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>
Local-LLM-Adapter (AI-Box) — Plan B, Phase B0
Bringt ein lokales, schnelles LLM (Qwen3 8B) auf die AI-Box und haengt es
per RVS an ARIA — fuer die einfachen ~80 % der Turns (<1 s), waehrend Claude
das Tiefen-Hirn bleibt. Siehe docs/plan-local-llm-router.md im Repo-Root.
Zwei Container (in xtts/docker-compose.yml)
llama—llama.cpp-Server (CUDA), serviert das GGUF OpenAI-kompatibel auf:8081, nur im Compose-Netz.llm-adapter— verbindet sich per Token an den RVS (wie f5tts/whisper), nimmtllm_requestentgegen, ruftllamalokal, antwortetllm_response.
Modell — Auto-Download (nichts manuell ablegen)
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.
Modell/Quant wechseln = in der .env der AI-Box setzen (kein Code):
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): 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 AI-Box)
cd xtts
docker compose up -d --build llama llm-adapter
docker logs -f aria-llm-adapter # "RVS verbunden — llm-adapter online"
Standalone-Test (ohne ARIA), direkt gegen llama.cpp
curl http://localhost:8081/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"messages":[{"role":"system","content":"Du bist ARIA."},
{"role":"user","content":"sag kurz hallo"}],
"max_tokens":64
}'
VRAM-Hinweis (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 reduzieren, -ngl senken (weniger Layer auf GPU),
oder kleineres Quant (Q4_K_S / IQ4_XS).
Nachrichten-Kontrakt (RVS)
llm_request→{ requestId, messages:[{role,content}], max_tokens?, temperature?, stop? }llm_response←{ requestId, ok, content, error?, model, elapsedMs }llm_partial— reserviert fuer B2 (Token-Streaming), noch ungenutzt.