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mission-control-v2/deploy/llama-swap.config.yaml
T
Hitonabi 88ec8b9121 Rollen-Ausbau: kritiker (GLM-4.7-Flash) + Gedaechtnis-Reranker (Qwen3-Reranker-0.6B)
Ergebnis des Rollen-Audits 07.07. (User: 'das beste, aber sinnvollste'):

(1) KRITIKER: fremdblick-Prosa + Chef-Gutachter-Vertretung liefen auf der
9B-Vision-GLM, obwohl es reine Text-Jobs sind. Neu: GLM-4.7-Flash
(30B-A3B, MIT, Unsloth UD-Q4_K_XL, 17,5 GB, on-demand ttl 600, Alias
'kritiker'). Gleicher Fremd-Vendor wie bisher -> die 'andere Brille'
des Kritiker-Konzepts bleibt. 4.6V-Flash bleibt scout (Bild-Jobs).

(2) RERANKER (die eine echte Rollen-Luecke): Mem0-Suche war reine
Vektor-Aehnlichkeit. Neu: Qwen3-Reranker-0.6B (q8_0, Mungert-GGUF —
Community-Konvertierungen liefern bekannt Nullscores) via llama-swap
/v1/rerank ordnet die Top-20 Kandidaten nach echter Relevanz um.
NUR die Reihenfolge aendert sich: score bleibt Vektor-Score (Hermes-
Plugin-Filter RECALL_MIN_SCORE bleibt kalibriert), rerank_score kommt
als neues Feld dazu; jeder Fehler -> lautlos Vektor-Reihenfolge.
Env: MC_RERANK_ENABLED/_URL/_MODEL/_TIMEOUT/_CANDIDATES. In brains
(verdraengungssicher, ~0,7 GB).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-07 22:21:57 +02:00

115 lines
4.8 KiB
YAML

# Auto-generiert von provision.sh - per Mission Control erweiterbar
healthCheckTimeout: 300
globalTTL: 0
models:
Qwen3.6-35B-A3B:
# parallel 2 + c 131072: 2 Slots à 65k (Slot 2 = Mem0-Lern-Extraktion, blockiert Voice-Turns
# nicht mehr); KV Q8_0 macht das speicherneutral zu vorher (65k f16). Bench 2026-07-02:
# Q8_0 kostet 0 t/s, MTP n-max 3 = +26% vs. ohne Spec. (Q4_K-KV stand mal im Template,
# lief aber NIE live — bewusst bei Q8_0 geblieben: Qualität vor ein paar GB, seit der
# Warm-Set-Diät 07.07. ist RAM nicht mehr der Engpass.)
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3
ttl: 0
aliases:
- hermes
- fast
# context = nutzbarer Kontext PRO REQUEST (c geteilt durch parallel-Slots).
capabilities:
in: [text]
out: [text]
tools: true
context: 65536
Qwen3-Coder-Next:
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
ttl: 600
aliases:
- coder
capabilities:
in: [text]
out: [text]
tools: true
context: 131072
Qwen3-Embedding-0.6B:
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} --embedding --pooling last -ngl 999 -fa on --no-mmap -c 8192
ttl: 0
aliases:
- embed
gpt-oss-120b:
# heavy (B5-Entscheid 03.07.) + nächtlicher CHEF-GUTACHTER (04:30-Cron). 60 GB —
# passt seit der Warm-Set-Diät (07.07., vision on-demand) wieder NEBEN Hirn+embed.
cmd: |
llama-server -m /srv/models/gpt-oss-120b-GGUF/gpt-oss-120b-mxfp4-00001-of-00003.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
ttl: 600
aliases:
- heavy
capabilities:
in: [text]
out: [text]
tools: true
context: 32768
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct:
# Lucys AUGEN — seit 07.07. ON-DEMAND (User-Entscheid: „Gehirn + Embedding reichen
# komplett; Vision nur wenn Lucy auf dem Desktop an ist oder die IDE-Lane sie braucht").
# NICHT mehr in brains; ttl 900 = 15 Min Nachlauf nach dem letzten Blick. Die Lucy-App
# wärmt die Augen beim Start selbst an (useVoiceAgent-Warm-Gate). Vorher: warm, ttl 0 —
# das kostete ~19 GB Dauerbelegung und verdrängte den 60-GB-Chef-Gutachter.
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/mmproj-F16.gguf --jinja
ttl: 900
aliases:
- vision
capabilities:
in: [text, image]
out: [text]
context: 32768
GLM-4.6V-Flash:
cmd: |
llama-server -m /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/GLM-4.6V-Flash-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja
ttl: 300
aliases:
- scout
capabilities:
in: [text, image]
out: [text]
tools: true
context: 131072
GLM-4.7-Flash:
# KRITIKER (07.07., Rollen-Audit): Fremd-Vendor-Zweitmeinung für fremdblick-Prosa +
# Chef-Gutachter-Vertretung — reines Textmodell, 30B-A3B (MIT, Unsloth-Dynamic-Quant).
# Die Vision-Schwester GLM-4.6V-Flash bleibt als scout für Bild-Jobs. --jinja ist
# Pflicht (Chat-Template, sonst kaputte Tool-Calls).
cmd: |
llama-server -m /srv/models/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 65536 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja
ttl: 600
aliases:
- kritiker
capabilities:
in: [text]
out: [text]
tools: true
context: 65536
Qwen3-Reranker-0.6B:
# Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Mem0-Suchtreffer nach echter
# Relevanz (/v1/rerank, Mungert-GGUF — Community-Konvertierungen liefern oft Nullscores!).
# Winzig (~0,7 GB) → in brains (verdrängungssicher); lädt in ~1-2 s, erste Anfrage wärmt.
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3-Reranker-0.6B-GGUF/Qwen3-Reranker-0.6B-q8_0.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} --reranking --pooling rank --embedding -ngl 999 -fa on --no-mmap -c 8192
ttl: 0
aliases:
- reranker
groups:
brains:
swap: false
# llama-swap versteht NUR `persistent` (Verdrängungsschutz); `persist` ist der
# MC2-interne Lese-Key (API/UI) und wird von llama-swap ignoriert. Beide pflegen!
persist: true
persistent: true
members:
- Qwen3-Embedding-0.6B
- Qwen3-Reranker-0.6B
- Qwen3.6-35B-A3B