Modes d'exécution (composer) :
- routes/chat : champ mode ; _apply_mode adapte la config —
plan = outils lecture seule + plan forcé ; yolo = confirm_shell off ;
build = comportement normal.
- Frontend : ModeSelector dans le composer, mode dans le store + requête chat.
Panneau Git & Diff (le workspace est un dépôt git, Aider commite) :
- routes/git : /api/git/log (commits), /api/git/diff (commit ou working),
/api/git/revert (git revert --no-edit, confiné au workspace).
- Frontend : onglet Git dans le PreviewPanel — liste des commits, diff
colorisé, bouton Annuler (revert) avec rafraîchissement de l'arbo.
Bonus : le panneau Matériel explique que « GPU déclaré 12 Go » vient de
GPU_VRAM_MB (valeur manuelle) — à corriger en 16000 pour une 16 Go.
Tests : git log/diff/revert, modes plan/yolo/build via la route chat, builds.
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Recherche : un modèle plus gros que la VRAM (ex. qwen3.6:35b-a3b ~20 Go sur
16 Go) déborde sur le CPU et charge lentement ; et le préchargement chargeait
un runner aux options par défaut, aussitôt rechargé par le 1er message avec un
num_ctx différent — double chargement d'un gros modèle.
- ollama_client.warm : accepte et transmet les options de génération.
- routes/models : start_model_warm calcule les options depuis la config du
modèle (ollama_options) et les passe au warm -> runner identique au chat,
plus de rechargement. Après chargement, détecte le placement via /api/ps
(gpu/cpu/mixte + %) et l'expose dans l'état de warm.
- Frontend : warmModel renvoie l'état ; si le modèle se charge sur CPU/mixte,
message d'alerte clair (trop gros pour la VRAM, choisir plus petit/quant).
Tests : options transmises au warm, placement 'mixte 65%' détecté, builds OK.
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- routes/system : /api/system/hardware — liste les GPU vus par le conteneur
(nvidia-smi, multi-GPU) ou l'override GPU_VRAM_MB, et le placement réel des
modèles chargés côté Ollama (GPU/CPU/mixte + VRAM) via /api/ps.
- config : réintègre gpu_vram_mb / gpu_name (perdus lors d'une fusion).
- UI : carte MATÉRIEL dans Configuration (rafraîchie toutes les 5 s) montrant
les deux points de vue et si Ollama est local ou distant.
Répond à « l'appli est-elle réservée à la 3060 ? » (non) et permet de voir
tout de suite si Ollama charge un modèle sur CPU faute de support GPU.
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- config/main : LOKI_VERSION (git sha), exposé via /api/health et /api/version ;
affiché dans la barre du haut. Permet de vérifier que l'image déployée est
bien à jour (cause fréquente de 'les nouveautés n'apparaissent pas').
- Dockerfile : ARG/ENV LOKI_VERSION ; workflow : build-arg = github.sha.
- bench : corrige un bug de précédence d'opérateur dans l'épreuve JSON
(le tuple de retour était malformé quand l'extraction était partielle).
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Évite le rechargement lent quand Ollama a déchargé le modèle de la VRAM :
- ollama_client.warm() : précharge un modèle (/api/generate sans prompt) ;
chat() accepte keep_alive (durée de rétention en VRAM).
- agent.run_agent transmet keep_alive ; route chat le passe depuis la config.
- config : champ keep_alive (défaut 30m) par profil de modèle.
- routes/models : POST /api/models/warm, GET /api/models/loaded (placement
GPU/CPU via /api/ps).
- main : préchargement du modèle par défaut au démarrage (arrière-plan,
best-effort — n'empêche pas le démarrage si Ollama est absent).
- Frontend : préchargement automatique à la sélection d'un modèle, poll des
modèles chargés (8s), pastille verte (GPU) / orange (CPU) / blanche (à
charger) dans le sélecteur, réglage 'Maintien en VRAM' dans Configuration.
Tests : warm/loaded routes, keep_alive transmis, démarrage résilient sans
Ollama, build front.
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1. Plan-puis-exécute (enhance.make_plan) : les demandes complexes sont
décomposées en 3-5 étapes (event SSE 'plan', carte PLAN dans le fil,
meta.plan persisté) ; le plan guide l'agent et le moteur code.
2. Auto-critique « Qualité + » (enhance.self_review, toggle Intelligence) :
critique éclair puis révision de la réponse (event 'revision').
3. Mémoire long-terme RAG (rag.py) : échanges vectorisés via /api/embed
(modèle d'embedding auto-détecté), rappel cosinus top-3 inter-sessions
injecté en contexte, indexation en arrière-plan, élagage à 2000 souvenirs.
4. Vérification HTML (tools.check_html) : références locales cassées et
balises déséquilibrées ; branchée sur l'auto-vérification des outils ET
sur le moteur code avec une passe d'auto-correction Aider.
5. Benchmark intégré (bench.py + /api/bench) : 5 épreuves notées /100
(appel d'outil, code exécuté en sous-processus isolé, consignes, JSON,
format), streaming SSE, scores stockés ; carte BENCHMARK dans l'UI.
Config : plan_mode / self_review / rag_enabled / embed_model + carte
Intelligence (3 toggles). Client SSE : events plan/revision ; PlanCard.
Tests : heuristique+parsing du plan, révision, index/rappel RAG (exclusion
de la session courante), html_check, bench 100/100 sur modèle simulé,
intégration chat HTTP (event plan + meta persisté), build front.
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Faire d'un petit modèle un bon agent :
- memory.py : contexte = invite + résumé des anciens tours + 10 derniers
messages ; résumé régénéré en arrière-plan après chaque réponse (colonne
summary sur sessions, migration douce). Contexte court = modèle concentré
et qui tient sur le GPU.
- tools.py : edit_file (recherche/remplacement exact, erreurs pédagogiques,
unicité exigée), grep_search (regex bornée, dossiers ignorés), et
vérification syntaxique auto (.py/.json) après chaque écriture — l'erreur
revient au modèle qui se corrige dans le même tour.
- coder.pick_code_model : les tâches de code vont au meilleur modèle code
installé (qwen-coder, deepseek-coder…) via config code_model=auto.
- Branché dans la route chat (mémoire + résolution du modèle code) et la
boucle agent (code_task) ; UI : descriptions et glyphes des nouveaux outils.
Tests : edit/grep/vérification, compression mémoire (19 msgs -> 12 dont
résumé), pick auto/explicite, chat HTTP de bout en bout, build front.
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aider-chat 0.86.2 fige fastapi==0.128.8, pydantic==2.12.5 et psutil==7.2.2,
en conflit avec nos anciens pins (fastapi 0.115.6, psutil 6.1.1) -> pip
ResolutionImpossible pendant le build de l'image. On aligne nos versions sur
celles d'Aider (résolution vérifiée par pip --dry-run sur venv vierge ;
/api/system/stats testé OK avec psutil 7).
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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.
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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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Claude