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Loki/backend/app/ollama_client.py
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MichaelandClaude Opus 4.8 d47f7476ed Fix: remonter les erreurs Ollama au lieu de les avaler (agent muet)
Ollama signale certains échecs en cours de génération (OOM, contexte trop
grand, débordement sur CPU) via une ligne JSON {"error": ...} avec un statut
HTTP 200. La boucle de streaming ne lisait que message.content / tool_calls /
done : ces lignes étaient ignorées, le flux se terminait avec un contenu vide,
et l'UI n'affichait rien — l'agent semblait "ne pas répondre".

- ollama_client: OllamaError + détection des chunks {"error": ...} (chat & pull),
  corps de réponse remonté sur erreur HTTP, timeout de connexion court
  (échec rapide si Ollama injoignable) avec lecture sans limite, et parsing
  JSON tolérant aux lignes partielles.
- agent: capture d'OllamaError -> événement "error" affiché à l'utilisateur.
- docker-compose: config GPU NVIDIA pour le service Ollama embarqué (sinon CPU).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 09:52:11 +02:00

142 lines
5.6 KiB
Python

"""Client HTTP léger pour l'API Ollama.
On utilise httpx directement (plutôt que le SDK) pour garder le contrôle
total sur le streaming et n'embarquer aucune dépendance superflue.
"""
from __future__ import annotations
import json
from typing import AsyncIterator
import httpx
from .config import settings
class OllamaError(RuntimeError):
"""Erreur renvoyée par Ollama (statut HTTP ≥ 400 ou champ ``error`` dans le flux).
Ollama signale certains échecs *au milieu* d'un flux streaming (HTTP 200)
via une ligne JSON ``{"error": "..."}`` — typiquement un débordement mémoire
ou un contexte trop grand. On lève alors cette exception pour que l'appelant
la remonte à l'utilisateur au lieu de l'avaler silencieusement.
"""
# Connexion rapide à échouer si Ollama est injoignable, mais lecture sans limite :
# une génération longue (ou un chargement de modèle sur CPU) ne doit pas couper.
_STREAM_TIMEOUT = httpx.Timeout(connect=10.0, read=None, write=30.0, pool=10.0)
async def _raise_for_stream_status(resp: httpx.Response) -> None:
"""Lève une ``OllamaError`` détaillée si la réponse streaming est en erreur.
Sur une réponse en flux, ``raise_for_status`` n'inclut pas le corps ; on le
lit explicitement pour exposer le message d'Ollama (modèle absent, etc.).
"""
if resp.status_code < 400:
return
body = await resp.aread()
detail = body.decode(errors="replace").strip()
try:
detail = json.loads(detail).get("error", detail)
except (json.JSONDecodeError, AttributeError):
pass
raise OllamaError(f"Ollama a renvoyé {resp.status_code} : {detail[:500]}")
class OllamaClient:
"""Enveloppe asynchrone autour de l'API REST d'Ollama."""
def __init__(self, host: str | None = None) -> None:
self.host = (host or settings.ollama_host).rstrip("/")
async def ping(self) -> dict:
"""Vérifie la connexion et renvoie la version d'Ollama."""
async with httpx.AsyncClient(timeout=5.0, follow_redirects=True) as client:
resp = await client.get(f"{self.host}/api/version")
resp.raise_for_status()
return resp.json()
async def list_models(self) -> list[dict]:
"""Liste les modèles installés localement (/api/tags)."""
async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0, follow_redirects=True) as client:
resp = await client.get(f"{self.host}/api/tags")
resp.raise_for_status()
return resp.json().get("models", [])
async def ps(self) -> list[dict]:
"""Modèles actuellement chargés et leur répartition VRAM/CPU (/api/ps)."""
async with httpx.AsyncClient(timeout=5.0, follow_redirects=True) as client:
resp = await client.get(f"{self.host}/api/ps")
resp.raise_for_status()
return resp.json().get("models", [])
async def show(self, name: str) -> dict:
"""Métadonnées détaillées d'un modèle (/api/show)."""
async with httpx.AsyncClient(timeout=15.0, follow_redirects=True) as client:
resp = await client.post(f"{self.host}/api/show", json={"name": name})
resp.raise_for_status()
return resp.json()
async def pull_model(self, name: str) -> AsyncIterator[dict]:
"""Télécharge un modèle en streamant la progression (/api/pull)."""
async with httpx.AsyncClient(
timeout=_STREAM_TIMEOUT, follow_redirects=True
) as client:
async with client.stream(
"POST", f"{self.host}/api/pull", json={"name": name}
) as resp:
await _raise_for_stream_status(resp)
async for line in resp.aiter_lines():
if not line.strip():
continue
try:
chunk = json.loads(line)
except json.JSONDecodeError:
continue
if isinstance(chunk, dict) and chunk.get("error"):
raise OllamaError(str(chunk["error"]))
yield chunk
async def chat(
self,
model: str,
messages: list[dict],
*,
tools: list[dict] | None = None,
options: dict | None = None,
stream: bool = True,
) -> AsyncIterator[dict]:
"""Conversation avec le modèle, en streaming token par token."""
payload: dict = {"model": model, "messages": messages, "stream": stream}
if tools:
payload["tools"] = tools
if options:
payload["options"] = options
async with httpx.AsyncClient(
timeout=_STREAM_TIMEOUT, follow_redirects=True
) as client:
async with client.stream(
"POST", f"{self.host}/api/chat", json=payload
) as resp:
await _raise_for_stream_status(resp)
async for line in resp.aiter_lines():
if not line.strip():
continue
try:
chunk = json.loads(line)
except json.JSONDecodeError:
# Ligne partielle / non-JSON : on l'ignore plutôt que de
# faire planter tout le flux.
continue
# Échec en cours de génération (OOM, contexte trop grand…) :
# Ollama l'émet dans le flux avec HTTP 200. On le remonte.
if isinstance(chunk, dict) and chunk.get("error"):
raise OllamaError(str(chunk["error"]))
yield chunk
ollama = OllamaClient()