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mission-control-v2/deploy/warmup.sh
T
Hitonabi c48e583790 Feat: Vulkan/RADV-Engine + vocab-gepruefte Spec-Drafts + Provisioning/Sync
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-27 01:54:29 +02:00

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Bash

#!/usr/bin/env bash
# Lädt die "brains" (hermes/fast/vision) nach einem llama-swap-(Re)Start vor,
# damit die ERSTE Anfrage nicht kalt ist (llama-swap lädt sonst lazy bei Bedarf).
# Eingehängt als ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh in llama-swap.
#
# Selbst-detachend: der ExecStartPost-Aufruf kehrt sofort zurück (blockiert den
# Service-Start NICHT); die eigentliche Aufwärmung läuft entkoppelt im Hintergrund.
set -u
URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
BRAINS="${MC_WARMUP_MODELS:-hermes fast vision}"
if [ "${1:-}" != "--inner" ]; then
setsid "$0" --inner >/dev/null 2>&1 &
exit 0
fi
# --- ab hier im entkoppelten Hintergrundprozess ---
for _ in $(seq 1 60); do # auf llama-swap warten (max ~120s)
curl -sf "$URL/v1/models" >/dev/null 2>&1 && break
sleep 2
done
for m in $BRAINS; do
curl -s -m 180 -X POST "$URL/v1/chat/completions" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{\"model\":\"$m\",\"max_tokens\":1,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"ping\"}]}" \
>/dev/null 2>&1 || true
done