Hitonabi f655f09ce1 Feat: MTP-Speculative-Decoding-Support + Warm-Set-/Budget-Korrektur (Strix-Halo-Optimierung)
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>
2026-06-30 18:13:07 +02:00

Mission Control 2.0

Komponierbarer Local-AI-Stack für den Bosgame M5. Greenfield-Neuaufbau — siehe Architektur-Plan (docs/ bzw. der genehmigte Plan).

Schichten: Engine (llama-swap, Vulkan/RADV auf Strix Halo) · Builtin-Routing-Gateway in MC2 (model: auto, kein externer LiteLLM-Dienst — scheitert auf Python 3.14) · Mission Control 2.0 (FastAPI + React/shadcn) · Hermes Agent + hermes-webui · Shared Memory (SQLite via MCP). Jede Schicht hinter stabilem Vertrag austauschbar.

Status: Phasen 05 · MC2 live auf der Box (:9001) · Modelle/Hermes-Wiring + Cutover offen

Fortschritt & Resume-Guide: siehe docs/STATUS.md.

  • Phase 0 — FastAPI-Skeleton + React/shadcn-Shell (Cmd+K, Dark, PWA).

  • Phase 1 — Compute-Module (fit/caps/sources, portiert), Discover (live HF + Fit + Caps), Engine-Write (register + groups/Ko-Residenz + vocab-geprüfte Spec-Drafts), Builtin-Gateway (model: auto + Fallbacks), Frontend Modelle & Routing (Caps-Chips, Fit, Discover, Routing-View).

  • Phase 2 — System-Status (CPU/RAM/GPU/Disk), Wartung (restart/self-update, sudo-frei), Connect (saubere IDE-Snippets → Gateway model:auto, LAN-IP-Override).

  • Phase 3 — Geteiltes Gedächtnis (SQLite/WAL, 5 Kategorien, Dedupe-Kurator) + MCP-Server (mcp/mcp_memory.py shared, mcp/mcp_mc.py Stack-Management für Hermes), MemoryView.

  • Phase 4 — Hermes-Agent-Status (/api/agent/status, AgentView mit Tiles + „Hermes öffnen"), deploy/hermes-webui.service, Box-Runbook docs/HERMES_SETUP.md (hermes-webui, Brain=auto, Tools/MCP-Verdrahtung). Box-Ausführung steht noch aus.

  • Phase 5Backup (Memory + Configs), Services-Health + Observability-Links, Theme-Toggle (Hell/Dunkel). Box-Deploy/-Wiring + Cutover (Phase 6) brauchen die Box.

API: health · models · discover · fit · models/register · groups · routing · system/* · connect · memory/* · agent/status (Details in docs/STATUS.md). MCP: mcp/ (siehe mcp/requirements.txt). Box-Runbooks: docs/HERMES_SETUP.md + deploy/ (Units, deploy.sh, backup.sh).

Entwickeln

Backend:

cd backend
python -m venv .venv && .venv/Scripts/python -m pip install -r requirements.txt   # Windows
.venv/Scripts/python -m uvicorn app:app --port 9000

Frontend (Dev, proxyt /api → :9000):

cd frontend
npm install
npm run dev          # http://localhost:5173

Frontend (Build → wird vom Backend ausgeliefert):

cd frontend && npm run build   # → frontend/dist

Env-Vars (Auswahl)

Variable Default Zweck
MC_LLAMA_SWAP_URL http://127.0.0.1:8080 Engine
MC_CONFIG_PATH /etc/llama-swap/config.yaml llama-swap Config
MC_GATEWAY_URL http://127.0.0.1:$MC_PORT Builtin-Gateway (Teil von MC2, kein externer Dienst)
MC_PORT 9000 MC-Backend-Port
MC_ENGINE_PATH /opt/llamacpp-vulkan Aktive Engine-Binary (Vulkan-Build)
MC_ENGINE_REPO ggml-org/llama.cpp Quelle für Engine-Update-Check
MC_DRAFTS_DIR $MODELS/drafts Spec-Draft-Modelle (vocab-geprüft)
MC_SPEC_TYPE draft-simple Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp)
S
Description
No description provided
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Python 43.8%
TypeScript 36.2%
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