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Claude
cbe9bcd514
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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
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1.0 KiB
Bash
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Bash
# ── Loki — configuration ────────────────────────────────────────────────
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# Hôte Ollama. En Docker, host.docker.internal pointe vers la machine hôte.
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# En local (hors Docker), utilise http://localhost:11434
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OLLAMA_HOST=http://host.docker.internal:11434
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# Modèle sélectionné par défaut au démarrage
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DEFAULT_MODEL=llama3.1:8b
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# Dossier de travail de l'agent (monté en volume dans le conteneur)
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WORKSPACE_DIR=/workspace
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# Base SQLite (sessions, messages, config)
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DATA_DIR=/data
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# Port de l'application (identique dedans/dehors). 8717 par défaut.
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PORT=8717
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# Optionnel : URL d'une instance SearxNG pour l'outil web_search.
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# Si vide, web_search utilise DuckDuckGo (sans clé d'API).
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SEARX_URL=
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# Optionnel : VRAM du GPU (en Mo) pour l'auto-réglage, si Ollama tourne sur une
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# autre machine (la détection nvidia-smi ne voit pas un GPU distant).
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# Ex. 12000 pour une carte 12 Go. 0 = détection automatique.
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GPU_VRAM_MB=0
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GPU_NAME=
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