `docs/ARCHITECTURE-LITELLM.md` (à renommer `ARCHITECTURE-JEAN-ROUTER.md`)
|
||||
4. **Tester** : Valider que les nouveaux presets Jean apparaissent bien automatiquement
|
||||
|
||||
## Conclusion
|
||||
|
||||
**jean-router** remplace avantageusement LiteLLM avec :
|
||||
- Routing dynamique basé sur les presets Jean
|
||||
- Gestion automatique de la VRAM partagée
|
||||
- Architecture simplifiée (une couche de moins)
|
||||
- Nouveaux modèles automatiquement disponibles
|
||||
|
||||
L'architecture est maintenant prête pour Effi : quand un nouveau preset Jean est créé, il apparaît immédiatement dans OpenWebUI sans aucune configuration supplémentaire.
|
||||
@@ -1,313 +0,0 @@
|
||||
# Architecture LLM — jean-router (routing dynamique + gestion VRAM)
|
||||
|
||||
## Vue d'ensemble
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ OpenWebUI (:3000) │
|
||||
│ http://192.168.1.27:3000 │
|
||||
└────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ jean-router (:3014) │
|
||||
│ Routing dynamique + Gestion VRAM automatique │
|
||||
│ │
|
||||
│ • Interroge Jean /api/presets (découverte dynamique) │
|
||||
│ • Interroge Ollama /api/tags (modèles vision) │
|
||||
│ • Switch automatique de preset Jean │
|
||||
│ • Arrête Jean quand on passe sur Ollama (libère VRAM) │
|
||||
│ • Garde Ollama 5 min en mémoire avant déchargement │
|
||||
└────────┬──────────────────────────────────────┬────────────────┘
|
||||
│ │
|
||||
▼ ▼
|
||||
┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────┐
|
||||
│ jean-proxy (:3012) │ │ wol-proxy (:3011) │
|
||||
│ + WOL si PC éteint │ │ + WOL si PC éteint │
|
||||
└────────┬───────────────┘ └────────┬───────────────┘
|
||||
│ │
|
||||
▼ ▼
|
||||
┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────┐
|
||||
│ Jean (.11:8080) │ │ Ollama (.11:11434) │
|
||||
│ llama.cpp server │ │ Modèles vision │
|
||||
│ Presets dynamiques │ │ mistral, qwen3.5 │
|
||||
│ Ornith, Qwen3.6... │ │ │
|
||||
└────────────────────────┘ └────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Composants
|
||||
|
||||
### jean-router (`/jean-router/`) — Proxy dynamique
|
||||
|
||||
**Rôle :** Router intelligemment entre Jean et Ollama avec gestion VRAM
|
||||
|
||||
**Fonctionnalités :**
|
||||
1. **Découverte dynamique** : Interroge `/api/presets` (Jean) et `/api/tags` (Ollama)
|
||||
2. **Routing intelligent** : Route vers Jean ou Ollama selon le modèle demandé
|
||||
3. **Switch automatique** : Change de preset Jean si nécessaire
|
||||
4. **Gestion VRAM** : Évite la contention mémoire entre Jean et Ollama
|
||||
|
||||
**Endpoints :**
|
||||
- `GET /v1/models` : Liste tous les modèles (Jean + Ollama)
|
||||
- `POST /v1/chat/completions` : Route vers le bon backend
|
||||
|
||||
**Configuration :**
|
||||
```bash
|
||||
JEAN_WEB_HOST=192.168.1.11 # Jean Web UI (API presets)
|
||||
JEAN_WEB_PORT=8090
|
||||
JEAN_PROXY_HOST=localhost # jean-proxy (backend Jean)
|
||||
JEAN_PROXY_PORT=3012
|
||||
OLLAMA_PROXY_HOST=localhost # wol-proxy (backend Ollama)
|
||||
OLLAMA_PROXY_PORT=3011
|
||||
OLLAMA_DIRECT_HOST=192.168.1.11 # Ollama direct (pour unload)
|
||||
OLLAMA_DIRECT_PORT=11434
|
||||
ENABLE_OLLAMA=true
|
||||
ENABLE_VRAM_MANAGEMENT=true
|
||||
OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES=5 # Ollama reste 5 min en mémoire
|
||||
SWITCH_TIMEOUT=90 # Timeout chargement Jean (s)
|
||||
JEAN_STOP_TIMEOUT=30 # Timeout arrêt Jean (s)
|
||||
LISTEN_PORT=3014
|
||||
```
|
||||
|
||||
### jean-proxy (`/jean-proxy/`) — Reverse-proxy Jean + WOL
|
||||
|
||||
**Rôle :** Proxy vers Jean avec Wake-on-LAN si le PC gaming est éteint
|
||||
|
||||
**Fonctionnalités :**
|
||||
- Écoute `:3012` sur le host (`network_mode: host`)
|
||||
- Health-check : `GET /health` sur Jean
|
||||
- Si cible DOWN → envoi paquets WOL vers `TARGET_MAC`
|
||||
- Attente jusqu'à `WAKE_TIMEOUT` (60s)
|
||||
- Route toutes les requêtes vers `http://${OLLAMA_HOST}:8080`
|
||||
|
||||
**Configuration :**
|
||||
```bash
|
||||
TARGET_HOST=192.168.1.11
|
||||
TARGET_PORT=8080
|
||||
TARGET_MAC=04:D9:F5:D1:EC:DF
|
||||
LISTEN_PORT=3012
|
||||
WAKE_TIMEOUT=60
|
||||
CHECK_INTERVAL=5
|
||||
BROADCAST_IP=192.168.1.255
|
||||
HEALTH_PATH=/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
### wol-proxy (`/wol-proxy/`) — Reverse-proxy Ollama + WOL
|
||||
|
||||
**Rôle :** Proxy vers Ollama avec Wake-on-LAN
|
||||
|
||||
**Fonctionnalités :**
|
||||
- Écoute `:3011` sur le host
|
||||
- Health-check : `GET /api/version` sur Ollama
|
||||
- Si cible DOWN → envoi paquets WOL
|
||||
- Route toutes les requêtes vers `http://${OLLAMA_HOST}:11434`
|
||||
|
||||
**Configuration :**
|
||||
```bash
|
||||
TARGET_HOST=192.168.1.11
|
||||
TARGET_PORT=11434
|
||||
TARGET_MAC=04:D9:F5:D1:EC:DF
|
||||
LISTEN_PORT=3011
|
||||
WAKE_TIMEOUT=180
|
||||
CHECK_INTERVAL=5
|
||||
BROADCAST_IP=192.168.1.255
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Gestion VRAM
|
||||
|
||||
### Problème
|
||||
Jean et Ollama partagent la même carte graphique (RX 7800 XT, 16GB VRAM). Charger les deux simultanément cause une contention mémoire.
|
||||
|
||||
| Backend | Modèle typique | VRAM utilisée |
|
||||
|---------|---------------|---------------|
|
||||
| Jean | Ornith 35B Q6_K | ~28.5GB (déborde en RAM) |
|
||||
| Ollama | mistral 7B Q4_K_M | ~4GB |
|
||||
| Ollama | qwen3.5:9b Q4_K_M | ~6GB |
|
||||
|
||||
### Solution : Switch automatique
|
||||
|
||||
**Switch Jean → Ollama :**
|
||||
```
|
||||
1. Arrêt de Jean via API web (/api/stop)
|
||||
2. Attente confirmation (max 30s)
|
||||
3. Route requête vers Ollama
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Switch Ollama → Jean :**
|
||||
```
|
||||
1. Programme déchargement Ollama dans 5 min (timer)
|
||||
2. Démarrage de Jean via API web (/api/start)
|
||||
3. Attente chargement modèle (max 90s)
|
||||
4. Route requête vers Jean
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Timer Ollama :**
|
||||
- Ollama reste en mémoire pendant **5 minutes** après le dernier usage
|
||||
- Chaque requête vers Ollama annule le timer
|
||||
- Si retour sur Ollama avant expiration → déchargement annulé
|
||||
- Après 5 min d'inactivité → déchargement automatique
|
||||
|
||||
### Logs observés
|
||||
|
||||
**Switch Jean → Ollama :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Switch Jean → Ollama
|
||||
[VRAM] Arrêt de Jean pour libérer la VRAM...
|
||||
[VRAM] Jean arrêté via API web
|
||||
[VRAM] Jean confirmé arrêté
|
||||
[Router] → Ollama (gemma4:e4b)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Switch Ollama → Jean :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Switch Ollama → Jean
|
||||
[VRAM] Déchargement Ollama programmé dans 5 minutes
|
||||
[VRAM] Démarrage de Jean...
|
||||
[VRAM] Jean prêt après 45s
|
||||
[Router] → Jean (ornith-35b-q6)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Timer Ollama :**
|
||||
```
|
||||
[VRAM] Timer écoulé (5min), déchargement Ollama...
|
||||
[VRAM] Ollama déchargé via API
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Modèles disponibles
|
||||
|
||||
### Jean (presets dynamiques)
|
||||
Les presets sont découverts automatiquement via `/api/presets` :
|
||||
- **ornith-35b-q6** (actif, Q6_K, reasoning)
|
||||
- **qwen3.6-27b-mtp** (IQ4_XS, reasoning)
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-compact**
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-compact-reason** (reasoning)
|
||||
- **qwen3.6-35b-moe-nano**
|
||||
|
||||
**Note :** Nouveaux presets Jean apparaissent automatiquement dans OpenWebUI sans configuration.
|
||||
|
||||
### Ollama (modèles vision)
|
||||
- **mistral** (7.2B, Q4_K_M, tools)
|
||||
- **qwen3.5:9b** (9.7B, Q4_K_M, vision, thinking)
|
||||
|
||||
**Note :** Ollama sert principalement pour les modèles avec vision que Jean ne supporte pas.
|
||||
|
||||
## Déploiement
|
||||
|
||||
### Commandes (sur effi-server .27)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd /home/effi/effi
|
||||
git pull
|
||||
|
||||
# Build et démarrage jean-router
|
||||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.litellm.yml up -d --build jean-router
|
||||
|
||||
# Recréer open-webui avec nouvelle config
|
||||
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.litellm.yml up -d --force-recreate open-webui
|
||||
|
||||
# Vérifier
|
||||
docker logs jean-router --tail 20
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/models | jq
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Tests
|
||||
|
||||
**1. Liste des modèles :**
|
||||
```bash
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/models | python3 -m json.tool
|
||||
```
|
||||
|
||||
**2. Requête Jean :**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "ornith-35b-q6",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}],
|
||||
"max_tokens": 50
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**3. Requête Ollama :**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "mistral",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
|
||||
"max_tokens": 30
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**4. Vérifier logs VRAM :**
|
||||
```bash
|
||||
docker logs jean-router -f | grep -E "VRAM|Router"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Avantages vs LiteLLM
|
||||
|
||||
| Aspect | LiteLLM | jean-router |
|
||||
|--------|---------|-------------|
|
||||
| Configuration | Statique (config.yaml) | Dynamique (API Jean) |
|
||||
| Nouveaux presets | Modifier config + restart | Automatique |
|
||||
| Pass-through /v1/models | Non | Oui |
|
||||
| Gestion VRAM | Aucune | Automatique |
|
||||
| Couches | 2 (LiteLLM + jean-proxy) | 1 (jean-router) |
|
||||
| Complexité | Élevée | Faible |
|
||||
|
||||
## Limitations
|
||||
|
||||
### 1. Latence de switch
|
||||
- Jean → Ollama : ~3s (arrêt Jean)
|
||||
- Ollama → Jean : ~45-90s (démarrage + chargement modèle)
|
||||
- **Impact** : Première requête après switch plus lente
|
||||
|
||||
### 2. Timer Ollama non-persistant
|
||||
- Si jean-router redémarre, le timer est perdu
|
||||
- Ollama restera en mémoire indéfiniment (jusqu'à son propre timeout)
|
||||
- **Acceptable** : Ollama gère son propre `keep_alive`
|
||||
|
||||
### 3. Pas de failover
|
||||
- Si Jean échoue (timeout, erreur), pas de fallback automatique vers Ollama
|
||||
- **À considérer** : Ajouter un fallback dans jean-router si besoin
|
||||
|
||||
### 4. Jean n'a pas d'auto-unload natif
|
||||
- Ollama décharge automatiquement après `OLLAMA_KEEP_ALIVE` (défaut 5min)
|
||||
- Jean garde son modèle chargé tant que le service tourne
|
||||
- **Solution actuelle** : Arrêt complet de Jean via API web
|
||||
|
||||
## Évolution possible
|
||||
|
||||
### Court terme
|
||||
- **Monitorer** : Vérifier que la gestion VRAM fonctionne bien en production
|
||||
- **Ajuster** : Modifier `OLLAMA_KEEP_ALIVE_MINUTES` selon l'usage réel
|
||||
- **Tester** : Valider que les nouveaux presets Jean apparaissent bien automatiquement
|
||||
|
||||
### Moyen terme
|
||||
- **VRAM monitoring** : jean-router pourrait vérifier la VRAM disponible avant de router
|
||||
- **Fallback automatique** : Si Jean échoue, router vers Ollama
|
||||
- **Metrics** : Exposer des statistiques (temps de switch, VRAM utilisée, etc.)
|
||||
|
||||
### Long terme
|
||||
- **JeanOrchestrator** : Jean pourrait gérer lui-même le switch entre presets
|
||||
- **Multi-GPU** : Si plusieurs GPU, router vers celui avec le plus de VRAM libre
|
||||
- **Load balancing** : Si plusieurs instances Jean/Ollama, répartir la charge
|
||||
|
||||
## Historique
|
||||
|
||||
**2026-06-27** : Architecture initiale avec LiteLLM
|
||||
- Routing statique par nom de modèle
|
||||
- Configuration codée en dur dans `litellm/config.yaml`
|
||||
|
||||
**2026-07-20** : Migration vers jean-router
|
||||
- Routing dynamique basé sur les presets Jean
|
||||
- Gestion automatique de la VRAM
|
||||
- Suppression de LiteLLM (une couche de moins)
|
||||
- Nouveaux modèles automatiquement disponibles
|
||||
|
||||
## Références
|
||||
|
||||
- **Code jean-router** : `/jean-router/app.py`
|
||||
- **Docker compose** : `/docker-compose.litellm.yml`
|
||||
- **Journal de session** : `/docs/05-journal/SESSION-2026-07-20-JEAN-ROUTER.md`
|
||||
- **Repo Gitea** : https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/Effi
|
||||
@@ -8,11 +8,18 @@ Guide pour s'assurer que tous les services Effi démarrent automatiquement aprè
|
||||
|
||||
| Service | Port | Docker | Dépendance WOL |
|
||||
|---------|------|--------|----------------|
|
||||
| **llama.cpp** | 8080 | Native (systemd) | Oui |
|
||||
| **Ollama** | 11434 | ✅ | Oui |
|
||||
| **Effi-STT** | 8200 | ✅ | Oui |
|
||||
| **openedai-speech** | 8100 | ✅ | Oui |
|
||||
| **ComfyUI** | 8188 | ✅ | Oui |
|
||||
|
||||
> **Note :** le TTS (openedai-speech, port 8100) tourne désormais sur l'effi-server,
|
||||
> pas sur folzo-Corp. Il n'a donc pas besoin de WOL.
|
||||
|
||||
Le réveil est géré automatiquement par **`llm-proxy`** (effi-server) : au premier appel
|
||||
vers une cible éteinte, il envoie 3 paquets magic (MAC du PC) puis attend que le service
|
||||
soit prêt. Aucun script manuel nécessaire.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🚀 Configuration du démarrage automatique
|
||||
|
||||
@@ -1,72 +0,0 @@
|
||||
# Roadmap : wol-proxy → Orchestrateur Ollama
|
||||
|
||||
## Vision
|
||||
|
||||
Transformer le wol-proxy en point d'entree central pour TOUS les appels a Ollama,
|
||||
avec des fonctions d'orchestration.
|
||||
|
||||
## Fonctionnalites futures
|
||||
|
||||
### 1. Logs centralises
|
||||
- Enregistrer chaque requete : modele, prompt (taille), duree, status
|
||||
- Detecter les erreurs recurrentes (timeout, 502, VRAM full)
|
||||
- Tableau de bord des performances par modele
|
||||
|
||||
### 2. Temporisation / File d attente
|
||||
- Si Open WebUI utilise deja Ollama (GPU occupe), mettre en file d attente
|
||||
- Empecher les conflits VRAM entre services
|
||||
- File FIFO avec timeout max
|
||||
|
||||
### 3. Orchestration multi-services
|
||||
- Open WebUI (port 3000)
|
||||
- Hermes Agent (profil local)
|
||||
- Scripts de test automatises
|
||||
- Futurs outils (n8n, pipelines RAG...)
|
||||
|
||||
### 4. Cache intelligent
|
||||
- Mettre en cache les reponses identiques (system prompt identique)
|
||||
- Cache-hit pricing comme DeepSeek
|
||||
- Invalidation par duree ou par modele
|
||||
|
||||
### 5. Mode degraded
|
||||
- Si PC gaming en veille : renvoyer une reponse "PC en veille, reessayez"
|
||||
- Planifier un reveil automatique (cron)
|
||||
- Fallback vers un petit modele local sur le J5040 si PC indisponible
|
||||
|
||||
### 6. Healthcheck / Monitoring
|
||||
- Ping regulier du PC pour savoir s'il est eveille
|
||||
- Statistiques : temps de reveil moyen, duree des requetes
|
||||
- Alertes si PC injoignable depuis plus de X minutes
|
||||
|
||||
## Stack technique envisagee
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# Proposition d evolution du docker-compose
|
||||
wol-orchestrator:
|
||||
build: ./wol-orchestrator
|
||||
volumes:
|
||||
- ./logs:/var/log/orchestrator
|
||||
- ./cache:/var/cache/orchestrator
|
||||
environment:
|
||||
- REDIS_URL=redis://redis:6379 # File d attente
|
||||
- LOG_LEVEL=info
|
||||
- WAKE_TIMEOUT=180
|
||||
- REQUEST_TIMEOUT=300
|
||||
- MAX_QUEUE=10
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Priorite
|
||||
|
||||
| Fonction | Priorite | Effort | Impact |
|
||||
|----------|----------|--------|--------|
|
||||
| Logs | Haute | Faible | Utile tout de suite |
|
||||
| File attente | Haute | Moyen | Evite conflits VRAM |
|
||||
| Cache | Moyenne | Moyen | Economise tokens |
|
||||
| Orchestration | Moyenne | Important | Architecture propre |
|
||||
| Mode degrade | Basse | Moyen | Securite |
|
||||
| Monitoring | Basse | Faible | Visibilite |
|
||||
|
||||
## Note
|
||||
|
||||
Idee originale de Folzo (juin 2026) — a implementer avec OpenCode Go ou un
|
||||
langage adapte (Go, Rust ou Python selon les besoins de performance).
|
||||
@@ -1,14 +0,0 @@
|
||||
FROM python:3.12-slim
|
||||
|
||||
WORKDIR /app
|
||||
|
||||
# dépendances
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir flask requests
|
||||
|
||||
COPY app.py .
|
||||
|
||||
ENV LISTEN_PORT=3012
|
||||
EXPOSE 3012
|
||||
|
||||
CMD ["python", "app.py"]
|
||||
|
||||
@@ -1,123 +0,0 @@
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import socket
|
||||
import logging
|
||||
from urllib.parse import urljoin
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
from flask import Flask, request, Response
|
||||
|
||||
TARGET_HOST = os.getenv("TARGET_HOST", "192.168.1.11")
|
||||
TARGET_PORT = int(os.getenv("TARGET_PORT", "8080"))
|
||||
TARGET_MAC = os.getenv("TARGET_MAC", "")
|
||||
LISTEN_PORT = int(os.getenv("LISTEN_PORT", "3012"))
|
||||
WAKE_TIMEOUT = int(os.getenv("WAKE_TIMEOUT", "60"))
|
||||
CHECK_INTERVAL = int(os.getenv("CHECK_INTERVAL", "5"))
|
||||
BROADCAST_IP = os.getenv("BROADCAST_IP", "192.168.1.255")
|
||||
# Endpoint de sante de la cible : Ollama = /api/version, Jean = /health
|
||||
HEALTH_PATH = os.getenv("HEALTH_PATH", "/health")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
|
||||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
app = Flask(__name__)
|
||||
|
||||
def send_wol(mac_address: str):
|
||||
mac = mac_address.replace(":", "").replace("-", "")
|
||||
if len(mac) != 12:
|
||||
raise ValueError("MAC invalide: %s" % mac_address)
|
||||
data = bytes.fromhex("FF" * 6 + mac * 16)
|
||||
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
|
||||
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_BROADCAST, 1)
|
||||
for i in range(3):
|
||||
s.sendto(data, (BROADCAST_IP, 9))
|
||||
log.info(f"[WoL] Paquet magic #{i+1} envoye -> MAC={mac_address} via {BROADCAST_IP}:9")
|
||||
|
||||
def target_alive() -> bool:
|
||||
try:
|
||||
url = f"http://{TARGET_HOST}:{TARGET_PORT}{HEALTH_PATH}"
|
||||
r = requests.get(url, timeout=2)
|
||||
return r.ok
|
||||
except Exception:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def wait_for_target():
|
||||
if target_alive():
|
||||
log.info(f"[WoL] Cible deja UP ({TARGET_HOST}:{TARGET_PORT}{HEALTH_PATH})")
|
||||
return
|
||||
if not TARGET_MAC:
|
||||
log.warning("[WoL] Pas de TARGET_MAC, skip WoL, attente directe")
|
||||
else:
|
||||
log.info(f"[WoL] Cible DOWN -> envoi WoL vers {TARGET_MAC}")
|
||||
send_wol(TARGET_MAC)
|
||||
deadline = time.time() + WAKE_TIMEOUT
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
remaining = int(deadline - time.time())
|
||||
if target_alive():
|
||||
log.info(f"[WoL] Cible UP apres reveil (reste {remaining}s)")
|
||||
return
|
||||
log.info(f"[WoL] En attente de la cible... ({remaining}s restantes)")
|
||||
time.sleep(CHECK_INTERVAL)
|
||||
raise RuntimeError(f"Cible ne repond pas apres {WAKE_TIMEOUT}s")
|
||||
|
||||
def proxy_request(path: str):
|
||||
wait_for_target()
|
||||
base = f"http://{TARGET_HOST}:{TARGET_PORT}"
|
||||
upstream_url = urljoin(base + "/", path)
|
||||
headers = dict(request.headers)
|
||||
headers.pop("Host", None)
|
||||
refused_msg = None
|
||||
try:
|
||||
resp = requests.request(
|
||||
method=request.method,
|
||||
url=upstream_url,
|
||||
headers=headers,
|
||||
data=request.get_data(),
|
||||
cookies=request.cookies,
|
||||
params=request.args,
|
||||
allow_redirects=False,
|
||||
stream=True,
|
||||
timeout=None,
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
refused_msg = str(e)
|
||||
if "Connection refused" in refused_msg and not refused_msg.endswith(" apres WoL"):
|
||||
# Le service n est pas encore pret (ex: Jean qui charge son modele) -> attendre + retry
|
||||
log.warning(f"[Proxy] connexion refusee, attente {WAKE_TIMEOUT}s puis retry")
|
||||
deadline = time.time() + WAKE_TIMEOUT
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
time.sleep(CHECK_INTERVAL)
|
||||
try:
|
||||
resp = requests.request(
|
||||
method=request.method, url=upstream_url, headers=headers,
|
||||
data=request.get_data(), params=request.args,
|
||||
allow_redirects=False, stream=True, timeout=None,
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
except Exception as e2:
|
||||
log.info(f"[Proxy] retry en cours... ({int(deadline-time.time())}s)")
|
||||
else:
|
||||
return Response(refused_msg, status=502)
|
||||
else:
|
||||
return Response(refused_msg, status=502)
|
||||
|
||||
excluded = {"content-encoding", "content-length", "transfer-encoding", "connection"}
|
||||
response_headers = [
|
||||
(name, value)
|
||||
for name, value in resp.headers.items()
|
||||
if name.lower() not in excluded
|
||||
]
|
||||
return Response(
|
||||
resp.raw,
|
||||
status=resp.status_code,
|
||||
headers=response_headers,
|
||||
direct_passthrough=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@app.route("/", defaults={"path": ""}, methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"])
|
||||
@app.route("/<path:path>", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"])
|
||||
def handle(path):
|
||||
return proxy_request(path)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
app.run(host="0.0.0.0", port=LISTEN_PORT, threaded=True)
|
||||
-1410
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,255 +0,0 @@
|
||||
# Plan de test — Capacités des LLM (vision, thinking)
|
||||
|
||||
## 1. Vérification de /v1/models
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Vérifier que les champs sont bien présents
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/models | python3 -c "
|
||||
import json, sys
|
||||
data = json.load(sys.stdin)['data']
|
||||
for m in data:
|
||||
ctx = m.get('context_length', '?')
|
||||
max_tok = m.get('max_tokens', '?')
|
||||
max_in = m.get('max_input_tokens', '?')
|
||||
caps = m.get('capabilities', [])
|
||||
print(f'{m[\"id\"]:45s} | ctx={str(ctx):>8s} | max_tok={str(max_tok):>8s} | caps={caps}')
|
||||
"
|
||||
|
||||
# Forcer le refresh
|
||||
curl -s "http://localhost:3014/v1/models?refresh=true" | python3 -c "..."
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Checklist :**
|
||||
- [ ] Tous les modèles ont `context_length` (pas `?` ni `None`)
|
||||
- [ ] Tous les modèles ont `max_tokens` et `max_input_tokens`
|
||||
- [ ] Les modèles ont `capabilities` (pas vide, min `["completion"]`)
|
||||
- [ ] Le preset "Ornith 1.0 35b Q4 MOE" a des champs valides
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Test de vision (multimodal)
|
||||
|
||||
### 2.1 — Modèles censés supporter la vision (selon `/v1/models`)
|
||||
|
||||
| Modèle Ollama | Vision annoncée |
|
||||
|---------------|----------------|
|
||||
| qwen3.5:9b | vision |
|
||||
| qwen3.5:0.8b | vision |
|
||||
| qwen3.5:4b | vision |
|
||||
| qwen3.5:2b | vision |
|
||||
| qwen3.5 (latest) | vision |
|
||||
| gemma4:12b | vision |
|
||||
| ministral-3:14b | vision |
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Script de test (enregistre comme test_vision.sh)
|
||||
for MODEL in qwen3.5:9b qwen3.5:4b qwen3.5:2b gemma4:12b ministral-3:14b; do
|
||||
echo "=== Test vision: $MODEL ==="
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d "{
|
||||
\"model\": \"$MODEL\",
|
||||
\"messages\": [{
|
||||
\"role\": \"user\",
|
||||
\"content\": \"Décris ce que tu vois dans l'image.\"
|
||||
}],
|
||||
\"max_tokens\": 100
|
||||
}" | python3 -c "
|
||||
import json, sys
|
||||
d = json.load(sys.stdin)
|
||||
if 'error' in d:
|
||||
print(f' ERREUR: {d[\"error\"]}')
|
||||
else:
|
||||
content = d['choices'][0]['message']['content']
|
||||
print(f' REPONSE: {content[:200]}')
|
||||
"
|
||||
echo ""
|
||||
done
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 — Test avec image réelle
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Encoder une image en base64 (necessite une image de test)
|
||||
IMAGE_B64=$(base64 -w0 /path/to/test-image.jpg)
|
||||
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d "{
|
||||
\"model\": \"qwen3.5:9b\",
|
||||
\"messages\": [{
|
||||
\"role\": \"user\",
|
||||
\"content\": [
|
||||
{\"type\": \"text\", \"text\": \"Décris cette image en une phrase.\"},
|
||||
{\"type\": \"image_url\", \"image_url\": {\"url\": \"data:image/jpeg;base64,$IMAGE_B64\"}}
|
||||
]
|
||||
}],
|
||||
\"max_tokens\": 200
|
||||
}" | python3 -m json.tool
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Test de thinking/reasoning
|
||||
|
||||
### 3.1 — Modèles censés supporter le thinking
|
||||
|
||||
| Modèle | Thinking annoncé |
|
||||
|--------|-----------------|
|
||||
| qwen3.5:9b | thinking |
|
||||
| qwen3.5:0.8b | thinking |
|
||||
| qwen3.5:4b | thinking |
|
||||
| qwen3.5:2b | thinking |
|
||||
| qwen3.5 (latest) | thinking |
|
||||
| qwen3:8b | thinking |
|
||||
| deepseek-r1:14b | thinking |
|
||||
| deepseek-r1 | thinking |
|
||||
| gemma4:12b | thinking |
|
||||
| gemma4:26b | thinking |
|
||||
| gemma4:e4b | thinking |
|
||||
| magistral | thinking |
|
||||
| gpt-oss | thinking |
|
||||
| gemma4 (latest) | thinking |
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Test de raisonnement
|
||||
for MODEL in deepseek-r1:14b qwen3.5:9b qwen3:8b gemma4:12b; do
|
||||
echo "=== Test thinking: $MODEL ==="
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d "{
|
||||
\"model\": \"$MODEL\",
|
||||
\"messages\": [{
|
||||
\"role\": \"user\",
|
||||
\"content\": \"Si un train part de Paris à 100 km/h et un autre de Lyon à 150 km/h, distance 400 km, combien de temps avant qu'ils se croisent ? Explique ton raisonnement étape par étape.\"
|
||||
}],
|
||||
\"max_tokens\": 500
|
||||
}" | python3 -c "
|
||||
import json, sys
|
||||
d = json.load(sys.stdin)
|
||||
if 'error' in d:
|
||||
print(f' ERREUR: {d[\"error\"]}')
|
||||
else:
|
||||
content = d['choices'][0]['message']['content']
|
||||
print(f' REPONSE: {content[:300]}')
|
||||
# Vérifier si la réponse contient un raisonnement structuré
|
||||
has_reasoning = any(kw in content.lower() for kw in ['étape', 'd\'abord', 'premièrement', 'step', 'first', 'raisonn'])
|
||||
print(f' STRUCTURE_VISIBLE: {has_reasoning}')
|
||||
"
|
||||
echo ""
|
||||
done
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 — Test thinking avec le paramètre OpenAI `reasoning_effort`
|
||||
|
||||
> Pour les modèles Jean avec `reasoning: "on"` (Ornith, qwen3.6-27b-mtp, etc.)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "ornith-35b-q6",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "Combien de 'r' y a-t-il dans le mot \"strawberry\" ?"}],
|
||||
"max_tokens": 300
|
||||
}' | python3 -c "
|
||||
import json, sys
|
||||
d = json.load(sys.stdin)
|
||||
print(json.dumps(d, indent=2)[:2000])
|
||||
"
|
||||
# Le modèle devrait répondre : 3 (s-t-r-a-w-b-e-r-r-y → 3 'r')
|
||||
# Si thinking est actif, il devrait montrer son raisonnement
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Test des modèles sans certaines capacités
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Tester un modèle sans vision — lui envoyer une image devrait échouer
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "mistral",
|
||||
"messages": [{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{"type": "text", "text": "Décris cette image."},
|
||||
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}
|
||||
]
|
||||
}],
|
||||
"max_tokens": 100
|
||||
}' | python3 -c "
|
||||
import json, sys
|
||||
d = json.load(sys.stdin)
|
||||
print(f'Status attendu: ERREUR → Reçu: {\"error\" in d}')
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Test de routing (Jean ↔ Ollama)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Tester un modèle Jean (doit déclencher le switch VRAM)
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "ornith-35b-q6",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour, es-tu fonctionnel ?"}],
|
||||
"max_tokens": 50
|
||||
}' | python3 -c "import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('choices',[{}])[0].get('message',{}).get('content','ERREUR:'+json.dumps(d))[:300])"
|
||||
|
||||
# Puis tester un modèle Ollama (doit déclencher le switch inverse)
|
||||
curl -s http://localhost:3014/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "mistral",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour, es-tu fonctionnel ?"}],
|
||||
"max_tokens": 50
|
||||
}' | python3 -c "import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('choices',[{}])[0].get('message',{}).get('content','ERREUR:'+json.dumps(d))[:300])"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Synthèse
|
||||
|
||||
| Check | Méthode |
|
||||
|-------|---------|
|
||||
| `/v1/models` a `max_tokens` + `max_input_tokens` | curl + jq |
|
||||
| `/v1/models` a `capabilities` non-vide | curl + jq |
|
||||
| Preset "Ornith 1.0 35b Q4 MOE" existe avec champs valides | curl + jq |
|
||||
| Modèle `vision=true` accepte image sans erreur | curl + image base64 |
|
||||
| Modèle `vision=false` rejette image | curl + image base64 |
|
||||
| Modèle `thinking=true` montre raisonnement structuré | curl + analyse réponse |
|
||||
| Switch Jean→Ollama fonctionne | 2 requêtes séquentielles |
|
||||
| `?refresh=true` force la mise à jour du cache | 2 requêtes avec timestamp |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Mise à jour OpenFox
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
openfox update # télécharge la nouvelle version
|
||||
kill $(lsof -t -i :10369) # tue l'ancien processus (sinon EADDRINUSE)
|
||||
openfox # redémarre
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. Mise à jour jean-router sur effi-server
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Depuis la machine locale
|
||||
scp jean-router/app.py effi-server:/home/effi/effi/jean-router/app.py
|
||||
|
||||
# Sur effi-server
|
||||
ssh effi-server
|
||||
cd /home/effi/effi
|
||||
docker build -t effi-jean-router ./jean-router
|
||||
docker stop jean-router && docker rm jean-router
|
||||
docker run -d --name jean-router --network host \
|
||||
--env-file /home/effi/effi/.env \
|
||||
-e JEAN_WEB_HOST=192.168.1.11 \
|
||||
-e OLLAMA_DIRECT_HOST=192.168.1.11 \
|
||||
effi-jean-router
|
||||
```
|
||||
@@ -6,7 +6,6 @@ RUN pip install --no-cache-dir flask requests
|
||||
|
||||
COPY app.py .
|
||||
|
||||
ENV LISTEN_PORT=3014
|
||||
EXPOSE 3014
|
||||
EXPOSE 3011 3012 3015 3016
|
||||
|
||||
CMD ["python", "app.py"]
|
||||
@@ -0,0 +1,165 @@
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import socket
|
||||
import logging
|
||||
import threading
|
||||
from urllib.parse import urljoin
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
from flask import Flask, Response, request
|
||||
|
||||
PC_HOST = os.getenv("PC_HOST", "192.168.1.11")
|
||||
PC_MAC = os.getenv("PC_MAC", "")
|
||||
BROADCAST_IP = os.getenv("BROADCAST_IP", "192.168.1.255")
|
||||
WAKE_TIMEOUT = int(os.getenv("WAKE_TIMEOUT", "300"))
|
||||
SERVICE_TIMEOUT = int(os.getenv("SERVICE_TIMEOUT", "120"))
|
||||
CHECK_INTERVAL = int(os.getenv("CHECK_INTERVAL", "5"))
|
||||
|
||||
ROUTES = [
|
||||
{"name": "ollama", "port": int(os.getenv("OLLAMA_PORT", "11434")),
|
||||
"listen": int(os.getenv("LISTEN_OLLAMA", "3011")), "health": "/api/version", "wol": True},
|
||||
{"name": "llamacpp", "port": int(os.getenv("LLAMACPP_PORT", "8080")),
|
||||
"listen": int(os.getenv("LISTEN_LLAMACPP", "3012")), "health": "/health", "wol": True},
|
||||
{"name": "stt", "port": int(os.getenv("STT_PORT", "8200")),
|
||||
"listen": int(os.getenv("LISTEN_STT", "3015")), "health": "/health", "wol": True},
|
||||
{"name": "tts", "host": os.getenv("TTS_HOST", "127.0.0.1"),
|
||||
"port": int(os.getenv("TTS_PORT", "8100")),
|
||||
"listen": int(os.getenv("LISTEN_TTS", "3016")), "health": "/v1/models", "wol": False},
|
||||
]
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
|
||||
log = logging.getLogger("llm-proxy")
|
||||
|
||||
wol_lock = threading.Lock()
|
||||
wol_state = {"last_sent": 0.0}
|
||||
|
||||
METHODS = ["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"]
|
||||
|
||||
|
||||
def send_wol():
|
||||
mac = PC_MAC.replace(":", "").replace("-", "")
|
||||
if len(mac) != 12:
|
||||
raise ValueError("MAC invalide: %s" % PC_MAC)
|
||||
data = bytes.fromhex("FF" * 6 + mac * 16)
|
||||
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
|
||||
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_BROADCAST, 1)
|
||||
for i in range(3):
|
||||
s.sendto(data, (BROADCAST_IP, 9))
|
||||
time.sleep(0.5)
|
||||
log.info(f"[WoL] 3 paquets magic envoyes vers {PC_MAC} via {BROADCAST_IP}:9")
|
||||
|
||||
|
||||
def service_alive(route) -> bool:
|
||||
host = route.get("host", PC_HOST)
|
||||
try:
|
||||
r = requests.get(f"http://{host}:{route['port']}{route['health']}", timeout=3)
|
||||
return r.ok
|
||||
except Exception:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def pc_alive() -> bool:
|
||||
return any(service_alive(r) for r in ROUTES if r["wol"])
|
||||
|
||||
|
||||
def wait_for(route, timeout: int) -> bool:
|
||||
deadline = time.time() + timeout
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
if service_alive(route):
|
||||
return True
|
||||
log.info(f"[{route['name']}] en attente du service... ({int(deadline - time.time())}s restantes)")
|
||||
time.sleep(CHECK_INTERVAL)
|
||||
return service_alive(route)
|
||||
|
||||
|
||||
def ensure_up(route):
|
||||
name = route["name"]
|
||||
if service_alive(route):
|
||||
return
|
||||
if not route["wol"]:
|
||||
raise RuntimeError(f"service {name} inatteignable ({route.get('host', PC_HOST)}:{route['port']})")
|
||||
with wol_lock:
|
||||
if pc_alive():
|
||||
log.info(f"[WoL] PC deja UP, attente du service {name}")
|
||||
if not wait_for(route, SERVICE_TIMEOUT):
|
||||
raise RuntimeError(f"service {name} ne repond pas apres {SERVICE_TIMEOUT}s")
|
||||
return
|
||||
now = time.time()
|
||||
if now - wol_state["last_sent"] > WAKE_TIMEOUT:
|
||||
log.info(f"[WoL] PC DOWN -> envoi WOL vers {PC_MAC}")
|
||||
send_wol()
|
||||
wol_state["last_sent"] = now
|
||||
else:
|
||||
log.info(f"[WoL] reveil deja en cours, attente sans re-envoi")
|
||||
deadline = time.time() + WAKE_TIMEOUT
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
if pc_alive():
|
||||
log.info(f"[WoL] PC UP apres reveil")
|
||||
break
|
||||
log.info(f"[WoL] en attente du PC... ({int(deadline - time.time())}s restantes)")
|
||||
time.sleep(CHECK_INTERVAL)
|
||||
else:
|
||||
raise RuntimeError(f"PC ne repond pas apres {WAKE_TIMEOUT}s")
|
||||
if not wait_for(route, SERVICE_TIMEOUT):
|
||||
raise RuntimeError(f"service {name} ne repond pas apres le reveil du PC")
|
||||
|
||||
|
||||
def proxy_request(route, path: str):
|
||||
try:
|
||||
ensure_up(route)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return Response(str(e), status=503)
|
||||
host = route.get("host", PC_HOST)
|
||||
base = f"http://{host}:{route['port']}"
|
||||
upstream_url = urljoin(base + "/", path)
|
||||
headers = dict(request.headers)
|
||||
headers.pop("Host", None)
|
||||
try:
|
||||
resp = requests.request(
|
||||
method=request.method,
|
||||
url=upstream_url,
|
||||
headers=headers,
|
||||
data=request.get_data(),
|
||||
cookies=request.cookies,
|
||||
params=request.args,
|
||||
allow_redirects=False,
|
||||
stream=True,
|
||||
timeout=None,
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.warning(f"[{route['name']}] erreur upstream: {e}")
|
||||
return Response(str(e), status=502)
|
||||
|
||||
excluded = {"content-encoding", "content-length", "transfer-encoding", "connection"}
|
||||
response_headers = [
|
||||
(n, v) for n, v in resp.headers.items() if n.lower() not in excluded
|
||||
]
|
||||
return Response(
|
||||
resp.raw,
|
||||
status=resp.status_code,
|
||||
headers=response_headers,
|
||||
direct_passthrough=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def make_app(route):
|
||||
app = Flask(route["name"])
|
||||
|
||||
@app.route("/", defaults={"path": ""}, methods=METHODS)
|
||||
@app.route("/<path:path>", methods=METHODS)
|
||||
def handle(path):
|
||||
return proxy_request(route, path)
|
||||
|
||||
return app
|
||||
|
||||
|
||||
def serve(route):
|
||||
make_app(route).run(host="0.0.0.0", port=route["listen"], threaded=True)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
for r in ROUTES:
|
||||
log.info(f"[{r['name']}] :{r['listen']} -> {r.get('host', PC_HOST)}:{r['port']} (wol={r['wol']})")
|
||||
threading.Thread(target=serve, args=(r,), daemon=True).start()
|
||||
while True:
|
||||
time.sleep(60)
|
||||
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
[botdetection]
|
||||
|
||||
# The prefix defines the number of leading bits in an address that are compared
|
||||
# to determine whether or not an address is part of a (client) network.
|
||||
|
||||
ipv4_prefix = 32
|
||||
ipv6_prefix = 48
|
||||
|
||||
# If the request IP is in trusted_proxies list, the client IP address is
|
||||
# extracted from the X-Forwarded-For and X-Real-IP headers. This should be
|
||||
# used if SearXNG is behind a reverse proxy or load balancer.
|
||||
|
||||
trusted_proxies = [
|
||||
'127.0.0.0/8',
|
||||
'::1',
|
||||
'172.19.0.0/16',
|
||||
# '192.168.0.0/16',
|
||||
# '172.16.0.0/12',
|
||||
# '10.0.0.0/8',
|
||||
# 'fd00::/8',
|
||||
]
|
||||
|
||||
[botdetection.ip_limit]
|
||||
|
||||
# To get unlimited access in a local network, by default link-local addresses
|
||||
# (networks) are not monitored by the ip_limit
|
||||
filter_link_local = false
|
||||
|
||||
# activate link_token method in the ip_limit method
|
||||
link_token = false
|
||||
|
||||
[botdetection.ip_lists]
|
||||
|
||||
# In the limiter, the ip_lists method has priority over all other methods -> if
|
||||
# an IP is in the pass_ip list, it has unrestricted access and it is also not
|
||||
# checked if e.g. the "user agent" suggests a bot (e.g. curl).
|
||||
|
||||
block_ip = [
|
||||
# '93.184.216.34', # IPv4 of example.org
|
||||
# '257.1.1.1', # invalid IP --> will be ignored, logged in ERROR class
|
||||
]
|
||||
|
||||
pass_ip = [
|
||||
# '192.168.0.0/16', # IPv4 private network
|
||||
# 'fe80::/10' # IPv6 linklocal / wins over botdetection.ip_limit.filter_link_local
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Activate passlist of (hardcoded) IPs from the SearXNG organization,
|
||||
# e.g. `check.searx.space`.
|
||||
pass_searxng_org = true
|
||||
@@ -0,0 +1,61 @@
|
||||
use_default_settings: true
|
||||
|
||||
general:
|
||||
instance_name: "Effi Search"
|
||||
debug: false
|
||||
|
||||
search:
|
||||
format: json
|
||||
max_results: 15
|
||||
default_lang: fr
|
||||
safe_search: 0
|
||||
autocomplete: "google"
|
||||
default_locale: fr
|
||||
formats:
|
||||
- html
|
||||
- json
|
||||
|
||||
server:
|
||||
secret_key: "${SEARXNG_SECRET_KEY}"
|
||||
bind_address: "0.0.0.0"
|
||||
port: 8080
|
||||
limiter: true
|
||||
image_proxy: true
|
||||
public_instance: false
|
||||
method: "GET"
|
||||
default_http_headers:
|
||||
X-Content-Type-Options: nosniff
|
||||
X-Download-Options: noopen
|
||||
X-Robots-Tag: noindex, nofollow
|
||||
Referrer-Policy: no-referrer
|
||||
|
||||
valkey:
|
||||
url: "valkey://172.19.0.12:6379/0"
|
||||
|
||||
limiter:
|
||||
enabled: true
|
||||
search_url: false
|
||||
key:
|
||||
- "client_ip"
|
||||
limits:
|
||||
search: "5/minute;60/hour;500/day"
|
||||
other: "10/minute;100/hour"
|
||||
whitelist: []
|
||||
|
||||
ui:
|
||||
default_theme: simple
|
||||
static_use_hash: true
|
||||
default_view: index
|
||||
infinite_scroll: false
|
||||
|
||||
outgoing:
|
||||
request_timeout: 10.0
|
||||
max_request_timeout: 15.0
|
||||
pool_connections: 100
|
||||
pool_maxsize: 20
|
||||
enable_http2: true
|
||||
useragent_suffix: ""
|
||||
|
||||
enable_obfuscation: false
|
||||
|
||||
enable_http2: true
|
||||
@@ -0,0 +1,26 @@
|
||||
# Redis configuration for SearXNG rate limiting
|
||||
bind 0.0.0.0
|
||||
protected-mode no
|
||||
port 6379
|
||||
tcp-backlog 511
|
||||
timeout 0
|
||||
tcp-keepalive 300
|
||||
daemonize no
|
||||
supervised no
|
||||
pidfile /var/run/redis_6379.pid
|
||||
loglevel notice
|
||||
databases 1
|
||||
save 900 1
|
||||
save 300 10
|
||||
save 60 10000
|
||||
stop-writes-on-bgsave-error yes
|
||||
rdbcompression yes
|
||||
rdbchecksum yes
|
||||
dbfilename dump.rdb
|
||||
dir /data
|
||||
appendonly no
|
||||
appendfilename "appendonly.aof"
|
||||
hz 10
|
||||
dynamic-hz yes
|
||||
aof-rewrite-incremental-fsync yes
|
||||
rdb-save-incremental-fsync yes
|
||||
@@ -1,14 +0,0 @@
|
||||
FROM python:3.12-slim
|
||||
|
||||
WORKDIR /app
|
||||
|
||||
# dépendances
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir flask requests
|
||||
|
||||
COPY app.py .
|
||||
|
||||
ENV LISTEN_PORT=3010
|
||||
EXPOSE 3010
|
||||
|
||||
CMD ["python", "app.py"]
|
||||
|
||||
@@ -1,98 +0,0 @@
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import socket
|
||||
import logging
|
||||
from urllib.parse import urljoin
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
from flask import Flask, request, Response
|
||||
|
||||
TARGET_HOST = os.getenv("TARGET_HOST", "192.168.1.10")
|
||||
TARGET_PORT = int(os.getenv("TARGET_PORT", "11434"))
|
||||
TARGET_MAC = os.getenv("TARGET_MAC", "02:76:C6:01:48:C8")
|
||||
LISTEN_PORT = int(os.getenv("LISTEN_PORT", "3010"))
|
||||
WAKE_TIMEOUT = int(os.getenv("WAKE_TIMEOUT", "60"))
|
||||
CHECK_INTERVAL = int(os.getenv("CHECK_INTERVAL", "5"))
|
||||
BROADCAST_IP = os.getenv("BROADCAST_IP", "192.168.1.255") # ← broadcast dirigé
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
|
||||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
app = Flask(__name__)
|
||||
|
||||
def send_wol(mac_address: str):
|
||||
mac = mac_address.replace(":", "").replace("-", "")
|
||||
if len(mac) != 12:
|
||||
raise ValueError("MAC invalide: %s" % mac_address)
|
||||
data = bytes.fromhex("FF" * 6 + mac * 16)
|
||||
# Envoyer 3 paquets pour fiabilité
|
||||
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
|
||||
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_BROADCAST, 1)
|
||||
for i in range(3):
|
||||
s.sendto(data, (BROADCAST_IP, 9))
|
||||
log.info(f"[WoL] Paquet magic #{i+1} envoyé → MAC={mac_address} via {BROADCAST_IP}:9")
|
||||
|
||||
def ollama_alive() -> bool:
|
||||
try:
|
||||
url = f"http://{TARGET_HOST}:{TARGET_PORT}/api/version"
|
||||
r = requests.get(url, timeout=2)
|
||||
return r.ok
|
||||
except Exception:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def wait_for_ollama():
|
||||
if ollama_alive():
|
||||
log.info("[WoL] Ollama déjà UP, skip WoL")
|
||||
return
|
||||
log.info(f"[WoL] Ollama DOWN → envoi WoL vers {TARGET_MAC}")
|
||||
send_wol(TARGET_MAC)
|
||||
deadline = time.time() + WAKE_TIMEOUT
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
remaining = int(deadline - time.time())
|
||||
if ollama_alive():
|
||||
log.info(f"[WoL] Ollama UP après réveil (reste {remaining}s)")
|
||||
return
|
||||
log.info(f"[WoL] En attente d'Ollama... ({remaining}s restantes)")
|
||||
time.sleep(CHECK_INTERVAL)
|
||||
raise RuntimeError("Ollama ne répond pas après WoL")
|
||||
|
||||
def proxy_request(path: str):
|
||||
wait_for_ollama()
|
||||
base = f"http://{TARGET_HOST}:{TARGET_PORT}"
|
||||
upstream_url = urljoin(base + "/", path)
|
||||
headers = dict(request.headers)
|
||||
headers.pop("Host", None)
|
||||
try:
|
||||
resp = requests.request(
|
||||
method=request.method,
|
||||
url=upstream_url,
|
||||
headers=headers,
|
||||
data=request.get_data(),
|
||||
cookies=request.cookies,
|
||||
allow_redirects=False,
|
||||
stream=True,
|
||||
timeout=60,
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return Response(str(e), status=502)
|
||||
|
||||
excluded = {"content-encoding", "content-length", "transfer-encoding", "connection"}
|
||||
response_headers = [
|
||||
(name, value)
|
||||
for name, value in resp.headers.items()
|
||||
if name.lower() not in excluded
|
||||
]
|
||||
return Response(
|
||||
resp.raw,
|
||||
status=resp.status_code,
|
||||
headers=response_headers,
|
||||
direct_passthrough=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@app.route("/", defaults={"path": ""}, methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"])
|
||||
@app.route("/<path:path>", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS"])
|
||||
def handle(path):
|
||||
return proxy_request(path)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
app.run(host="0.0.0.0", port=LISTEN_PORT)
|
||||
Reference in New Issue
Block a user