duffyduckandClaude Opus 4.8
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Rein terminologisch: die feste "Gamebox" ist konzeptuell zu beliebig vielen AI-Boxen geworden (Multi-Node-Compute-Fleet). Wort-Sweep ueber Code-Kommentare, Strings, README, docs, .env.example, CHANGELOG — keine Identifier/Keys betroffen (Gamebox kam nirgends in Variablennamen vor). Casing erhalten: Gamebox→AI-Box, gamebox→ai-box. NODE_NAME-Default gamebox→ai-box, Instanz-IDs f5tts@ai-box. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# Local-LLM-Adapter (AI-Box) — Plan B, Phase B0
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Bringt ein lokales, schnelles LLM (Qwen3 8B) auf die AI-Box und haengt es
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per RVS an ARIA — fuer die einfachen ~80 % der Turns (<1 s), waehrend Claude
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das Tiefen-Hirn bleibt. Siehe `docs/plan-local-llm-router.md` im Repo-Root.
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## Zwei Container (in `xtts/docker-compose.yml`)
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- **`llama`** — `llama.cpp`-Server (CUDA), serviert das GGUF OpenAI-kompatibel
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auf `:8081`, nur im Compose-Netz.
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- **`llm-adapter`** — verbindet sich per Token an den RVS (wie f5tts/whisper),
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nimmt `llm_request` entgegen, ruft `llama` lokal, antwortet `llm_response`.
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## Modell — Auto-Download (nichts manuell ablegen)
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`llama.cpp` zieht das GGUF beim **ersten Start selbst von Hugging Face** und
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cached es unter `xtts/models/` (Bind-Mount → kein Re-Download bei Restart).
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Default: **Qwen3 8B, Q4_K_M** aus dem offiziellen Repo `Qwen/Qwen3-8B-GGUF`.
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Modell/Quant wechseln = in der `.env` der AI-Box setzen (kein Code):
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```
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LLM_HF_REPO=Qwen/Qwen3-8B-GGUF # HF-Repo
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LLM_HF_QUANT=Q4_K_M # Quant-Tag (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0, …)
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LLM_CTX=8192 # Kontextfenster (kleiner = weniger VRAM)
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```
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Mistral statt Qwen testen (A/B): `LLM_HF_REPO` auf ein Mistral-Small-3-GGUF-Repo
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umstellen + Container neu — Ein-Zeilen-Wechsel, kein Code.
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> Der erste Start lädt mehrere GB — Log zeigt den Download-Fortschritt.
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> Danach liegt das GGUF im Cache und der Start ist sofort.
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**Modell-Auswahl in ARIA Diagnostic** (on-demand laden/aktivieren mehrerer
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Modelle) ist ein geplanter Folge-Baustein via `llama-swap` — siehe
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`docs/plan-local-llm-router.md`.
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## Start (auf der AI-Box)
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```bash
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cd xtts
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docker compose up -d --build llama llm-adapter
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docker logs -f aria-llm-adapter # "RVS verbunden — llm-adapter online"
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```
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## Standalone-Test (ohne ARIA), direkt gegen llama.cpp
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```bash
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curl http://localhost:8081/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
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"messages":[{"role":"system","content":"Du bist ARIA."},
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{"role":"user","content":"sag kurz hallo"}],
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"max_tokens":64
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}'
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```
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## VRAM-Hinweis (RTX 3060, 12 GB)
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whisper-small (~1–2) + f5tts (~1–2) + qwen3-8b-q4 (~6) ≈ 9–10 GB. Passt, aber
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knapp. Bei OOM: `LLM_CTX` reduzieren, `-ngl` senken (weniger Layer auf GPU),
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oder kleineres Quant (Q4_K_S / IQ4_XS).
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## Nachrichten-Kontrakt (RVS)
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- `llm_request` → `{ requestId, messages:[{role,content}], max_tokens?, temperature?, stop? }`
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- `llm_response` ← `{ requestId, ok, content, error?, model, elapsedMs }`
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- `llm_partial` — reserviert fuer B2 (Token-Streaming), noch ungenutzt.
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