feat(local-llm): B0 — GGUF Auto-Download via llama.cpp -hf (kein manuelles Ablegen)

Statt einer manuell abgelegten Datei zieht llama.cpp das Modell beim ersten
Start selbst von Hugging Face (-hf Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M, offizielles
Repo verifiziert) und cached es unter xtts/models (persistent). Modell/Quant
via LLM_HF_REPO/LLM_HF_QUANT in der .env wechselbar, kein Code.

Diagnostic-Modellauswahl (on-demand laden/aktivieren mehrerer Modelle) als
Folge-Baustein B0.5 via llama-swap ins Plan-Doc aufgenommen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -80,5 +80,6 @@ __pycache__/
 *.swp
 *.swo
 
-# Lokale LLM-Modelle (Plan B) — GGUF sind mehrere GB, nicht ins Repo
-xtts/models/*.gguf
+# Lokale LLM-Modelle (Plan B) — GGUF/HF-Cache sind mehrere GB, nicht ins Repo
+xtts/models/*
+!xtts/models/.gitkeep

docs/plan-local-llm-router.md

@@ -85,6 +85,33 @@ Das lokale Modell braucht ARIAs Identität, sonst bricht es aus der Rolle
    Mini-Classifier?
 3. **Tools lokal:** in v1 bewusst KEINE (alles Tool-artige → Claude) — ok?
 
+## Folge-Baustein: Modell-Auswahl in ARIA Diagnostic (B0.5)
+
+Ziel: In Diagnostic ein Modell auswählen; ist es nicht da, lädt der Container
+es on-demand und aktiviert es. Spiegelt zwei bestehende Muster: den
+`whisperModel`-Hotswap (RVS-Config-Broadcast → Bridge hot-swapped) und die
+kuratierte Claude-Tier-Liste aus `models.json`.
+
+**Kernproblem:** `llama.cpp`-Server serviert **ein** Modell pro Prozess —
+„anderes aktivieren" = neu laden/swappen.
+
+**Lösung: `llama-swap`** (Proxy vor llama.cpp): kennt eine Liste von Modellen,
+lädt bei Anfrage das gewünschte on-demand (Download via `-hf` beim ersten Mal),
+swappt bei VRAM-Knappheit das alte raus. OpenAI-kompatibel — der llm-adapter
+zeigt statt auf `llama:8081` auf `llama-swap`.
+
+**Bausteine:**
+- `llama-swap`-Service in `xtts/docker-compose.yml` (ersetzt/ergänzt `llama`),
+  Config mit den verfügbaren Modellen (Name → `-hf`-Command).
+- Kuratierte Liste `local_models.json` (analog `models.json`) — Diagnostic-UI
+  liest sie, zeigt Dropdown „Lokales Modell".
+- Diagnostic → RVS-Config-Broadcast `localLlmModel` → llm-adapter setzt das
+  `model`-Feld seiner llama-swap-Requests → swap/Download passiert automatisch.
+- Status zurück an Diagnostic (lädt / bereit / VRAM-OOM), analog whisper-Status.
+
+Bis dahin: **ein** Modell via `-hf` Auto-Download (B0, erledigt). Erst end-to-end
+grün, dann dieser Komfort-Layer.
+
 ## Nicht-Ziele
 
 - Kein echter Gemini-Live-Duplex-Klon (Text-Modell als Hirn).

xtts/docker-compose.yml

@@ -93,10 +93,16 @@ services:
   # ─── Lokales LLM (Plan B, B0) — llama.cpp-Server (GPU) ────────
   # Serviert Qwen3-8B (GGUF Q4_K_M) OpenAI-kompatibel auf :8081, NUR im
   # Compose-Netz (kein RVS direkt) — die Bruecke macht der llm-adapter.
-  # Modell-Datei nach ./models/ legen: siehe llm-adapter/README.md.
+  #
+  # AUTO-DOWNLOAD: llama.cpp zieht das GGUF beim ersten Start selbst von
+  # Hugging Face (-hf <repo>:<quant>) und cached es unter /models (persistent
+  # via Bind-Mount -> kein Re-Download bei Restart). Kein manuelles Ablegen
+  # noetig. Modell wechseln = LLM_HF_REPO/LLM_HF_QUANT in der .env aendern +
+  # Container neu. (Alternativ lokale Datei: command auf -m /models/x.gguf.)
+  #
   # VRAM auf der RTX 3060 (12 GB): whisper-small (~1-2) + f5tts (~1-2) +
   # qwen3-8b-q4 (~6) ~= 9-10 GB. Passt, aber knapp — bei OOM: LLM_CTX kleiner
-  # oder Modell auf Q4_K_S/IQ4 wechseln.
+  # oder Quant auf Q4_K_S/IQ4_XS wechseln.
   llama:
     image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda
     container_name: aria-llama
@@ -108,9 +114,11 @@ services:
               count: 1
               capabilities: [gpu]
     volumes:
-      - ./models:/models
+      - ./models:/models                         # HF-Download-Cache (persistent)
+    environment:
+      - LLAMA_CACHE=/models                       # llama.cpp legt -hf-Downloads hier ab
     command: >
-      -m /models/${LLM_GGUF:-qwen3-8b-q4_k_m.gguf}
+      -hf ${LLM_HF_REPO:-Qwen/Qwen3-8B-GGUF}:${LLM_HF_QUANT:-Q4_K_M}
       --host 0.0.0.0 --port 8081
       -ngl 99 -c ${LLM_CTX:-8192} --jinja
     restart: unless-stopped

xtts/llm-adapter/README.md

@@ -11,27 +11,29 @@ das Tiefen-Hirn bleibt. Siehe `docs/plan-local-llm-router.md` im Repo-Root.
 - **`llm-adapter`** — verbindet sich per Token an den RVS (wie f5tts/whisper),
   nimmt `llm_request` entgegen, ruft `llama` lokal, antwortet `llm_response`.
 
-## Modell besorgen (einmalig)
+## Modell — Auto-Download (nichts manuell ablegen)
 
-GGUF nach `xtts/models/` legen. Empfohlen: **Qwen3 8B, Q4_K_M**.
+`llama.cpp` zieht das GGUF beim **ersten Start selbst von Hugging Face** und
+cached es unter `xtts/models/` (Bind-Mount → kein Re-Download bei Restart).
+Default: **Qwen3 8B, Q4_K_M** aus dem offiziellen Repo `Qwen/Qwen3-8B-GGUF`.
 
-```bash
-mkdir -p xtts/models
-# z.B. von Hugging Face (huggingface-cli oder Browser-Download):
-#   Suche: "Qwen3-8B-GGUF"  -> Datei  qwen3-8b-q4_k_m.gguf
-# Datei ablegen als:
-#   xtts/models/qwen3-8b-q4_k_m.gguf
-```
-
-Anderer Dateiname? In der `.env` der Gamebox setzen:
+Modell/Quant wechseln = in der `.env` der Gamebox setzen (kein Code):
 
 ```
-LLM_GGUF=dein-modell.gguf
-LLM_CTX=8192          # Kontextfenster (kleiner = weniger VRAM)
+LLM_HF_REPO=Qwen/Qwen3-8B-GGUF     # HF-Repo
+LLM_HF_QUANT=Q4_K_M                # Quant-Tag (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0, …)
+LLM_CTX=8192                       # Kontextfenster (kleiner = weniger VRAM)
 ```
 
-Mistral statt Qwen testen (A/B): einfach ein Mistral-Small-3-GGUF ablegen und
-`LLM_GGUF` umstellen — Ein-Datei-Wechsel, kein Code.
+Mistral statt Qwen testen (A/B): `LLM_HF_REPO` auf ein Mistral-Small-3-GGUF-Repo
+umstellen + Container neu — Ein-Zeilen-Wechsel, kein Code.
+
+> Der erste Start lädt mehrere GB — Log zeigt den Download-Fortschritt.
+> Danach liegt das GGUF im Cache und der Start ist sofort.
+
+**Modell-Auswahl in ARIA Diagnostic** (on-demand laden/aktivieren mehrerer
+Modelle) ist ein geplanter Folge-Baustein via `llama-swap` — siehe
+`docs/plan-local-llm-router.md`.
 
 ## Start (auf der Gamebox)