mirror of
https://github.com/R0m1k3/Loki.git
synced 2026-10-11 17:26:57 +02:00
Loki
1e232a7ff3
Plus aucune compilation CUDA : le runtime part de ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda (llama-server précompilé et maintenu par l'équipe amont, backends .so chargés dynamiquement, archs GPU courantes, repli CPU fonctionnel). Le build complet passe de ~40 min à ~4 min et tous les pièges du build CUDA sans GPU (stubs libcuda, espace disque du runner, choix des architectures) disparaissent. - Dockerfile : 2 étapes (Go + image officielle), build-arg LLAMACPP_IMAGE pour épingler une version ou passer en CPU/Vulkan - entrypoint : BIN=/app/llama-server - workflow GHCR : purge disque et CUDA_ARCHS supprimés, cache max - compose/.env/README à l'avenant Validé : build 3 min 55, UI HTTP 200, healthcheck healthy, superviseur PID OK, llama-server démarre (repli CPU) et n'échoue que sur un modèle factice.
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Bash
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Bash
# ── Loki — configuration du build/run Docker ────────────────────────────
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# (fork d'AJEAN : https://github.com/nathaninline/ajean)
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# Port de l'interface web (identique dedans/dehors).
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LOKI_WEB_PORT=8090
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# Optionnel — semé au PREMIER démarrage seulement (modifiable ensuite dans
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# l'UI, qui garde la main) :
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# Modèle initial : nom d'un .gguf présent dans ./models ou chemin complet.
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LOKI_MODEL=
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# Taille de contexte (défaut moteur : 32768)
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LOKI_CTX=
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# Couches déportées sur le GPU (défaut : 999 = tout)
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LOKI_NGL=
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