Files
Loki/internal/ajean/backend_catalog.go
T
nathaninline 110458c133 Renommage AJEAN (1/3) : module, chemins de donnees et auto-MAJ
Socle du renommage jean -> AJEAN, sans aucun impact visible pour le parc
installe. Trois briques :

- module github.com/nathaninline/ajean, cmd/ajean, internal/ajean,
  package ajean. Purement interne.

- AjeanHome() remplace JeanHome(). Les defauts deviennent
  %ProgramData%\ajean et /etc/ajean, avec migration du dossier existant
  au premier lancement. La migration est un os.Rename dans le dossier
  parent de l'ancien chemin : intra-volume, donc atomique et instantane
  meme avec des .gguf de plusieurs dizaines de Go. Si le rename echoue
  (handle ouvert sous Windows, droits, volume en lecture seule) on
  CONTINUE sur l'ancien chemin et on retentera : jamais de copie, jamais
  de suppression, le pire cas est "rien n'a bouge".
  $AJEAN_HOME et $JEAN_HOME restent tous deux honores, ainsi que
  /etc/default/ajean et /etc/default/jean : un chemin impose a la main
  est un ordre, on ne le migre pas.

- l'auto-MAJ accepte desormais ajean-<os>-<arch> ET jean-<os>-<arch>,
  dans cet ordre. Indispensable dans les deux sens : les binaires deja
  installes ne connaissent que jean-*, et ce binaire-ci doit pouvoir
  s'installer depuis une release anterieure au renommage.

Couvert par des tests, dont le repli quand un handle ouvert bloque le
rename sous Windows.
2026-08-04 13:59:25 +02:00

79 lines
2.8 KiB
Go

package ajean
// backend_catalog.go — récupère la liste de modèles curatée servie par ajean.link et la
// combine avec les infos matérielles locales, pour que l'écran d'accueil (à
// venir) propose « en un clic » un modèle adapté à la machine.
//
// La liste vit sur https://ajean.link/models.json (éditée par l'opérateur, voir
// jean-relay/models_catalog.go). Si le réseau échoue, on retombe sur un
// catalogue minimal embarqué (fallbackCatalogJSON) pour ne jamais bloquer.
import (
"encoding/json"
"net/http"
"runtime"
"time"
)
const catalogURL = "https://ajean.link/models.json"
type catalogModel struct {
ID string `json:"id"`
Name string `json:"name"`
Params string `json:"params"`
Quant string `json:"quant"`
SizeGB float64 `json:"size_gb"`
MinRAMGB float64 `json:"min_ram_gb"`
URL string `json:"url"`
Note string `json:"note"`
}
type catalog struct {
Version int `json:"version"`
Models []catalogModel `json:"models"`
}
type hardwareInfo struct {
OS string `json:"os"`
Arch string `json:"arch"`
RAMGB float64 `json:"ram_gb"`
}
// fetchCatalog récupère le catalogue distant, avec repli embarqué.
func fetchCatalog() catalog {
var c catalog
client := &http.Client{Timeout: 8 * time.Second}
if resp, err := client.Get(catalogURL); err == nil {
defer resp.Body.Close()
if resp.StatusCode == 200 && json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&c) == nil && len(c.Models) > 0 {
return c
}
}
_ = json.Unmarshal([]byte(fallbackCatalogJSON), &c)
return c
}
func detectHardware() hardwareInfo {
return hardwareInfo{OS: runtime.GOOS, Arch: runtime.GOARCH, RAMGB: totalRAMGB()}
}
// handleCatalog : renvoie le catalogue + le matériel local. L'UI s'en sert pour
// marquer chaque modèle « tient / trop lourd » et proposer le bon par défaut.
func handleCatalog(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
resp := struct {
Hardware hardwareInfo `json:"hardware"`
Models []catalogModel `json:"models"`
}{Hardware: detectHardware(), Models: fetchCatalog().Models}
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
_ = json.NewEncoder(w).Encode(resp)
}
// fallbackCatalogJSON — repli minimal si ajean.link/models.json est injoignable.
const fallbackCatalogJSON = `{
"version": 1,
"models": [
{"id":"qwen2.5-3b-instruct-q4","name":"Qwen2.5 3B Instruct","params":"3B","quant":"Q4_K_M","size_gb":2.1,"min_ram_gb":6,"url":"https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Qwen2.5-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf","note":"Léger et rapide — idéal petites machines."},
{"id":"qwen2.5-7b-instruct-q4","name":"Qwen2.5 7B Instruct","params":"7B","quant":"Q4_K_M","size_gb":4.7,"min_ram_gb":10,"url":"https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF/resolve/main/Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf","note":"Plus capable — recommandé avec 16 Go de RAM ou un GPU."}
]
}`