Si Ollama tourne sur une autre machine, le conteneur Loki ne voit aucun GPU :
l'auto-réglage prenait alors un chemin 'CPU' et fixait num_ctx=8192, ce qui
forçait Ollama à charger une instance distincte du modèle qui débordait sur le
CPU (lenteur). Désormais, GPU non détecté -> num_ctx=0 (défaut du modèle), donc
Ollama réutilise l'instance déjà sur GPU. Déclarer GPU_VRAM_MB active le vrai
réglage.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Backend :
- agent_config : num_ctx dans la config, envoyé à Ollama (0 = défaut modèle)
- ollama_client : méthode ps() (placement GPU/CPU via /api/ps)
- autotune : placement() lit size vs size_vram pour savoir si le modèle est sur GPU
- routes/config : POST /api/config/auto (détecte GPU + modèle, calcule et applique
num_ctx/max_tokens, renvoie la détection et le placement)
Frontend :
- client/store : autoTune(), état tuning + résultat
- SettingsView : bouton ⚡ Réglage auto, bannière de détection (GPU/VRAM,
contexte, placement GPU/CPU), slider Contexte (num_ctx)
Config :
- GPU_VRAM_MB / GPU_NAME pour déclarer la VRAM si Ollama est distant
Tests : recommandation (8B sur 12 Go -> ctx 32768), route /auto + persistance,
transmission num_ctx aux options Ollama, placement via /api/ps.
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- config.py : overrides GPU_VRAM_MB / GPU_NAME
- ollama_client.py : méthode show() (/api/show)
- autotune.py : détection GPU (nvidia-smi/rocm-smi/env), profil modèle et calcul
du num_ctx optimal via estimation du cache KV
Module isolé, pas encore exposé via route ni UI (sans impact sur l'app).
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Claude
MichaelandClaude Opus 4.8