Depuis la protection anti-site-tiers (0.14.0), un accès par nom de domaine
derrière un reverse proxy, sans clé de pilotage, reçoit un 403 sur toute
l'API. L'interface restait vide : chaque appel échouait en silence dans la
console.
- Au premier 403, un bandeau fixe affiche la raison donnée par le serveur
et le correctif : LOKI_TRUSTED_HOSTS=<le nom affiché> dans les variables
du conteneur, ou une clé de pilotage.
- docker-compose.yml et docker-compose.unraid.yml exposent la variable
LOKI_TRUSTED_HOSTS, commentée.
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- Dockerfile 3 étapes : llama.cpp CUDA (flags de backend_build.go, sauf
GGML_NATIVE=OFF — l'image est bâtie sur un runner, pas sur la machine
cible), binaire Go statique, runtime CUDA léger (tini, git, nodejs pour
les serveurs MCP npx).
- docker-entrypoint.sh : sème BIN/HOST/PORT (+ MODEL/CTX/NGL depuis l'env,
au premier boot seulement), lance le moteur en supervision PID puis
'loki web' au premier plan. UI seule exposée (8090) ; le moteur (8080,
non authentifié) reste interne.
- Nouvelle commande 'loki config [get|set]' : configuration non interactive
(la config vit dans bbolt, pas dans un fichier plat).
- docker-compose.yml (build local, réservation GPU) + variante Unraid
(image GHCR, runtime nvidia) ; volumes /data (LOKI_HOME) et /models.
Un seul conteneur car llm_client.go joint le moteur sur localhost (hérité
de l'amont).
L'ancien Loki (FastAPI + React + Ollama) est remplacé par le fork d'AJEAN.
Tout reste accessible dans l'historique (git show bb4fb1b:backend/app/agent.py).
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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Le conteneur écoutait sur 8717 alors que le mapping pointait host:8717 ->
conteneur:8080, d'où la connexion refusée. On standardise sur un seul numéro de
port (8717) identique dedans/dehors, et on laisse le HEALTHCHECK de l'image
gérer le bon port (suppression des healthcheck compose codés en dur sur 8080).
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- Sépare le port hôte (HOST_PORT, défaut 8717) du port interne du conteneur (8080)
- docker-compose.yml : mapping ${HOST_PORT:-8717}:8080
- docker-compose.unraid.yml : 8717:8080
- .env.example : HOST_PORT=8717
- README : références de port mises à jour
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- .github/workflows/docker-publish.yml : build + push de ghcr.io/r0m1k3/loki
(linux/amd64, tags latest + sha, cache GHA) à chaque push sur main
- docker-compose.unraid.yml : utilise l'image préconstruite (plus de build/git
sur Unraid, simple pull)
- README : instructions Unraid mises à jour (image GHCR, visibilité du package)
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- docker-compose.unraid.yml : stack prête pour Unraid (Compose Manager),
build depuis le repo cloné dans appdata, volumes /mnt/user/appdata/loki,
OLLAMA_HOST à adapter, healthcheck
- README : section Installation sur Unraid (détection auto des modèles Ollama)
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MichaelandClaude Opus 5.5
Loki