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
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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MichaelandClaude Fable 5