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https://github.com/R0m1k3/Loki.git
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MichaelandClaude Opus 5
d8ed86bbba
Le build ne mourait plus, mais tournait encore après trente-sept minutes. Et il aurait produit un binaire inutilisable sur la moitié du matériel visé. Les GPU de la machine cible sont une RTX 5060 Ti (Blackwell, sm_120) et une RTX 3060 (Ampere, sm_86). L'étape de compilation était épinglée sur nvidia/cuda:12.4.1 : ce nvcc-là ne CONNAÎT pas Blackwell. Il refuse l'architecture, et le binaire ne tournerait au mieux que par recompilation PTX au chargement. 12.8.1 sur Ubuntu 24.04 est désormais utilisé — exactement ce avec quoi llama.cpp bâtit l'image amont qui fournit libcudart. Pour la durée, deux causes distinctes : - Sans borne, ggml compile pour TOUTES les architectures qu'il connaît, de Maxwell à Blackwell. CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ramène le travail à quatre (Turing → Blackwell), et l'ARG CUDA_ARCHS permet d'élargir sans toucher au fichier pour un GPU plus ancien. - Surtout : ce binaire ne dépend d'AUCUN fichier du dépôt, et il était pourtant recompilé à chaque push. Le cache de couches GitHub Actions le réutilise tant que ses lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seuls le code Go et l'assemblage de l'image se refont. Un test vérifie le plancher CUDA et la présence de la borne d'architectures : ces deux fautes ne se voient pas à la lecture et coûtent quarante minutes à découvrir. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01W3ewMAsXhkw9RY11kb9Dc9
68 lines
2.1 KiB
YAML
68 lines
2.1 KiB
YAML
name: Publier l'image Docker (GHCR)
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on:
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push:
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branches: [main]
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workflow_dispatch:
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permissions:
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contents: read
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packages: write
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jobs:
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build-push:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- name: Checkout
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uses: actions/checkout@v4
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# Depuis que l'image compile whisper.cpp avec CUDA, le build empile
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# nvidia/cuda:*-devel (~6 Go), l'image runtime CUDA de llama.cpp (~4 Go)
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# et Chromium/Playwright (~1 Go) — pour ~14 Go libres sur un runner neuf.
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# Ces trois répertoires ne servent à rien ici et rendent une dizaine de
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# gigaoctets en moins d'une minute.
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- name: Libérer de l'espace disque
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run: |
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df -h /
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sudo rm -rf /usr/share/dotnet /usr/local/lib/android /opt/ghc
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df -h /
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- name: Setup Buildx
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uses: docker/setup-buildx-action@v3
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- name: Connexion à GHCR
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uses: docker/login-action@v3
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with:
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registry: ghcr.io
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username: ${{ github.actor }}
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password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
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- name: Métadonnées (tags / labels)
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id: meta
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uses: docker/metadata-action@v5
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with:
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images: ghcr.io/${{ github.repository }}
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tags: |
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type=raw,value=latest
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type=sha,format=short
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- name: Build & push
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uses: docker/build-push-action@v6
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with:
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context: .
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platforms: linux/amd64
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push: true
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build-args: |
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LOKI_VERSION=${{ github.sha }}
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# Sans cache, chaque push recompilait whisper.cpp avec CUDA — une
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# quarantaine de minutes — alors que ce binaire ne dépend d'AUCUN
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# fichier du dépôt. Les étapes whisperbuild-* sont désormais réutilisées
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# tant que leurs lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seul le code Go
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# et l'assemblage de l'image se refont.
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cache-from: type=gha
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cache-to: type=gha,mode=max
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tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
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|
labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
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cache-from: type=gha
|
|
cache-to: type=gha,mode=max
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