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