Claude cbe9bcd514 Auto-réglage GPU : détection, num_ctx optimal et bouton Réglage auto ...

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

2026-06-30 05:54:30 +00:00

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app

Auto-réglage GPU : détection, num_ctx optimal et bouton Réglage auto

2026-06-30 05:54:30 +00:00

requirements.txt

Phase 1-2 : socle Loki, design system et connexion Ollama

2026-06-29 16:51:25 +00:00