Hitonabi
a23f4c0652
Gemessen 03.07.: erster User-Call nach Modell-Reload 37 s (Prefill des ~70-KB-Hermes-Prompts, 50 KB davon Tool-Schemas), mit warmem Prompt-Cache ~6 s. warmup.sh schickt nach dem Modell-Laden einen Wegwerf-Turn an den api_server (:8642, wartet auf /health) — der -cram-Cache ist damit gefuellt, bevor der User zum ersten Mal fragt. Strukturelle Prompt-Diaet = Faden 7. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
58 lines
2.7 KiB
Bash
58 lines
2.7 KiB
Bash
#!/usr/bin/env bash
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# Lädt das warme "brains"-Set nach einem llama-swap-(Re)Start vor, damit die ERSTE
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# Anfrage nicht kalt ist (llama-swap lädt sonst lazy bei Bedarf).
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# Eingehängt als ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh in llama-swap.
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#
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# `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `vision` = die Augen (Qwen3-VL-8B, ttl 0 seit
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# 03.07. — gehört zum UI-Versprechen „Immer-bereit-Set"), `embed` = das Embedding-Modell
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# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Alle in der brains-Gruppe (persistent), werden
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# aber NICHT automatisch zusammen geladen — jedes Modell einzeln anstoßen, sonst bleibt es kalt.
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# Embedding läuft im --embedding-Modus → anderer Endpunkt (/v1/embeddings, nicht chat).
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# Selbst-detachend: blockiert den Service-Start nicht.
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# NACH ÄNDERUNG: sudo cp deploy/warmup.sh /usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh (root-Kopie!)
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set -u
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URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
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BRAINS="${MC_WARMUP_MODELS:-fast vision}"
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EMBEDS="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"
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if [ "${1:-}" != "--inner" ]; then
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setsid "$0" --inner >/dev/null 2>&1 &
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exit 0
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fi
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# --- ab hier im entkoppelten Hintergrundprozess ---
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for _ in $(seq 1 60); do # auf llama-swap warten (max ~120s)
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curl -sf "$URL/v1/models" >/dev/null 2>&1 && break
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sleep 2
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done
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for m in $BRAINS; do # Chat-Hirne über /v1/chat/completions
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curl -s -m 180 -X POST "$URL/v1/chat/completions" \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d "{\"model\":\"$m\",\"max_tokens\":1,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"ping\"}]}" \
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>/dev/null 2>&1 || true
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done
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for m in $EMBEDS; do # Embedding-Modelle über /v1/embeddings
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curl -s -m 120 -X POST "$URL/v1/embeddings" \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d "{\"model\":\"$m\",\"input\":\"ping\"}" \
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>/dev/null 2>&1 || true
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done
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# Agenten-Prompt vorkauen: Hermes' Systemprompt (~70 KB, 33 Tool-Schemas) kostet nach
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# jedem Modell-(Neu-)Laden sonst 30-40 s Prefill BEIM ERSTEN USER-CALL (gemessen 03.07.:
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# kalt 37 s, mit gefülltem Prompt-Cache ~6 s). Ein Wegwerf-Turn füllt den -cram-Cache.
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AGENT_KEY="$(grep -E '^API_SERVER_KEY=' "$HOME/.hermes/.env" 2>/dev/null | cut -d= -f2- | tr -d '"' | tr -d "'")"
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if [ -n "$AGENT_KEY" ]; then
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for _ in $(seq 1 45); do # auf hermes-gateway warten (Boot-Reihenfolge)
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curl -sf -m 2 "http://127.0.0.1:8642/health" >/dev/null 2>&1 && break
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sleep 2
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done
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curl -s -m 120 -X POST "http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions" \
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-H "Authorization: Bearer $AGENT_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
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-H 'X-Hermes-Session-Id: warmup-prefill' \
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-d '{"model":"hermes","stream":false,"messages":[{"role":"user","content":"Sag nur OK."}]}' \
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>/dev/null 2>&1 || true
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fi
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