gpuStatsCached tient son verrou pendant la requête : c'est ce qui fait
partager une seule lecture aux onglets. Mais la requête n'était pas bornée,
et le code le dit ailleurs (nvidiaGPUCount) : un pilote coincé peut faire
pendre nvidia-smi. Avant le cache, chaque nouvelle requête relançait son
propre nvidia-smi et les jauges revenaient avec le pilote ; avec le verrou,
un seul processus pendu bloquait /api/vram pour tous les onglets jusqu'au
redémarrage de Loki.
- nvidiaSmiQuery : CommandContext borné à 10 s (large pour une première
lecture lente sans mode persistant), WaitDelay d'une seconde. Au-delà,
une erreur ordinaire, retentée au délai normal du cache.
- Le déchargement profite de la même borne : une lecture pendue devient une
mesure ratée, que gpuSettle sait déjà sauter.
- Test : la vraie requête, binaire absent du PATH, rend bien
exec.ErrNotFound — la seule erreur que le cache garde une minute.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Chaque onglet ouvert (et chaque téléphone) interrogeait /api/vram toutes les
3 s, et chaque requête lançait son propre nvidia-smi — y compris depuis un
onglet en arrière-plan que personne ne regarde, pendant que llama-server
génère. Rien de tout cela ne touche au modèle : seules les jauges sont
concernées.
- gpuStatsCached : lecture partagée de 2 s, verrou tenu pendant la requête
pour que des appels simultanés attendent la même lecture. nvidia-smi
introuvable (Mac, CPU seul) mémorisé une minute ; une autre erreur se
retente au délai normal.
- Seul handleVram passe par le cache. Le déchargement (lecture « avant » et
gpuSettle) garde des lectures fraîches : deux valeurs égales servies par
le cache feraient conclure gpuSettle à tort. Le cache est vidé après un
déchargement.
- UI : statut, VRAM et RAM ne sont plus interrogés dans un onglet caché ;
lecture immédiate au retour.
- Tests : cache (réutilisation, erreur, binaire absent, appels simultanés)
et échantillonneur du déchargement qui contourne le cache.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01961iDyM6pwn2dE2SW23gYX
MichaelandClaude Opus 5.5