mirror of
https://github.com/R0m1k3/Loki.git
synced 2026-10-11 17:26:57 +02:00
Loki
d5d0ed1f35
- Dockerfile 3 étapes : llama.cpp CUDA (flags de backend_build.go, sauf GGML_NATIVE=OFF — l'image est bâtie sur un runner, pas sur la machine cible), binaire Go statique, runtime CUDA léger (tini, git, nodejs pour les serveurs MCP npx). - docker-entrypoint.sh : sème BIN/HOST/PORT (+ MODEL/CTX/NGL depuis l'env, au premier boot seulement), lance le moteur en supervision PID puis 'loki web' au premier plan. UI seule exposée (8090) ; le moteur (8080, non authentifié) reste interne. - Nouvelle commande 'loki config [get|set]' : configuration non interactive (la config vit dans bbolt, pas dans un fichier plat). - docker-compose.yml (build local, réservation GPU) + variante Unraid (image GHCR, runtime nvidia) ; volumes /data (LOKI_HOME) et /models. Un seul conteneur car llm_client.go joint le moteur sur localhost (hérité de l'amont).
39 lines
1.3 KiB
YAML
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# Loki — fork conteneurisé d'AJEAN (https://github.com/nathaninline/ajean, MIT)
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# Un seul service : le conteneur embarque le moteur llama.cpp (CUDA) ET l'UI.
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# cp .env.example .env # ajuste si besoin
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# docker compose up --build # build local (30-45 min : compilation CUDA)
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#
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# Interface : http://localhost:8090
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# Pré-requis GPU : NVIDIA Container Toolkit sur l'hôte.
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services:
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loki:
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build:
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context: .
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args:
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# Restreins à ta carte pour un build plus court : 75=Turing (GTX 16xx/RTX 20xx),
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# 86=Ampere (RTX 30xx), 89=Ada (RTX 40xx).
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CUDA_ARCHS: ${CUDA_ARCHS:-75;86;89}
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container_name: loki
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ports:
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- "${LOKI_WEB_PORT:-8090}:${LOKI_WEB_PORT:-8090}"
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environment:
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- LOKI_WEB_PORT=${LOKI_WEB_PORT:-8090}
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# Semé UNE fois au premier démarrage (modifiable ensuite dans l'UI) :
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- LOKI_MODEL=${LOKI_MODEL:-}
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- LOKI_CTX=${LOKI_CTX:-}
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- LOKI_NGL=${LOKI_NGL:-}
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volumes:
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# /data = LOKI_HOME : config, base bbolt, mémoire, workspace, modèles téléchargés
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- ./data:/data
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# /models : dossier(s) de modèles GGUF supplémentaires (LOKI_MODEL_DIRS)
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- ./models:/models
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deploy:
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resources:
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reservations:
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devices:
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- driver: nvidia
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count: all
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capabilities: ["gpu"]
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restart: unless-stopped
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