Paket 1 - Metrik-Historie mit Zeitachse (User: 'WANN war Last?'):
- services/metrics_history.py: 10s-Sampler (CPU/RAM/GPU/Disk + Token-Totale) in
24h-Ringpuffer (aelteres faellt automatisch raus, nichts waechst unbegrenzt),
persistiert alle 5 min -> uebersteht Deploys; GET /api/system/history?minutes
mit Downsampling auf ~300 Punkte; Lifespan-Task in app.py
- Cockpit-Karten System-Status + Token-Durchsatz: Bereichs-Schalter Live/1h/24h,
sichtbare Zeitachse (HH:MM:SS bei kurzen, HH:MM bei langen Fenstern), Tooltip
zeigt Uhrzeit; Token-Raten in 1h/24h aus Totale-Deltas
Paket 2 - Verbinden selbsterklaerend:
- Box-IP vorbefuellt aus window.location.hostname (Dev-Fallback bleibt)
- MCP-Scriptpfad-Feld aus der Kopfzeile in die 'Gedaechtnis anbinden'-Karte
verschoben, mit Erklaerung WANN man es braucht
Paket 3 - Modelltausch-Loecher gestopft (Review 16.07.):
- install: Registrierung OHNE Alias-Umzug; Rolle wird erst NACH erfolgreichem
Download uebernommen (on_done) - hermes dabei durch den warm-bewussten
set_agent_brain-Flow statt rohem Alias-Move (Lucy waere sonst bis Download-
Ende tot gewesen); Re-Install erhaelt bestehende Aliase
- set_role_alias: lebenswichtige Aliase (hermes/embed) des Ziel-Modells
ueberleben jeden Rollen-Klick (Qwen3.6 haelt live hermes+fast!)
- Rollen-Endpoint verweigert Rollen-Wechsel am Halter geschuetzter Aliase
mit klarer Anleitung; Werkbank sperrt die Rollen-Chips sichtbar
Verifiziert: py_compile + Sampler-Smoke (2 Punkte, Persist ok) + Alias-Logik-
Unittest (3 Faelle) + Browser (Zeitachse tickt, Schalter, Leerzustand, Verbinden).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Die zwei neuen Rollen aus dem Rollen-Audit tauchen jetzt ueberall
ordentlich auf statt als namenlose Eintraege:
- ROLE_IDS (llamaswap + sources) um kritiker/reranker erweitert
- roleMeta.ts: 'Kritiker' (Scale, cyan — die unbestechliche Zweitmeinung)
+ 'Gedaechtnis-Sortierer' (ListOrdered, lime — Feinsortierung hinter
dem Gedaechtnis, direkt nach embed einsortiert)
- werkbank/roleColors.ts: Speicherleisten-Farben passend dazu
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
set_group() setzte persistent:true (Verdraengungsschutz), aber NICHT ttl:0. persistent
schuetzt nur gegen Verdraengung durch andere Modelle, nicht gegen ttl-Selbstentladen →
ein Mitglied mit ttl>0 faellt trotz brains-Mitgliedschaft nach Leerlauf aus dem Warm-Set
(live: VL-30B mit ttl 300 entlud sich alle 5 Min). Jetzt erzwingt set_group bei persist=True
ttl:0 fuer jedes Mitglied → der Fehler kann beim Warm-Set-Umbau nie wieder passieren.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
a) Update-Meldungen: generischer Release-Summarizer in Lucys Stimme mit
strukturiertem Aktions-Verdikt ("Musst du etwas tun? NEIN/JA") für
Hermes, Engine (llama.cpp) und llama-swap; Fangnetz-Hinweis verheiratet
Breaking-Change-Sorge mit dem Postcheck.
b) OS ehrlich: zurückgestellte Pakete (Phasen-Rollout / kept back) werden
ausgewiesen statt scheinbar zu hängen.
d) Ehrliche Speicher-Zahlen: KV-Cache aus echten GGUF-Architektur-Daten
(Layer × KV-Köpfe × head_dim) + KV-Quant aus dem cmd statt params-blinder
Schätzung — footprint_gb als eine Zahlensprache (Zentrale, Modell-Manager,
fits-Check auf warmset+largest). Auto-Rewarm-Nudge nach Config-Reload.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Live gefunden (Zed-Start warf Lucys Hirn raus): llama-swap ignoriert
unbekannte Group-Keys stillschweigend — der Verdrängungsschutz der
brains-Gruppe war seit jeher wirkungslos. set_group() schreibt jetzt
beide Keys (persistent für llama-swap, persist für MC2-API/UI),
budget.py rechnet die echte Ko-Residenz (on-demand reserviert das
Warm-Set statt 0), Warn-Texte beschreiben Überlauf statt Verdrängung.
Box-Config live gefixt + verifiziert: Coder und Qwen3.6 gleichzeitig ready.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Backend:
- MTP-Drafter-Support (Multi-Token-Prediction): erkennt MTP-Köpfe neben dem Modell
(mtp-*.gguf / *-assistant, arch gemma4-assistant), schreibt
--model-draft … --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max statt draft-simple.
_parse_model erkennt --model-draft/-md; drafts_for/set_spec_draft/find_compatible_draft
MTP-bewusst. Backward-kompatibel (klassische Drafts unverändert). (config.SPEC_DRAFT_N_MAX)
- register_model: cache-reuse/-cram als Default (Drift-Fix — neue Installs wie der
hand-getunte Box-Stand), --parallel 2 nur noch für coder (kein ctx-Halbierungs-Footgun),
Spec-Auto-Attach für alle Rollen self-guarding.
- budget.reserved_gb auf die VERIFIZIERTE llama-swap-Gruppen-Swap-Semantik angeglichen:
on-demand-Modelle verdrängen die brains-Gruppe und laufen allein (reservieren 0, voller
GTT); brains-Member reservieren nur die übrigen Member. Tote _persist_members entfernt.
Frontend:
- SpecDraftModal zeigt MTP-Drafter mit MTP-Badge (DraftInfo.mtp).
Docs:
- docs/OPTIMIZATION_PLAN.md: vollständiges Audit + Umsetzungs-Log (W1/W2 Warm-Set,
gemma ctx/fa/cache-reuse/MTP 52→70,8 t/s, fast --parallel 1, scout=GLM-4.6V-Flash),
alles live gegen die Box verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- ROLE_IDS (llamaswap, sources) + UI-Rollenlisten (ModelBadges, Discover,
ModelBrowse, Cockpit-Slot-Grid) um `hermes` erweitert: gemma erscheint als
„Hirn", nicht mehr als scout.
- Neuer set_ttl-Helper; set_agent_brain erzwingt ttl:0 (neu + idempotent beim
Re-Setzen) und liefert eine weiche Budget-Warnung (kein Hard-Block) bei OOM.
- brain_status/brain_model_name: zeigen das echte Hirn (Rolle hermes / Hermes
model.default) statt hart `fast` (Bugfix Health-/Ready-Check).
- POST /api/models/{id}/role delegiert die Rolle `hermes` an den warm-bewussten
Flow (Alias + brains-Gruppe + ttl 0 + Hermes-Config + Gateway-Restart).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
/api/health liefert jetzt brain:{role,model,ready} (echter /running-Check —
ein abgestuerztes/nicht geladenes Agent-Hirn 'fast' erscheint dort nicht).
Frontend zeigt 'Hirn offline (model)' + Amber-Punkt, statt dass der Ausfall
nur als App-Fehler ('Provider returned an empty stream') auftaucht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
_gguf_total_size summiert alle ...-NNNNN-of-NNNNN.gguf-Teile. size_bytes des ersten
Teils war bei Split-Modellen wie Qwen3.5-122B (11M Header + 47G + 25G) irrefuehrend.
Fix wirkt in UI-Anzeige UND Budget-Footprint.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Engine-Cutover ROCm/HIP -> Vulkan/RADV (gfx1151): +12-22% tg auf MoE (llama-bench
verifiziert, fast 53->65 t/s). ROCm-Build bleibt als Rollback unter /opt/llamacpp.
- Backend: vocab-aware Speculative Decoding. services/gguf_meta.py liest den
Tokenizer-Fingerprint (model/pre/n_vocab) direkt aus dem GGUF-Header (ohne Modell-Load);
register_model + migrate_config haengen nur VOCAB-KOMPATIBLE Drafts an (inkl. --spec-type,
das in dieser llama.cpp-Generation noetig ist). Neue Endpoints /api/models/drafts + /{id}/draft.
- Frontend: idiotensichere Spec-Draft-UI (SpecDraftModal) - nur kompatible Drafts waehlbar,
inkompatible gesperrt mit Begruendung; SPEC/SPEC?-Badge nach echtem Aktiv-Status; Rolle in AddModel.
- maintenance.py: Engine-Update-Quelle -> ggml-org/llama.cpp (Build-Nummer-Vergleich),
ENGINE_PATH=/opt/llamacpp-vulkan.
- Startup-Warmup der brains (deploy/warmup.sh, self-detaching ExecStartPost) + deploy/provision-engine.sh.
- Cleanup: tote LiteLLM gateway/config.yaml + alle Referenzen (config.py/backup.py/backup.sh) entfernt;
README + docs/memory aktualisiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Neuere llama-swap-Versionen liefern /running als Liste von Objekten
({model,state,...}) statt Strings. get_running_models() normalisiert nun auf
Namens-Strings → running.includes(name) im Frontend matcht wieder (ActiveModels-
Card + RolesCard 'warm'-Badges). Logger in llamaswap.py ergänzt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Neuer services/pricing.py: PRICING-Dict + compute_savings() aus dem
system-Router extrahiert; Router ist jetzt dünn (nur role_map + Aufruf).
- /system/token-stats liefert zusätzlich das pricing-Dict → Frontend zeigt
die Tarife daraus an statt sie im Text zu hartkodieren.
- SPEC_DRAFT_MODEL_PATH in config.py (MC_SPEC_DRAFT_MODEL); llamaswap.py und
migrate_config.py referenzieren die Konstante statt des doppelten Literals.
- Ersparnis-Berechnung verhaltensneutral verifiziert (35,09 $ / 32,28 €).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
W2: install akzeptiert HF-URL ODER org/repo (normalize_repo); GET /api/hf/
search + /api/hf/quants; Frontend AddModel-Panel (URL+Quant-Dropdown+freie
Suche) im Discover-Tab. W3: POST /api/models/{id}/role + /ctx; Installiert-
Tab mit Rollen-Select (fast/heavy/coder/...), ctx-Edit, Loeschen → LLM
tauschen per Klick.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
model_id_from_path steigt bei Quant-Ordner (Q4_K_M/, UD-Q4_K_M/) eine
Ebene hoch zum Repo-Ordner. Sonst hiess das Heavy-Modell Q4_K_M.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hitonabi