Hitonabi
65d8ab5fe3
- Engine-Update: deploy/update-engine.sh laedt neuesten ggml-org Vulkan-Build + restart; MC_ENGINE_UPDATE_CMD verdrahtet, engine_update_job nutzt es (Script macht Restart selbst). - Update-Checks: Hermes Agent (NousResearch/hermes-agent, Release-Datum vs. installiertes Commit) + AnythingLLM (Mintplex-Labs/anything-llm, neueste Version + /api/ping-Health), 1h-Cache. Neues Feld /api/maintenance/updates.components; UpdatesCard zeigt beide Zeilen. - WebUI -> AnythingLLM: agent_status.webui_* zeigt jetzt auf ANYTHINGLLM_URL (192.168.178.155:3001, /api/ping); alle "Hermes WebUI"-Buttons/Labels (AgentView, AgentStatusCard, nav, GuideView, Services-Liste) -> "AnythingLLM". Lokaler hermes-webui-Dienst bleibt als Service-Control im SystemDrawer. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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4.7 KiB
Python
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Zentrale Konfiguration für Mission Control 2.0.
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Eine Quelle der Wahrheit für Pfade, URLs und Defaults — alles über Env-Vars
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überschreibbar. Bewusst schlank: MC 2.0 ist ein Glue-Cockpit, das vorhandene
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Dienste (llama-swap, LiteLLM-Gateway, Hermes) steuert, statt sie nachzubauen.
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import os
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from pathlib import Path
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from ruamel.yaml import YAML
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# --- Engine (llama-swap) -----------------------------------------------------
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LLAMA_SWAP_URL = os.environ.get("MC_LLAMA_SWAP_URL", "http://127.0.0.1:8080").rstrip("/")
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CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("MC_CONFIG_PATH", "/etc/llama-swap/config.yaml"))
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MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
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# Cache der Modell-Entdeckung ("aktuell beste Modelle", live von HuggingFace).
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# Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
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DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
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DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200")) # 12 h
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# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
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MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
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# Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
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# Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
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# llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
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# macht llama-server ohnehin automatisch pro Slot (KV-Reuse).
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_DEFAULT_CMD_TEMPLATE = (
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"llama-server -m {model} --host 127.0.0.1 --port ${PORT} "
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"-c {ctx} -ngl 999 -fa 1 --no-mmap"
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)
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CMD_TEMPLATE = os.environ.get("MC_CMD_TEMPLATE", _DEFAULT_CMD_TEMPLATE)
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if "{model}" not in CMD_TEMPLATE:
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CMD_TEMPLATE = _DEFAULT_CMD_TEMPLATE
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DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
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# Verzeichnis mit Draft-Modellen für Speculative Decoding. Beim Hinzufügen eines
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# fast/coder-Modells wird hieraus automatisch ein **vocab-kompatibler** Draft gewählt
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# (Vocab-Check via services.gguf_meta; ein inkompatibler Draft lässt llama.cpp scheitern).
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DRAFTS_DIR = Path(os.environ.get("MC_DRAFTS_DIR", str(MODELS_DIR / "drafts")))
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# Optionaler expliziter Default-Draft (leer = Auto-Erkennung aus DRAFTS_DIR). Wird nur
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# verwendet, wenn er zum Ziel-Modell vocab-kompatibel ist. (Früher fix qwen2.5 → entfernt,
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# weil das mit neueren Vocabs wie Qwen3.6 inkompatibel ist und Spec stillschweigend brach.)
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SPEC_DRAFT_MODEL_PATH = os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_MODEL", "")
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# Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp dieser Generation braucht --spec-type zusätzlich
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# zu --spec-draft-model, sonst ist Spec inaktiv).
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SPEC_TYPE = os.environ.get("MC_SPEC_TYPE", "draft-simple")
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# Env für HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (Hänger bei ~6 MB, siehe v1-Gotcha).
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HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}
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# --- Routing-Gateway (builtin in MC2, model: auto) ---------------------------
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# MC2 IST der Gateway (services/gateway.py + routers/gateway_proxy.py). KEIN externer
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# LiteLLM-Dienst (scheitert auf Python 3.14). Daher keine Gateway-Config-Datei mehr.
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GATEWAY_URL = os.environ.get("MC_GATEWAY_URL", f"http://127.0.0.1:{os.environ.get('MC_PORT', '9000')}").rstrip("/")
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# --- Hermes Agent (eigener Dienst auf der Box) -------------------------------
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# Gateway (OpenAI-API des Agenten) + Chat-WebUI = AnythingLLM (eigener Host).
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HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
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HERMES_WEBUI_URL = os.environ.get("HERMES_WEBUI_URL", "http://127.0.0.1:8787").rstrip("/")
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# AnythingLLM = die Chat-WebUI (löst nesquena/hermes-webui ab). Eigener Host im LAN.
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ANYTHINGLLM_URL = os.environ.get("MC_ANYTHINGLLM_URL", "http://192.168.178.155:3001").rstrip("/")
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# GitHub-Repos für Update-Checks.
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HERMES_AGENT_REPO = os.environ.get("MC_HERMES_AGENT_REPO", "NousResearch/hermes-agent")
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ANYTHINGLLM_REPO = os.environ.get("MC_ANYTHINGLLM_REPO", "Mintplex-Labs/anything-llm")
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HERMES_HOME = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes")))
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# PC Executor — läuft auf dem Windows-PC, erreichbar über LAN.
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PC_EXECUTOR_URL = os.environ.get("MC_PC_EXECUTOR_URL", "http://192.168.178.98:7777").rstrip("/")
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# --- Server ------------------------------------------------------------------
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HOST = os.environ.get("MC_HOST", "0.0.0.0")
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PORT = int(os.environ.get("MC_PORT", "9000"))
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# Gebautes React-Frontend (frontend/dist). In Prod liefert FastAPI es statisch aus;
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# im Dev läuft der Vite-Dev-Server separat und proxyt /api hierher.
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FRONTEND_DIST = Path(os.environ.get("MC_FRONTEND_DIST", str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "frontend" / "dist")))
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# Version (Phase 0 — Greenfield-Skeleton).
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VERSION = "2.0.0-w8"
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# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes hält Kommentare/Quotes in config.yaml).
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yaml = YAML()
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yaml.preserve_quotes = True
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