Loki

fork de AJEAN

…

Discussions

Réglages

Journal du moteur

Emplacements

Config active

…

Presets

Mode agent

activer le mode agent?⚠ active l'accès machine (shell complet via bash sur le serveur) — l'IA peut inspecter, lancer des scripts, écrire/lire/éditer des fichiers (timeout 30s, max 300s). Mémoire et accès internet ci-dessous ne fonctionnent que si le mode agent est activé.

Mémoire?

mode

Voir la mémoire

Accès internet?Ajoute les outils web_search / web_open / web_read / web_grep. Le moteur intégré ne demande aucune installation. Le moteur Crawl4AI exige un serveur que tu héberges toi-même (ex. docker run -d -p 11235:11235 --shm-size=1g unclecode/crawl4ai:latest) mais exécute le JavaScript des pages. Actifs seulement si le mode agent est actif.

donner internet à l'IA

enregistré automatiquement en quittant le champ

Serveurs MCP?Connecte des serveurs MCP (Model Context Protocol) pour donner de nouveaux outils à l'IA : accès fichiers, bases de données, APIs métier… stdio = programme lancé localement (npx/uvx/binaire) · http = serveur distant. ⚠ un serveur stdio exécute du code sur cette machine, au même titre que le shell.

(aucun serveur — ajoute un serveur fichiers, une base de données, une API…)

Paramètres

compactage automatique du contexte?activé par défaut : quand la conversation approche de la limite de contexte, les vieux tours sont résumés automatiquement (façon Hermes) au lieu de t'imposer un « vider ». Discussions quasi illimitées sans perdre le fil.

System prompt

Moteur

Moteur fourni par l'image Docker — llama.cpp officiel, déjà compilé.

Rien à installer ni à mettre à jour ici : le moteur suit l'image. Pour en changer (version épinglée, CPU, Vulkan), reconstruis l'image avec le build-arg LLAMACPP_IMAGE.

llama.cpp précompilé conseillé

binaire officiel téléchargé tel quel, prêt en ~2 min

llama.cpp compilé conseillé

compilé ici pour votre machine — plus rapide, plus long à installer

llama.cpp personnalisé

un fork de llama.cpp pour modèles spéciaux (quant ternaire…)

▸ détails

Service du moteur?Démarre, redémarre ou arrête llama-server — le processus qui charge le modèle et répond. Un redémarrage recharge le modèle du preset actif (quelques secondes à quelques minutes selon sa taille).

Paramètres

Identité

Ton prénomaffiché sur tes messages

Ton avatar

Avatar de Loki

Apparence

mode sombre

Affichage

masquer le raisonnement masquer les appels d'outils garder les bulles repliées?Les bulles de raisonnement et d'outil arrivent déjà fermées au lieu de s'ouvrir puis se refermer. Un clic sur leur étiquette les déplie. masquer la vitesse de génération?Sous chaque réponse : prefill (lecture du contexte) et decode (écriture), en tokens et en tokens/seconde. Coche pour ne plus les afficher.

Accès OpenAI

Endpoint compatible OpenAI?Branchez n'importe quel client compatible OpenAI (OpenCode, Continue, Cursor…) sur ces adresses. Si une clé est définie, le client doit envoyer Authorization: Bearer <clé>.

Adresse locale (réseau) — modèle loki

joignable depuis le réseau local?Éteint, le moteur n'écoute que sur cette machine : l'adresse ci-dessus ne répond qu'ici. Allumez-le pour brancher un logiciel depuis un autre ordinateur du réseau (sous Windows, la règle de pare-feu est posée en même temps). Redémarre le moteur.

exposer en public (ajean.link)?Rend votre IA joignable depuis n'importe où via https://<machine>.oai.ajean.link/v1 (pour brancher un SaaS). Le trafic est chiffré de bout en bout jusqu'à ce serveur — le relais ajean.link ne voit rien. Nécessite l'accès distant actif.

Adresse publique — chiffrée de bout en bout, accessible partout

Clé API?Protège l'endpoint des complétions (llama-server). Indispensable avant d'exposer le serveur sur internet. Modifier la clé redémarre le service.

Actions

Performance

…

Nouvelle discussion

chargement de la conversation…

On commence par quoi ?

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Fichiers

Benchmark

Exporter la conversation

⤓

Rien à exporter

La conversation est vide.

Format

Markdownà lire JSONà retraiter

Portée

Contenu

Raisonnementsla réflexion du modèle, souvent plus longue que la réponse

Appels d'outilscommandes, lectures et écritures de fichiers

Sorties des outilsce que chaque outil a répondu

Backends personnalisés

Compile un fork de llama.cpp depuis un dépôt Git — pour les modèles qui exigent un moteur spécial (quant ternaire, etc.). Un backend personnalisé ne remplace pas le moteur : vous le choisissez ensuite par modèle (bouton crayon → section Moteur → « backend détecté »).

Installés

Installer depuis un dépôt Git

Nom (optionnel — déduit de l'URL sinon)

Serveur MCP

Nom (identifiant du serveur, ex: mon-serveur-fichiers)

Transport

stdio (local) http (distant)

Commande (exécutable, ex: npx, uvx, python)

Arguments (un par ligne)

Variables d'environnement (KEY=valeur, une par ligne — optionnel)

URL (endpoint Streamable HTTP)

En-têtes (Nom: valeur, un par ligne — ex: Authorization: Bearer …)

Outils ?Décoche un outil pour le masquer à l'IA sans déconnecter le serveur. Utile pour ne garder que ce dont tu as besoin.

Preset

Nom

Modèle

Fichier

Quantizationauto si vide

Visionprojecteur mmproj

Chercher un modèlesur Hugging Face — dépôts GGUF uniquement

Télécharger un modèle ou un projecteur mmproj — lien direct vers un .gguf

Destination

Dossiers de modèleschercher les .gguf ailleurs (disque externe…)

Ces dossiers servent aussi de destination de téléchargement.

Moteur

Image Précompilé Compilé Personnalisé

Backend

Cartes graphiques

Réglages

Contexte tok

Couches sur GPU999 = tout sur le GPU · auto = ce qui tient en VRAM

Experts MoE sur CPUvide = non

Threads CPU0 = auto

Threads (batch)0 = auto

BATCH

UBATCH

Cache KVcompression du contexte

Décodage spéculatifanticipe des jetons pour accélérer

Jetons anticipéspar étape — défaut 3

Raisonnementréflexion étape par étape

Flash attentionplus rapide, moins de VRAM

Garder en RAMévite le swap (mlock)

Charger tout en mémoiredésactive le mmap

Configuration

Éditer le fichier de configurationtexte brut