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>
Beim manuellen ctx-Eintrag (Modellkarte »Ctx«) gab es nur ein leeres Eingabefeld.
Jetzt:
- Backend: GET /api/models/{id}/ctx/auto liefert den setup-bewussten Optimal-ctx fuer
ein bestehendes Modell (Rolle/Params/Quant + aktuelles Setup) inkl. Budget-Herleitung.
budget.py: params_of_model() + setup_aware_ctx_for_model() (DRY mit footprint_gb).
- Dialog (CustomDialog/useDialog): optionaler Auto-Button im Prompt, der den Wert eintraegt.
- Cockpit: »Ctx« holt den Optimalwert, zeigt ihn + Budget (GTT/reserviert/frei) in der
Meldung und bietet »Auto (Nk)« zum direkten Uebernehmen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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>
Hitonabi