# Loki — fork conteneurisé d'AJEAN (https://github.com/nathaninline/ajean, MIT)
# Un seul service : le conteneur embarque le moteur llama.cpp (CUDA) ET l'UI.
#
#   cp .env.example .env      # ajuste si besoin
#   docker compose up --build # build local (30-45 min : compilation CUDA)
#
# Interface : http://localhost:8090
# Pré-requis GPU : NVIDIA Container Toolkit sur l'hôte.
services:
  loki:
    build:
      context: .
      args:
        # Restreins à ta carte pour un build plus court : 75=Turing (GTX 16xx/RTX 20xx),
        # 86=Ampere (RTX 30xx), 89=Ada (RTX 40xx).
        CUDA_ARCHS: ${CUDA_ARCHS:-75;86;89}
    container_name: loki
    ports:
      - "${LOKI_WEB_PORT:-8090}:${LOKI_WEB_PORT:-8090}"
    environment:
      - LOKI_WEB_PORT=${LOKI_WEB_PORT:-8090}
      # Semé UNE fois au premier démarrage (modifiable ensuite dans l'UI) :
      - LOKI_MODEL=${LOKI_MODEL:-}
      - LOKI_CTX=${LOKI_CTX:-}
      - LOKI_NGL=${LOKI_NGL:-}
    volumes:
      # /data = LOKI_HOME : config, base bbolt, mémoire, workspace, modèles téléchargés
      - ./data:/data
      # /models : dossier(s) de modèles GGUF supplémentaires (LOKI_MODEL_DIRS)
      - ./models:/models
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: ["gpu"]
    restart: unless-stopped