duffyduckandClaude Opus 4.8
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Pro Box ein "Auslastung"-Button in der Compute-Flotte → Modal mit live nvidia-smi (1s), Graphen (GPU-Auslastung + Tokens/Intervall) und Besen-Reset. Historie liegt auf der Box, Diagnostic holt sie via RVS. - node_stats.py (identisch in allen 4 Worker-Build-Contexts): Sampler alle 15s (nvidia-smi + Token-Delta → Ringpuffer ~500 Punkte, persistent als JSON auf der Box), Live-Stream (node_stats, 1s, Auto-Stop 300s), History-Request, Reset. nvidia-smi via async subprocess, fail-safe ohne GPU. - Worker-Wiring (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter): Import, Sampler-Task, _stats.handle() nach dem targetInstance-Filter. llm-adapter zaehlt Tokens (usage.total_tokens) → Token-Graph nur bei LLM-Boxen. Dockerfiles kopieren node_stats.py. - compose: llm-adapter bekommt runtime:nvidia + NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all + DRIVER_CAPABILITIES=utility (nur nvidia-smi, KEIN VRAM/Compute). - diagnostic/server.js: relay node_stats_* (Browser→Box) + forward (Box→Browser). - diagnostic/index.html: Auslastung-Button pro Node (Ziel bevorzugt llm-Instanz), Modal mit live nvidia-smi + Inline-SVG-Sparklines, Besen-Reset. Reporter-Wahl bevorzugt die llm-Instanz (sieht alle GPUs + Tokens); GPU-Worker sehen ihre gepinnte Karte. Gitignored Historie stoert git-Baum der Box nicht. Deploy: diagnostic + GPU-Boxen neu bauen. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Docker
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Docker
FROM nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
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ENV PYTHONUNBUFFERED=1
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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python3 python3-pip ffmpeg git \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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WORKDIR /app
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# PyTorch CUDA-Wheels zuerst (sonst zieht speechbrain CPU-only Torch rein
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# falls f5tts den Cache noch nicht geseedet hat).
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RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.3.1 torchaudio==2.3.1 \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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COPY requirements.txt .
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RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
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COPY bridge.py speaker_id.py node_stats.py ./
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CMD ["python3", "bridge.py"]
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