Hitonabi
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Backend: - hf_bin() + HF_DOWNLOAD_ENV zentral in config.py; install-recipe und install-model in cookbook.py nutzten weiter das fehlende `hf` + falsches XET-Env -> Haupt-Installationsweg war ebenso kaputt, jetzt konsistent gefixt Frontend: - Server: laufende Updates (LLM-Engine/OS) live auf der Server-Seite mitlesbar, inkl. klarer Fertig-/Fehlgeschlagen-Meldung (onJobs + Aktueller-Vorgang-Karte) - Cookbook/Profi-Modus: meistgeladenes, passendes Modell wird als "★ Beste Wahl für dein System" hervorgehoben (analog zu den Templates) - Verbinden: OpenCode korrekt per opencode.json (@ai-sdk/openai-compatible) statt irrefuehrender Felder; erklaert "Connect to API"-Fehler (LAN-IP statt localhost) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2.3 KiB
Python
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Zentrale Konfiguration fuer Mission Control.
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Alles ueber Umgebungsvariablen ueberschreibbar. Wird von allen Modulen importiert,
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damit es genau eine Quelle der Wahrheit fuer Pfade, URLs und Defaults gibt.
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import os
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import sys
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from pathlib import Path
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from ruamel.yaml import YAML
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Env-Vars (siehe README fuer Bedeutung)
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# ---------------------------------------------------------------------------
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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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# Befehl, der zum Starten eines Modells in die config.yaml geschrieben wird.
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# {model} = Pfad zur GGUF-Datei, {ctx} = Kontextlaenge, ${PORT} bleibt fuer llama-swap stehen.
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# WICHTIG: an deinen Container-/llama-server-Aufruf anpassen (siehe README).
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CMD_TEMPLATE = os.environ.get(
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"MC_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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# Befehl fuer "Container/Toolbox aktualisieren". Standard: kyuz0 refresh-Skript.
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UPDATE_CMD = os.environ.get("MC_UPDATE_CMD", "")
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DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
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TOKEN = os.environ.get("MC_TOKEN", "") # leer = keine Auth (nur LAN!)
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# Self-Update ("Mission Control aktualisieren"): Quelle = git-Repo, Prod = laufende Installation.
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SOURCE_DIR = os.path.expanduser(os.environ.get("MC_SOURCE_DIR", "~/mission-control"))
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PROD_DIR = str(Path(__file__).resolve().parent)
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# Env fuer alle HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (mit aktivem XET haengt der
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# Download reproduzierbar bei ~6 MB, siehe CLAUDE.md). Token wird je Job ergaenzt.
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HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}
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def hf_bin() -> str:
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"""Pfad zur `hf`-CLI fuer Modell-Downloads. Bevorzugt die im venv installierte
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(neben dem laufenden Python), da der Dienst-PATH das venv/bin meist nicht
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enthaelt. Faellt sonst auf ein global installiertes `hf` zurueck."""
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cand = os.path.join(os.path.dirname(sys.executable), "hf")
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return cand if os.path.exists(cand) else "hf"
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# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes haelt Kommentare/Quotes in config.yaml).
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yaml = YAML()
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yaml.preserve_quotes = True
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