Bisher rechnete nur der Hirn-Wechsel setup-bewusst; die allgemeine ctx-Auto-Groesse
nahm den Gesamt-RAM in ISOLATION (ignorierte Hirn/warmes Set/Ko-Residenz) -> ctx
konnte zu gross gewaehlt werden.
Neu: services/budget.py buendelt GTT-Budget, Modell-Footprint und reservierten Speicher
gemaess VERIFIZIERTER Box-Residenz (Hirn immer resident; fast/vision duerfen weichen,
wenn grosses on-demand-Modell laedt). setup_aware_ctx() bemisst den groessten ctx, der
NEBEN dem bestehenden Setup passt - rollen-/gruppen-bewusst aus der echten Config.
- fit.py: max_ctx_in_budget() als budget-basierter Kern; max_ctx_for() delegiert
- models.py: install nutzt setup_aware_ctx; /api/fit liefert assigned_ctx + Budget-Herleitung
- agent.py: nutzt die gemeinsamen Helfer (entfernt Duplikate _gtt_budget_gb/_foot)
- AddModel: Ampel zeigt den setup-bewussten ctx ('ctx -> Nk') inkl. Budget-Tooltip;
Rollen-Wechsel laedt die Vorschau neu (Rolle bestimmt das Budget)
Effekt: heavy-122B bekommt z.B. 16k statt 131072 (passt neben dem Hirn), waehrend
warme Kleinmodelle weiter grossen Kontext erhalten.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Manueller HF-Install hatte zwei scharfe Kanten:
- kein Fit/OOM-Schutz: zu grosses Modell stuerzte erst beim Laden ab
- stiller Rollen-Diebstahl: exklusiver Alias wanderte kommentarlos weg
Backend: /api/fit leitet params_b jetzt aus KATALOG (echte Metadaten, MoE-bewusst)
oder Namens-Schaetzung ab (params_b<=0) -> Fit-Vorschau fuer beliebige HF-Repos.
Frontend (AddModel): Hardware-Fit-Ampel (perfect/marginal/OOM) mit ~params/req_gb/tps
nach 'Quants laden'; OOM-Gate (zweiter, roter Klick noetig); Warnung welches Modell
die gewaehlte Rolle aktuell haelt und sie verliert.
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.
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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>
Hitonabi