Reprise d'AJEAN (mem_crypto/mem_vault/mem_store/mem_io/mem_migrate/
mem_snapshots/mem_health/mem_fsutil + backup_bundle), adaptée à Loki.
Chiffrement à enveloppe : une DEK tirée une fois chiffre les données en
AES-256-GCM ; elle est enfermée dans un coffre par une KEK dérivée en
Argon2id. Ce qui ouvre le coffre : la clé de pilotage de l'appareil (le
serveur n'en a que l'empreinte, il ne peut pas ouvrir seul) ou la clé de
récupération donnée une fois. La DEK ne vit qu'en RAM.
Périmètre chiffré, choisi pour Loki : les pages mémoire, les discussions
(journal ET index, qui porte les titres), les blocs archivés au compactage
— du verbatim de conversation — et les trackers. Pas les buckets de
réglages : le coffre lui-même y vit, les chiffrer serait une boucle.
Verrouillé, rien n'est écrasé : putStoreBytes REFUSE d'écrire du clair
par-dessus du chiffré, la liste des discussions se lit vide et les pages
s'affichent « 🔒 chiffré ». Le déverrouillage recharge la discussion et
rattrape ce qui serait resté en clair. Une migration interrompue reprend au
démarrage, un snapshot est pris avant chaque bascule, et aucune donnée n'est
supprimée avant relecture vérifiée de son remplaçant.
Piège corrigé au passage : chiffrer À L'INTÉRIEUR d'une transaction bbolt se
bloquait sur le verrou de la base (memEncActive relit la config, donc la
base). L'état du chiffrement est désormais résolu AVANT la transaction
(memEncoderNow), qui ne reçoit plus qu'un encodeur pur.
Sauvegarde : le paquet chiffré {mémoire, presets, réglages} s'exporte et
s'importe en FICHIER (/api/backup/export, /api/backup/import). La
sauvegarde vers le relais ajean.link n'est pas reprise — c'est le service de
l'auteur amont ; ici le fichier reste chez soi.
Le dossier mémoire n'était déjà plus joignable qu'aux outils mem_* : c'était
la condition de ce chiffrement (un `cat memory/…` aurait rendu du binaire).
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Reprise d'AJEAN : le serveur pousse une notification vers les navigateurs
abonnés, directement via leur service de push — donc app fermée et téléphone
verrouillé, là où une notification côté page ne peut rien (un onglet caché
relâche son flux SSE).
Deux déclencheurs : la fin d'un tour utilisateur (sauf interruption par le
bouton stop : celui qui a coupé est devant l'écran) et — ajout propre à Loki
— la fin d'une TÂCHE PLANIFIÉE, succès comme échec. C'est le cas qui compte
le plus : une tâche tourne justement quand personne ne regarde.
Clés VAPID générées à la première demande et rangées dans la base ;
abonnements persistés et purgés quand le service de push répond 404/410.
Corps de notification générique, sans extrait de réponse : elle transite par
Apple ou Google. /sw.js et /manifest.webmanifest sont servis à la racine
(un service worker doit venir de l'origine) ; le worker ne fait QUE recevoir
les push, sans cache — mettre l'UI en cache servirait une interface périmée
après une mise à jour de l'image.
Interrupteur dans Réglages → Mode agent, à armer sur chaque appareil. L'UI
dit ce qui manque plutôt que d'échouer : HTTPS requis, notifications
bloquées, ou iPhone à ajouter d'abord à l'écran d'accueil.
Nouvelle dépendance : github.com/SherClockHolmes/webpush-go (RFC 8291).
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Deux reprises d'AJEAN autour des tâches planifiées.
Dossier de scripts (/data/scripts) : un dossier durable À CÔTÉ de memory,
hors du workspace. Le workspace est jetable — supprimer une discussion
emporte ses fichiers — donc un script qu'on veut garder n'y avait pas sa
place. Le briefing machine l'annonce à l'IA, qui y écrit et y lance ses
scripts normalement.
Tâche « script seul » (Task.Kind/Script) : le planificateur lance le script
sans charger le modèle ni consommer un token, sa sortie devient le
compte-rendu, et l'UI l'affiche comme n'importe quelle tâche. Elle tourne
hors du verrou de génération — d'où un registre à part pour l'afficher « en
cours » et l'arrêter (/api/tasks/stop), et un « tester » qui n'attend ni le
verrou ni le moteur. Sélecteur Consigne IA / Script seul dans la modale.
Outils task_list/create/update/delete : l'IA se donne elle-même rappels et
veilles récurrentes, cloisonnés par projet (dans un projet, elle ne voit et
ne pilote que ses tâches). Le budget du préambule passe de 8600 à 11000
caractères, avec le palier documenté dans le test.
Dossier mémoire réservé à ses outils : bash, write et edit ne le touchent
plus (guardToolOnly*). Un `cat memory/…` contournait l'index MEMORY.md, et
c'est la condition d'un chiffrement de la mémoire à venir.
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Le flux n'envoie plus tout le résultat d'un outil : un aperçu de 1600
caractères, sa taille RÉELLE et l'id de l'appel. Le bouton « voir plus »
charge le reste à la demande (/api/chat/tool-result), et déplie vraiment le
bloc (plafond de 280 px levé) au lieu de le laisser scroller. « voir plus »
et « copier » vivent dans la même barre, ancrée en bas à droite d'un
bloc-parent non scrollant : elle reste au coin quand on scrolle le résultat.
Le compteur « ~N tok » de la bulle disait la taille de ce que l'UI avait
reçu, donc toujours le plafond sur un long résultat. Il lit maintenant
result_chars, la taille réelle.
MCP : plus de troncature à 12000 caractères avant le modèle (même règle que
la lecture mémoire). Un serveur MCP est configuré exprès pour ce qu'il rend ;
le couper au milieu rendait la réponse inutilisable. L'UI, elle, n'en affiche
que l'aperçu.
Reprises d'AJEAN 0.15.1, 0.15.2 et 0.15.4.
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L'amont (AJEAN 0.15) donne à l'IA le contrôle d'un navigateur ; Loki
embarquait déjà un Chromium pour `web_screenshot` sans jamais le piloter.
Contrôle du navigateur (computer_use.go, computer_cdp.go, browser_grid.go,
portés d'AJEAN) : l'IA ouvre une page en CDP, en reçoit les éléments
interactifs NUMÉROTÉS et agit par numéro (browser_open/snapshot/find/click/
type/key/scroll). Aucune vision requise — un petit modèle texte s'en sort.
Avec un projecteur chargé s'ajoutent browser_screenshot (image quadrillée)
et browser_click_xy. Interrupteur dédié (Réglages, `loki computer`,
/api/computer), sous le mode agent : cliquer et taper dans une page sont des
actions réelles, même niveau de confiance que bash.
Adaptation au conteneur : chromePath cherche D'ABORD le Chromium de
Playwright (PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH, /opt/pw-browsers), le seul navigateur
de l'image — sinon la fonctionnalité se déclarait absente là où le
navigateur est présent. LOKI_CHROME force un chemin, LOKI_CU_HEADFUL ouvre
une vraie fenêtre.
Préparation des images (web_upload_orient.go, porté d'AJEAN) : l'orientation
EXIF est cuite dans les pixels — le projecteur l'ignore et voyait les photos
de téléphone couchées — et le grand côté ramené sous 1568 px. Appliquée aux
pièces jointes, à see_image et aux captures.
Dédup des appels d'outils : bash, bash_bg, bash_tail, see_image et les
browser_* ne sont plus court-circuités sur un appel identique. Relancer la
même commande après avoir modifié un fichier est légitime, et un outil qui
porte une image dans un message à part renvoyait « [déjà fait] » SANS
l'image — le modèle tournait en boucle.
Mode code : le builder ne publie plus de lui-même (pas de commit/push/reset/
rebase ni de redémarrage de service sans demande explicite), reprise de la
leçon d'AJEAN 0.15.4 ; l'inspection en lecture seule reste encouragée.
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Trois apports repérés chez AJEAN (v0.13.8) et OpenFox (2.0.118), portés et
adaptés à Loki.
## Reprise réseau du tour (llm_retry_net.go)
La requête de complétion partait une fois : un Do() qui échoue ou un statut
d'erreur tuait le tour. Les messages d'erreur le disaient eux-mêmes —
« réessaie dans quelques secondes » — autrement dit on demandait à
l'utilisateur de refaire à la main ce que le code pouvait faire seul. Une
tâche planifiée tombée pendant un redémarrage du moteur échouait pour de
bon, sans personne pour recliquer.
Trois reprises consécutives, 0,8 → 1,6 → 3,2 s, plafonnées, interruptibles
par un /stop. La règle de sûreté ne souffre pas d'exception : on ne rejoue
que TANT QU'AUCUN OCTET N'A ÉTÉ DIFFUSÉ, sinon la moitié de la réponse
déjà chez l'utilisateur serait dupliquée. Le compteur repart à zéro dès
qu'une réponse arrive.
500 n'est pas un statut de reprise : c'est ce que llama.cpp rend pour un
appel d'outil malformé ou un prompt trop long, deux échecs déterministes
que les filets sémantiques traitent déjà. Restent les codes qui disent
« pas maintenant » : 429, 502, 503, 504.
## Presets externes (backend_external.go, web_external.go)
Un preset avec EXTERNAL=1 route le chat vers une API OpenAI-compatible
distante (OpenAI, Groq, OpenRouter, un vLLM sur une autre machine) au lieu
du llama-server local. C'est un preset COMME UN AUTRE : même liste, même
bascule, même prompt système par preset. La différence ne vit qu'à deux
endroits — l'inférence (resolveChatEndpoint) et la bascule, qui arrête le
moteur local au lieu de le redémarrer.
La clé du serveur local ne part jamais chez un tiers : chaque endpoint
porte la sienne. La clé du preset n'est jamais renvoyée en clair à
l'interface, et un champ vide ne l'efface pas — il faut y avoir touché.
Une fenêtre dédiée plutôt que l'éditeur habituel : un modèle distant n'a
ni quantification, ni couches GPU, ni moteur. Un bouton teste la connexion
avant d'enregistrer, et rend le message de l'API plutôt que le JSON brut.
Le résumé de compactage part au même endroit que le chat : le laisser
taper le moteur local aurait cassé toute compaction sur un preset externe.
## see_image (chat_vision_tool.go)
Loki savait voir une pièce jointe et une capture qu'il venait de prendre,
mais pas un fichier qui dort sur le disque : « regarde ~/photos/bug.png »
n'avait aucune réponse, `read` rendant des octets binaires. L'outil charge
l'image et la réinjecte dans un message utilisateur multimodal — même
chemin que les pièces jointes.
Même règle ÉPHÉMÈRE que les captures (et non celle de l'amont, qui persiste
l'image) : l'image va dans le tour en cours, pas dans l'historique. Un
base64 persisté repartirait à chaque tour et finirait par dépasser la
fenêtre pour de bon.
Le marqueur de perte à la compaction existait déjà mais n'offrait qu'un
recours, « reprends la capture » — ce qui enverrait photographier une page
web alors que l'image perdue est un PNG du disque. Formulation généralisée.
## Au passage
toolCallLabel est extrait de runChat. Cette table nom d'outil → argument a
une double fonction — libellé affiché ET argument principal — donc un outil
absent s'exécute sur une chaîne vide : see_image répondait « chemin de
fichier manquant » quoi qu'on lui passe, sans que rien d'autre ne bronche.
Une table pareille se teste.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_0129sffVC43rezAXUMQuzUog
TestLoadConversationAbsenceLegitimeResteRapide vérifie qu'une absence
légitime — première installation, rien d'enregistré — ne déclenche aucune
reprise. Il le mesurait au chronomètre : « moins de 250 ms », la durée
d'une attente de reprise.
Le temps de mur ne dit pas ça. Il mêle le coût du PREMIER essai (créer et
ouvrir la base bbolt, fsync compris) à l'attente qu'on cherche à exclure.
Sur un runner CI chargé, cet essai unique a pris 435 ms : le test a échoué
alors qu'aucune reprise n'avait eu lieu, et le même commit passait une
minute plus tôt sur un autre runner.
LoadConversation compte désormais ses reprises (loadConvRetries), et le
test lit ce compteur. Ce qu'il affirme est enfin ce qu'il mesure, et il ne
dépend plus de la charge de la machine.
Le test de la base illisible vérifie le compteur dans l'autre sens (quatre
reprises attendues) : sans ça, un compteur bloqué à zéro rendrait la
première assertion vraie sans rien prouver.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_0129sffVC43rezAXUMQuzUog
Un modèle téléchargé depuis l'éditeur d'un preset survit à la suppression
de ce preset (c'est voulu : on le réutilise ailleurs). Il devenait pourtant
inatteignable — impossible de refaire un preset dessus, impossible de
l'effacer.
Trois causes, trois correctifs.
1. « Le modèle existe déjà » n'est plus une erreur. La recherche Hugging
Face proposait le quant, le clic lançait la sonde, et le téléchargement
répondait en rouge « le modèle existe déjà » — fin du parcours. La sonde
constate maintenant la présence du fichier (sans même sortir sur le
réseau) et renvoie la valeur à écrire dans MODEL= : l'interface le
SÉLECTIONNE, et la file continue (le projecteur vision, par exemple).
Les quants déjà présents portent une pastille « déjà installé » dans la
liste du dépôt, avant le clic.
2. Le sélecteur de modèle reconnaissait mal ce qu'il avait sous les yeux.
/api/models comparait le dossier de chaque .gguf à LokiHome() alors que
les téléchargements atterrissent dans $LOKI_HOME/models : la comparaison
ne pouvait jamais être vraie. Conséquences : l'étiquette « dossier loki »
ne s'affichait nulle part, et un preset écrit MODEL=modele.gguf
s'affichait « introuvable ; ajoute son dossier ci-dessous » — le fichier
étant juste à côté. Un nom simple est désormais résolu comme le fait le
moteur : dossier de loki d'abord, puis les autres.
3. Une liste « Modèles installés », dans le groupe Modèle de l'éditeur.
La route /api/models/delete existait depuis longtemps ; aucun bouton ne
l'appelait. Le seul moment où un .gguf pouvait disparaître, c'était en
cochant « supprimer aussi le fichier » à la suppression de son preset.
La liste montre taille, dossier, tranches manquantes, et qui s'en sert :
le modèle en service ne s'efface pas (le moteur l'a ouvert, la place ne
serait même pas rendue), celui que des presets nomment prévient en les
nommant puis obéit. La suppression dit ce qu'elle a libéré.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_0129sffVC43rezAXUMQuzUog
Parakeet TDT 0.6B v3 (NVIDIA), servi par sherpa-onnx. La v3 et non la v2 :
c'est la seule des deux qui parle français — la v2 est anglais seul.
CE QUI DISPARAÎT DU DOCKERFILE
Deux étapes de compilation, dont une CUDA de ~200 fichiers nvcc qui a été tuée
par l'OOM du runner plus d'une fois, et avec elles tout l'appareillage de
garde-fous qu'elles réclamaient (GGML_NATIVE=OFF contre le SIGILL en
production, bornage des architectures CUDA, deux binaires CPU/CUDA à choisir à
l'exécution). À la place : le téléchargement d'un binaire statique de 35 Mo,
version épinglée et empreinte SHA-256 vérifiée — le binaire s'exécute sur la
machine de l'utilisateur, une release remplacée en amont ne doit pas passer en
silence.
CE QUI CHANGE DANS LE CODE
La forme est la même — un processus local supervisé, éteint après dix minutes
d'inactivité. Le dialogue, lui, change : whisper-server exposait du HTTP
multipart, sherpa-onnx n'expose qu'un WebSocket dont le protocole tient en deux
entiers et des flottants. D'où un client WebSocket et une conversion WAV →
float32 côté serveur. Le parcours des blocs du WAV n'est pas du zèle : l'offset
44 codé en dur transforme un bloc LIST intercalé en craquement au début de
chaque phrase.
DEUX RÉGLAGES DISPARAISSENT, ET C'EST LE MOTEUR QUI L'IMPOSE
La LANGUE : Parakeet la détecte lui-même, il n'a aucun drapeau pour la forcer.
Le réglage n'aurait servi qu'à mentir. À surveiller : whisper avait précisément
écarté la détection automatique parce qu'elle se trompait sur des tranches
courtes.
Le GPU : le build livré est le statique CPU. Annoncer un sélecteur de carte
sans pouvoir l'honorer serait pire que de ne rien annoncer — et un modèle de
0,6 B en int8 sur des tranches de quelques secondes n'en a pas besoin, la carte
reste au moteur de chat.
MIGRATION
Un réglage enregistré du temps de whisper retombe sur le défaut au lieu de
casser la dictée. Les modèles ggml de /data/whisper/ ne servent plus à rien
mais ne sont PAS effacés : ce sont des données que personne n'a demandé de
perdre. Ils sont à supprimer à la main.
Le paquet UI regénéré ici couvre aussi les sources du commit précédent.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Trois apports repris d'AJEAN 0.12.9 → 0.13.5, adaptés au fork.
MÉMOIRE LONGUE DE LA CONVERSATION (chat_recall.go)
Le compactage résumait, donc perdait. Chaque gros bloc du torse est désormais
ARCHIVÉ verbatim sous un identifiant court (r7…) dans bbolt AVANT d'être
résumé ; le résumé cite l'id, et le modèle le rappelle avec recall(id) ou le
retrouve par mots-clés avec recall_search. Le contexte reste plat, l'archive
grossit sur disque. En mode code, un fichier lu ou un diff produit tôt dans la
session n'est plus perdu au compactage suivant.
Au passage : garde-fou anti-résumé-dégénéré, budget de résumé indexé sur la
fenêtre, queue ramenée à 20 % (compacter plus large ne coûte plus de perte), et
fin de l'épinglage du 1er message user — le modèle répondait à l'ancienne
demande au lieu de continuer la tâche en cours.
PROJETS (projects.go)
Un projet cloisonne une mémoire, ses discussions et ses trackers. La couture
est memoryDir(), qui pointe sur le projet actif : tout le code mémoire en
hérite sans le savoir. Migration automatique au premier démarrage (memory/*.md
→ memory/generale/, discussions et tâches orphelines rattachées). Une tâche
planifiée vise un projet et l'exécution le force, pour qu'une veille n'écrive
pas dans la mémoire du chantier affiché à l'écran.
TRACKERS (tracker.go)
3e type de mémoire : les données datées qui s'accumulent. On ne les lit jamais
en entier — consultation par niveaux (vue d'ensemble → année → mois →
événements), et la dernière valeur de chaque tracker est donnée d'emblée au
modèle, qui répond sans appeler l'outil.
Aussi : index MEMORY.md tenu par le CODE et injecté en tête de conversation
avec la description du projet (le modèle ne peut plus le désynchroniser) ;
prompt système rattaché au PRESET et non plus global — stocké en base, pas
dans le .env, qui ne saurait pas porter un texte multiligne.
Deux correctifs du lot précédent voyagent ici, faute de pouvoir séparer les
fichiers : msgText signale la présence d'une image au compactage, et le
garde-fou « pensé sans agir » passe à deux relances (nudgeCount/maxNudges).
Le paquet UI est regénéré dans le commit suivant, qui touche les mêmes sources.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
- Au démarrage, une lecture ratée de la base (verrou bbolt transitoire pendant
le chevauchement des process au redémarrage du conteneur) était confondue
avec une conversation absente. Pire que l'amont chez nous : getStr rend ""
dans les deux cas, donc convEnsureActive forgeait un NOUVEL identifiant et
l'écrasait — le fil en cours devenait orphelin, en silence. On sonde
désormais la base avec son erreur AVANT toute écriture, on réessaie quatre
fois, et un échec durable est journalisé sans que rien ne soit touché.
- Une capture d'écran disparaissait sans laisser de trace : stripImageParts
aplatissait le message en ne gardant que sa légende. Le marqueur
imageLostMarker rend la perte VISIBLE, pour que le modèle sache reprendre
une capture au lieu de la redécrire de mémoire.
- maxLogEvents 20000 → 200000 : un seul tour à très long raisonnement
tronquait déjà le journal de rejeu, et l'utilisateur perdait le début de sa
conversation à l'écran.
- Keepalive WebSocket des postes distants (ping toutes les 25 s, des DEUX
côtés). Sans lui, un poste au repos était coupé au bout de ~60-100 s par les
intermédiaires qui ferment les canaux inactifs, puis reconnecté après
backoff — les déconnexions à répétition sur tous les postes.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
CTX passé à 100000 dans l'éditeur, « enregistré »… et la carte du chat
qui affiche toujours 32768. Seul le fichier du preset changeait :
config.env gardait l'ancienne valeur, le moteur tournait avec, et plus
aucun preset n'était détecté actif (empreinte différente). Il fallait
penser à rebasculer dessus à la main.
SavePresetApplying décide AVANT l'écriture si le preset édité est celui
en service (empreinte de l'ancien fichier == configuration courante) ;
si oui, la nouvelle version est installée comme une bascule
(applyPresetFile : réglages machine et moteur préservés) et le service
redémarre en arrière-plan. Un preset inactif ou nouveau reste un simple
fichier. L'UI le dit et rafraîchit l'état — la jauge de contexte suit.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XFhcmBMUXdK6UesdGUgFPH
Il ne se remplissait qu'à l'ouverture ; tout ce que l'agent écrivait
ensuite (rapports, captures, scripts) et chaque pièce jointe déposée
restaient invisibles tant qu'on ne cliquait pas « rafraîchir ».
filesOnActivity, regroupé à 400 ms : appelé à chaque résultat d'outil,
en fin de tour et après un dépôt. Rien pendant le rejeu du journal ni
panneau fermé — l'ouverture recharge de toute façon.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XFhcmBMUXdK6UesdGUgFPH
Trois maux d'une conversation agentique longue :
- Chaque appel d'outil s'écrivait en de nombreux événements (annonce,
frappe du corps, arguments) jusqu'au done=true qui porte déjà l'état
final. Le journal enflait jusqu'à maxLogEvents et tronquait les plus
VIEUX événements : les premiers messages disparaissaient à l'affichage.
Seul le done=true est conservé au compactage.
- Un événement non-outil (stats, raisonnement) glissé entre l'annonce et
le résultat faisait émettre l'outil DEUX fois au replay et à l'export
Markdown. L'annonce reste en attente jusqu'au done.
- Ouvrir une session plus ancienne avec le curseur de la précédente
(Seq plus élevés) sautait tout : conversation vide. Curseur au-delà du
dernier Seq → on repart du début.
- L'export JSON embarquait les images en base64 (fichier énorme) : les
pièces jointes sont réduites à leur descriptif.
Repris de l'amont AJEAN v0.12.7, avec ses tests.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q7fwdmmVbvLHznF9v1npzN
Un mot fréquent noyait les bonnes pages : la recherche ne comptait que
les occurrences. Elle pondère maintenant chaque terme par sa rareté dans
la mémoire et favorise les pages qui couvrent plusieurs mots de la
requête.
Repris de l'amont AJEAN v0.11.7, avec ses tests.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q7fwdmmVbvLHznF9v1npzN
Moteur qui tourne, carte déjà pleine : l'énumération des cartes plante
en « CUDA error: out of memory » et ne rend qu'une liste tronquée — le
groupe Cartes graphiques de l'éditeur se cachait (moins de deux cartes)
et le tensor-split était perdu après un simple rechargement de l'UI,
qui vide le cache mémoire.
La dernière énumération réussie est persistée dans $LOKI_HOME/devices.json
et servie en repli (stale) quand le moteur sort en erreur. Identité, ordre
et mémoire totale sont des faits matériels stables ; seule la mémoire
libre y est périmée, sans importance pour répartir.
Repris de l'amont AJEAN v0.10.8 et v0.11.4.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q7fwdmmVbvLHznF9v1npzN
onchange ne part que sur une interaction : créer un preset et laisser
l'interrupteur décoché n'écrivait pas REASONING=, et la clé absente
laisse le moteur suivre le gabarit du modèle — il raisonnait malgré le
switch affiché sur off. À l'enregistrement, l'état de l'interrupteur
est désormais matérialisé : off explicite, ou on si aucune valeur active
plus précise (auto/deepseek) n'est déjà là.
Repris de l'amont AJEAN v0.12.1 (issue #46).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q7fwdmmVbvLHznF9v1npzN
Depuis 6f6a321 le moteur est un réglage de machine : le preset ne
l'impose plus, la bascule garde le courant. En conteneur l'éditeur ne
proposait de toute façon qu'une seule case, « Image », que personne ne
pouvait changer — et le BIN figé dans le preset servait encore à lister
les cartes graphiques : un vieux preset interrogeait le moteur de
l'image au lieu du moteur mis à jour.
Le groupe disparaît de l'éditeur ; la liste des GPU interroge le moteur
courant (config_bin), mémorisé au préchauffage. CSS mort retiré.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q7fwdmmVbvLHznF9v1npzN
Le moteur mis à jour depuis l'interface (Réglages → Moteur, BIN →
/data/engine/server-cuda-b10680/llama-server) ne tenait pas : à la
bascule de preset suivante — changer de modèle, tâche planifiée —
/app/llama-server revenait, et le modèle qui chargeait cinq minutes
plus tôt mourait sur « unknown model architecture: 'qwen4exp' ». Le
journal alternait les deux moteurs sans qu'aucun réglage visible ait
bougé, et le panneau Moteur affichait « fourni par l'image » juste
après un « ✓ moteur mis à jour ».
Cause : chaque preset créé depuis l'UI embarque BIN (newPresetSeedKeys),
donc le chemin de l'image de l'époque, et applyPresetFile remplace TOUTE
la configuration par le preset — BIN n'était pas dans preservedKeys.
Le moteur est un réglage de machine : le courant est conservé à la
bascule, sauf si le preset désigne un backend personnalisé (compilé pour
un modèle précis — là, c'est un vrai choix par modèle, il gagne). Et un
nouveau preset ne fige plus le moteur de l'image ni un moteur téléchargé.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01961iDyM6pwn2dE2SW23gYX
docker-entrypoint.sh reposait BIN=/app/llama-server à chaque démarrage
du conteneur, sans regarder ce qu'il y avait avant. L'intention était
saine — une mise à jour d'image ne doit pas laisser un BIN obsolète —
mais elle écrasait aussi le moteur téléchargé depuis l'interface
(« mettre à jour le moteur », /data/engine/<version>/), pourtant choisi
par l'utilisateur et toujours présent sur le volume.
Symptôme vécu : Qwen3.8-Flash-Next chargeait avec server-cuda-b10680 ;
au redémarrage suivant, retour silencieux au moteur de l'image et
« unknown model architecture: 'qwen4exp' », sans qu'aucun réglage ait
bougé. Le journal alternait /app et /data/engine sans raison visible.
On ne garde BIN que s'il désigne un moteur installé sous
$LOKI_HOME/engine/ et encore exécutable ; sinon, comportement d'avant.
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Relecture du bouton « Libérer la VRAM » (009b585) — six défauts, tous
sur la même feature :
- gpuUsedSettled comptait une lecture ratée de nvidia-smi comme « 0 Mo »
(pilote en réinitialisation juste après l'arrêt) : freed = before, et
l'interface annonçait 14 Gio rendus alors que rien n'avait bougé. Elle
rendait aussi la main au premier palier, AVANT que le pilote ait réagi
(taskkill et Process.Kill reviennent avant le ménage CUDA) : « 0 Mo »
après un déchargement qui marchait. gpuSettle saute les lectures
ratées, n'accepte un palier qu'une fois la baisse observée, et est
testable (sampler injecté).
- /api/vram/unload et /reload acceptaient GET : sans clé de pilotage,
une balise <img> sur une page tierce suffisait à couper le moteur.
405 + Allow: POST.
- whisperShutdown prend wsrvMu, que whisperEnsure garde jusqu'à deux
minutes pendant un chargement de modèle : le geste dépassait le délai
du navigateur, moteur pourtant déjà arrêté. whisperShutdownVite tue le
processus en train de démarrer (poignée atomique hors verrou) au lieu
d'attendre derrière lui.
- Sous systemd, une unité en crash-loop répond « activating », pas
« active » : le stop était sauté et systemd relançait llama-server
toutes les trois secondes pendant que l'UI disait « déjà arrêté ».
engineNeedsStop élargit aux états transitoires.
- Un moteur planté au chargement était présenté comme « modèle
déchargé — recharge-le » : LOAD_ERROR distingue les deux, le conseil
renvoie vers l'erreur affichée dans le moniteur.
- Deux clics concurrents (moniteur + réglages) lançaient un stop au
milieu d'un start ; VRAM_BUSY fait verrou, et le bouton se repeint
depuis l'état renvoyé par le serveur, pas depuis l'ancien poll.
Quelques Mo de bruit entre deux lectures ne font plus « VRAM libérée :
0.0 Gio ».
Au passage, le 404 d'un téléchargement nomme le fichier manquant : sur
un dépôt qui publie six fragments sur sept (table PLE livrée à part),
« la révision a pu être réécrite » envoyait chercher au mauvais endroit.
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Le modèle occupe la mémoire vidéo tant que le moteur tourne : une autre
application qui réclame la carte (jeu, encodage, autre serveur d'inférence)
ne trouvait plus rien à prendre. Le geste existait — « arrêter » le service,
au fond des réglages — mais son nom ne disait pas qu'il libérait la VRAM, et
il laissait tourner le serveur de dictée, qui garde la carte lui aussi.
- POST /api/vram/unload : arrête le moteur ET la dictée, attend que le pilote
rende la mémoire (une lecture immédiate rapporte « 0 Mo libérés » après un
déchargement pourtant réussi) et renvoie le bilan chiffré. Refuse pendant une
génération, sauf {force:true} — la couper perdrait la réponse en cours.
- POST /api/vram/reload : relance le moteur, préflight compris (BIN/MODEL
absents = la vraie raison tout de suite, pas un « chargement… » sans fin).
- Bouton sur les jauges du moniteur, là où l'on regarde la VRAM ; il devient
« Recharger le modèle » dès que le moteur est arrêté, d'après /api/status et
non d'un drapeau local (un second onglet afficherait sinon un bouton qui ment).
- Même commande dans Réglages → Moteur → Service du moteur.
- Carte de saisie : « Modèle déchargé — Recharger le modèle » au lieu de
« Le modèle charge », qui promettait un chargement qui ne viendrait jamais.
La lecture nvidia-smi de /api/vram passe dans web_vram.go (gpuStats), partagée
avec le bilan du déchargement.
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.preset-add est en display:none par défaut, et n'était révélé que par
« details[open]>summary>.preset-add ». Les panneaux de réglages ont
migré vers <section class="set-pane"><div class="set-pane-h">, donc ce
sélecteur ne matchait plus : le « + » des Presets restait invisible et
il n'y avait plus aucun moyen d'en créer un depuis l'interface.
Le même bouton dans « Discussions » est resté visible, lui, parce qu'il
vit encore dans un <details open><summary> — d'où un défaut qui ne
touchait que les presets.
Règle ajoutée pour le nouveau conteneur, puis UI réassemblée
(tools/assemble-ui).
Vérifié dans l'application lancée : display passe de none à block, et le
« + » apparaît dans l'en-tête du volet Presets.
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Le build de 51 minutes a échoué au lien final : « libcuda.so.1 not found »,
références cuMem* non résolues, et une libggml-cuda.so PARTAGÉE alors que
BUILD_SHARED_LIBS=OFF est censé être passé. Ce dernier détail était le vrai
indice : les drapeaux n'atteignaient pas cmake du tout.
ARG WHISPER_CMAKE_FLAGS="…" était déclaré entre deux étapes. Règle Docker :
un ARG posé après un FROM appartient à l'étape où il apparaît ; les « ARG »
nus des étapes whisperbuild-* héritent, eux, du scope GLOBAL — où rien
n'était défini. Valeur vide, cmake sans aucun drapeau : ggml en bibliothèques
partagées (échec de lien contre les stubs du pilote), et surtout
-march=native — le SIGILL de la PR #18 revenu en silence sur les deux
binaires. Les tests du Dockerfile n'y voyaient rien : ils vérifiaient le
texte, pas les règles de portée de Docker.
- L'ARG remonte avant le premier FROM, à côté de LLAMACPP_IMAGE.
- Chaque étape vérifie désormais SON binaire : un ldd qui montre libggml ou
libwhisper en dynamique fait échouer le build sur-le-champ, au lieu de
laisser partir un binaire qui ne trouvera pas ses .so dans l'image finale.
- TestDockerfileArgFlagsGlobal verrouille la position de l'ARG, ancré en
début de ligne — une première version se laissait berner par une
occurrence en commentaire, sa contre-épreuve l'a montré.
libcuda.so.1 reste une dépendance dynamique normale du binaire CUDA : c'est
le pilote, injecté à l'exécution par le NVIDIA Container Toolkit, et
l'édition de liens la résout via les stubs du toolkit.
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Depuis la fusion de la PR #21, chaque push sur main échouait en moins d'une
minute avec zéro job lancé : le YAML du workflow était devenu invalide.
La PR #21 ajoutait cache-from/cache-to après build-args, alors que le bloc
with: les portait DÉJÀ en fin de liste. Une clé dupliquée dans un mapping
YAML fait rejeter le workflow avant même son démarrage — d'où des échecs
immédiats, sans le moindre journal.
Rectification au passage : le cache n'était pas absent, il était déjà actif.
Les trente-sept minutes venaient de la nouveauté de l'étape CUDA (cache
froid) et de l'absence de borne d'architectures, corrigée elle pour de bon.
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Le build ne mourait plus, mais tournait encore après trente-sept minutes. Et
il aurait produit un binaire inutilisable sur la moitié du matériel visé.
Les GPU de la machine cible sont une RTX 5060 Ti (Blackwell, sm_120) et une
RTX 3060 (Ampere, sm_86). L'étape de compilation était épinglée sur
nvidia/cuda:12.4.1 : ce nvcc-là ne CONNAÎT pas Blackwell. Il refuse
l'architecture, et le binaire ne tournerait au mieux que par recompilation PTX
au chargement. 12.8.1 sur Ubuntu 24.04 est désormais utilisé — exactement ce
avec quoi llama.cpp bâtit l'image amont qui fournit libcudart.
Pour la durée, deux causes distinctes :
- Sans borne, ggml compile pour TOUTES les architectures qu'il connaît, de
Maxwell à Blackwell. CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ramène le travail à quatre
(Turing → Blackwell), et l'ARG CUDA_ARCHS permet d'élargir sans toucher au
fichier pour un GPU plus ancien.
- Surtout : ce binaire ne dépend d'AUCUN fichier du dépôt, et il était pourtant
recompilé à chaque push. Le cache de couches GitHub Actions le réutilise tant
que ses lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seuls le code Go et
l'assemblage de l'image se refont.
Un test vérifie le plancher CUDA et la présence de la borne d'architectures :
ces deux fautes ne se voient pas à la lecture et coûtent quarante minutes à
découvrir.
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Le premier build de l'image avec whisper CUDA a échoué après huit minutes
sans écrire une seule ligne d'erreur : le journal s'arrête à 92 % de la
compilation, puis « Complete job ». Un compilateur qui échoue dit pourquoi ;
un compilateur tué ne dit rien.
Ces 92 % étaient atteints en TREIZE secondes. Ce ne sont pas des compilations
terminées, ce sont des nvcc lancés simultanément.
« cmake --build -j » sans nombre autorise chez Make un parallélisme illimité.
ggml-cuda compte environ 200 fichiers d'instanciation de gabarits et chaque
nvcc réclame 1 à 2 Go : le runner (16 Go) mourait d'un OOM. L'étape CPU y
survivait — peu de fichiers, compilation légère — ce qui a rendu le piège
invisible jusqu'à l'arrivée de CUDA.
- -j"$(nproc)" sur les deux étapes, et un test le vérifie désormais : cette
faute est indétectable à la lecture et ne se manifeste qu'en CI.
- Le runner libère dotnet, android et ghc avant de bâtir. L'empilement
nvidia/cuda-devel + runtime CUDA + Chromium approche les 14 Go disponibles ;
cette part-là reste une hypothèse, mais elle coûte une minute à écarter.
- whisper-server CUDA est strippé : les symboles de débogage d'un binaire
ggml-cuda pèsent plusieurs centaines de mégaoctets dans l'image finale.
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Le choix du matériel et du modèle n'existait nulle part : la dictée prenait
le seul modèle codé en dur et le seul chemin possible. Sur une machine à
plusieurs GPU, rien ne permettait de dire lequel prêter à whisper.
Le panneau liste les GPU avec leur VRAM libre (/api/vram donne déjà tout), et
chaque modèle avec sa taille de téléchargement et sa mémoire. Un modèle absent
le dit dans sa propre étiquette : le choisir n'est pas un réglage instantané
mais un transfert de plusieurs centaines de mégaoctets, et le taire ferait
passer l'attente pour une panne.
Le test du micro capte trois secondes, affiche le niveau mesuré puis la
transcription, sans toucher au champ de saisie. Vu de l'extérieur, un micro
muet, un niveau trop faible et un moteur en panne se ressemblent tous — il
fallait bricoler ce diagnostic à la main pour les distinguer.
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Chaque dictée relançait whisper-cli, qui relisait le modèle depuis le disque
avant de transcrire. Ce chargement dominait le temps de réponse — 3,2 s de
calcul pour 3,4 s d'audio — et aucun réglage ne pouvait le rattraper.
whisper-server garde le modèle en mémoire entre deux phrases. Loki le
supervise : démarrage au premier clic sur le micro, extinction après dix
minutes sans dictée. Une dictée n'est pas un service permanent, et garder un
modèle chargé toute la journée priverait le moteur de chat de sa VRAM.
- Réglages serveur (modèle, langue, matériel, réactivité) dans bkState, avec
leurs routes. La langue par défaut passe de « auto » à « fr » : sur quelques
secondes d'audio la détection se trompe, et une langue mal détectée produit
du charabia — des suites de caractères géorgiens ont été observées.
- Catalogue de quatre modèles, de small à large-v3 ; large-v3-turbo par
défaut. Téléchargement par identifiant, dans un .part renommé à la fin : un
transfert interrompu ne laisse plus un .bin tronqué qu'on croirait bon.
- Le GPU se choisit par CUDA_VISIBLE_DEVICES, posé en REMPLAÇANT toute valeur
héritée. Dupliquée, la variable laisse le gagnant dépendre de la libc.
- Les marqueurs de whisper ([BLANK_AUDIO], (silence)) ne sont plus collés dans
le champ de saisie comme s'ils étaient du texte dicté.
L'image construit DEUX binaires whisper-server, CPU et CUDA. LLAMACPP_IMAGE
accepte la variante CPU de l'image amont ; sur cette base les .so CUDA sont
absentes et un binaire lié à CUDA n'a même pas de quoi démarrer, donc aucun
repli n'est possible depuis le programme. Le garde-fou du Dockerfile vérifie
maintenant les deux étapes : les drapeaux de portabilité de la PR #18 doivent
survivre à l'arrivée de CUDA.
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Sept tâches, de la persistance des réglages au panneau de l'interface. Le
temps réel (WebSocket + découpeur) fait l'objet d'un second plan : ce plan-ci
livre déjà un logiciel utilisable — bon modèle, GPU au choix, lenteur
supprimée — sans le direct.
Contraintes relevées dans le dépôt et inscrites en tête du plan : la CI
compile pour Windows (donc pas de Setsid), staticcheck doit rester à zéro, et
index.html est généré par tools/assemble-ui, jamais édité à la main.
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La dictée marche depuis la PR #18 mais comprend mal et n'écrit qu'à l'arrêt du
micro. La lenteur est structurelle : chaque requête relance whisper-cli, qui
recharge le modèle depuis le disque. Découper en tranches par-dessus ce
mécanisme reviendrait à recharger le modèle toutes les quelques secondes.
La conception retient whisper-server (modèle chargé une fois, supervisé par
Loki comme llama-server), un découpage en tranches calé sur les silences et
piloté côté Go, et un panneau Dictée pour choisir GPU, modèle, langue et
réactivité.
Deux points tranchés en cours de route :
- Deux binaires whisper-server, CPU et CUDA, pas un seul. LLAMACPP_IMAGE
accepte la variante CPU de l'image amont ; sur cette base les .so CUDA sont
absentes et un binaire lié à CUDA n'a même pas de quoi démarrer. Un binaire
unique condamnerait cette variante.
- Le seuil de silence est adaptatif. Un seuil fixe ne coupe jamais dans une
pièce calme avec un micro discret, et coupe sans arrêt près d'un ventilateur.
Les drapeaux GGML_NATIVE=OFF restent exigés sur les deux cibles : le SIGILL de
la PR #18 ne doit pas revenir par la porte du build CUDA.
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La dictée n'a jamais transcrit une seule phrase. Le micro enregistrait bien —
contexte HTTPS, autorisation accordée, bouton rouge — mais le serveur répondait
500 sur chaque envoi :
whisper-cli : AMX is not ready to be used!
read_audio_data: reading audio data from '/tmp/loki-dictee-...wav' ...
read_audio_data: trying to decode with miniaudio
Deux indices dans ces trois lignes. « AMX is not ready to be used » ne sort que
d'un binaire COMPILÉ avec les instructions AMX, celles d'un Xeon récent — le
runner GitHub. Et le journal s'arrête net : ni « failed to decode », ni texte
transcrit. Le processus ne renvoie pas une erreur, il meurt.
ggml compile en -march=native par défaut. Le binaire partait donc taillé pour
le processeur qui l'avait construit, et rencontrait une instruction illégale
dès qu'on le posait ailleurs.
- GGML_NATIVE=OFF à l'étape whisperbuild, AVX-512 et AMX explicitement coupés.
Reste la ligne de base AVX2/FMA/F16C de ggml, présente sur tout x86-64 depuis
2013. Un test lit le Dockerfile et garde ces drapeaux : rien à l'exécution ne
rappellerait leur raison d'être au prochain qui touchera cette étape.
- Le handler ne renvoyait que la dernière ligne de stderr. Sur une mort par
signal, cette ligne est celle d'AVANT le coup fatal : elle ressemble à une
explication sans en être une, et envoie chercher du côté de l'audio. Il dit
maintenant comment le processus a fini — « signal: illegal instruction » vaut
diagnostic à lui seul.
L'image doit être reconstruite : whisper-cli y est compilé.
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Le correctif précédent ne pouvait pas s'appliquer. Il ne posait « -ngl auto »
que si la clé NGL était ABSENTE de config.env — or defaultConfig() y sème
NGL=999 sur chaque installation neuve. La quasi-totalité des configurations la
portent donc sans que personne ne l'ait choisie, le code la lisait comme un
choix délibéré, et l'abandon revenait intact :
W common_fit_params: failed to fit params to free device memory:
n_gpu_layers already set by user to 999, abort
999 n'a jamais été un nombre de couches : c'est la sentinelle historique
« toutes ». Sur un moteur qui sait mesurer la VRAM libre, elle devient donc
« -ngl auto », et Loki le dit sur stderr plutôt que de le faire en douce. Tout
autre nombre reste intouché — c'est un vrai choix. NGL=all force l'ancien
comportement, NGL=auto n'envoie toujours aucun drapeau, et un moteur ancien
reçoit toujours 999 (l'omettre le ferait tourner 100 % CPU).
- La décision sort dans nglArgs(), fonction pure : la seule question qui
demande le moteur arrive déjà tranchée, donc elle se teste sans lancer
llama-server. 10 cas couverts.
- binFitsLayersItself() double la lecture fine de l'aide par la présence de
--load-mode. Les deux sont arrivés dans la même vague ; une description
reformulée ou une colonne plus large ne doit pas faire conclure « moteur
incapable » et réimposer 999.
- L'aide de la clé et le sous-titre du champ disent la nouvelle règle.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Les llama-server récents ont fusionné --mlock, --mmap et --no-mmap dans un
seul --load-mode, et refusent désormais d'ajuster les couches GPU dès qu'on
leur impose un nombre : « n_gpu_layers already set by user to 999, abort ».
Le moteur pousse alors tout sur le GPU et meurt en cudaMalloc, ou se replie
à moitié sur le CPU — débit effondré, GPU à 100 %.
- Traduction des drapeaux dépréciés AU LANCEMENT, pas dans le preset :
--mlock → --load-mode mlock, --no-mmap → --load-mode none, --mmap →
--load-mode mmap. Les interrupteurs de l'interface continuent d'écrire
l'ancienne forme, et un moteur antérieur la reçoit telle quelle. Un
--load-mode écrit à la main dans EXTRA_ARGS gagne sur tout.
- -ngl auto par défaut quand le moteur propose la valeur, 999 sinon (l'omettre
sur un moteur ancien le ferait tourner 100 % CPU). NGL=<nombre> dans le
preset reste souverain.
- --parallel et -ngl ne sont plus ajoutés en double quand EXTRA_ARGS les porte
déjà : le moteur râlait (« specified multiple times ») et, pire, c'est la
dernière occurrence qui gagne — le réglage explicite du preset était donc
silencieusement écrasé par le défaut de Loki.
- Les capacités se lisent dans « <bin> --help », une seule fois par binaire
(binHelp met en cache) au lieu d'un lancement par question.
Dictée : quand le téléchargement du modèle whisper échoue (conteneur sans
réseau, Hugging Face injoignable), le serveur renvoyait bien la raison mais
l'interface affichait quand même « téléchargement (0 %) ». L'erreur cachée
laissait cliquer indéfiniment sur un micro qui n'écrira jamais rien.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
- Le bouton « vérifier les mises à jour » revient dans la carte Moteur : il
ne fait QUE regarder, là où « mettre à jour » télécharge et bascule après
confirmation. Deux gestes qui n'engagent pas pareil, deux boutons.
- Les boutons « catalogue » / « + ajouter un serveur » (MCP) étaient des
pilules arrondies au milieu de boutons rectangulaires : même gabarit que
leurs voisins (4 px, 12 px, mêmes marges).
- « Réglages » devient « Paramètres » dans la barre latérale et en tête de
la modale.
Version 0.12.3.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
La carte d'outil qui porte une capture (web_screenshot) échappe au plafond
de 280 px — l'image se montrait par le trou d'une serrure — et au repli
automatique : l'image EST le résultat, la replier la cachait sitôt prise.
Elle garde son max-height propre (420 px) et s'ouvre plein écran au clic.
Retirée de la liste de repli du tour pour survivre aussi au repli de fin de
tour. Au rejeu du journal, elle arrive repliée comme le reste de
l'historique. Version 0.12.2.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Une carte (mémoire, raisonnement, outil…) reste ouverte pendant que SA
section travaille — bornée à 280 px, défilement qui suit l'écriture — et se
replie dès qu'elle est finie : l'outil au retour de son résultat, le
raisonnement quand le bloc suivant démarre, le reste en fin de tour. On
retrouve les fenêtres distinctes par section, sans qu'elles envahissent la
page. Version 0.12.1.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Sélecteur de modèle fonctionnel, dictée vocale, cartes de raisonnement qui
suivent l'écriture, moyenne tok/s de la conversation, % de chargement réparé
à chaud, tri des discussions par création, bouton Réglages en pied de barre.
Notes de version à jour ; .syso régénérés.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- Le défilement interne des cartes bornées ne suivait PAS la génération :
le rendu en attente porte la bulle entière (.msg), pas .body — le test
« parent = bodywrap » ne passait jamais et l'épinglage bas était mort.
On cherche maintenant le bodywrap DANS la bulle : la carte suit le texte
au fur et à mesure, et une remontée manuelle est respectée. Les cartes
d'outil suivent aussi la ligne en cours, puis remontent en tête une fois
l'appel terminé.
- Bouton micro : il gardait la bordure des boutons génériques, décalé de
ses voisins. Ajouté aux règles communes des boutons de saisie (34 px,
sans bordure, fond au survol) avec #attach et #files-btn.
- La carte du temps total (au-dessus de la saisie) affiche la vitesse
moyenne de la conversation : « en cours — 12 s · moy 21.3 tok/s ».
Alimentée par les événements stats journalisés (gen_tokens/gen_ms,
cumulatifs par complétion — seul le delta est ajouté), donc rejouée au
chargement : la moyenne survit au refresh. Remise à zéro au reset.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Quatre retouches d'interface :
- Le sélecteur de l'en-tête liste maintenant les MODÈLES du disque (groupe
« Modèles (.gguf) ») en plus des presets : en choisir un le charge —
POST /api/models/use écrit MODEL seul (contexte, NGL et échantillonnage
conservés) et redémarre le service en arrière-plan. Sans preset créé, le
sélecteur n'offrait aucun choix.
- Pourcentage de chargement : sur un redémarrage à chaud, le modèle est déjà
dans le cache disque — llama-server ne lit rien (read_bytes reste à 0) et
la pastille passait de « 0 % » à « prêt » sans jamais monter. On prend le
plus avancé de read_bytes et de la mémoire résidente (VmRSS), qui grandit
cache ou pas.
- Discussions triées par date de CRÉATION (récentes en tête) : une
discussion garde sa place, écrire dans un vieux fil ne le fait plus
remonter.
- Bouton Réglages ancré en pied de barre latérale, juste au-dessus du
moniteur Performance — toujours au même endroit, quel que soit le nombre
de discussions.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Un bouton micro dans la carte de saisie : un clic enregistre, un second
arrête, transcrit et pose le texte dans le champ sans écraser ce qui s'y
trouve. Anneau rouge pulsé pendant l'enregistrement, garde-fou à 90 s.
La transcription est 100 % locale : POST /api/transcribe → whisper-cli
(whisper.cpp, compilé CPU en statique dans une étape dédiée du Dockerfile).
Le modèle ggml-small-q5_1 (~190 Mo, multilingue) n'est pas dans l'image :
téléchargé au premier usage dans /data/whisper/ avec progression (503
{downloading, pct} en attendant), il survit aux recréations du conteneur.
L'audio est encodé en WAV 16 kHz mono côté navigateur (whisper.cpp ne lit
que du PCM) — pas de ffmpeg dans l'image. Le micro n'existe qu'en contexte
sécurisé (HTTPS ou localhost) : le bouton l'explique au lieu d'échouer en
silence.
Vérifié bout en bout avec le binaire whisper.cpp officiel : téléchargement
du modèle par le handler, puis une sinusoïde 440 Hz transcrite « (beeping) ».
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Un long raisonnement (des milliers de tokens) faisait grandir la page de
plusieurs écrans et finissait par figer l'affichage : le bloc entier était
re-parsé en Markdown à chaque tick, en O(n²). Deux mesures :
- Les cartes raisonnement/outils ont une hauteur bornée (280 px) avec
défilement interne, collé en bas pendant la génération (un défilement
manuel vers le haut est respecté).
- En direct, un bloc de raisonnement géant n'est re-parsé que sur sa fin
(REASON_TAIL) ; le texte complet est posé au rendu de fin de bloc. La
finalité voyage avec le rendu en attente (renderPending.final) : le timer
déjà armé passait final=false et consommait le rendu final en ne posant que
la queue — le début du raisonnement n'était jamais rendu.
Version 0.11.0 (const, versioninfo, .syso régénérés) ; README et
RELEASE_NOTES à jour sur les nouveautés du fork.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude
MichaelandClaude Opus 5
LogiFlow