Loki e7a3bcca1f Direction « Terre » : nouvelle identité visuelle
Reprise de la maquette fournie (LOKI — direction Terre) : bruns chauds, vert
sauge, argile, et des surfaces en CARTES arrondies séparées par une gouttière
au lieu d'une colonne à filets.

- Palette transposée sur les jetons EXISTANTS (--bg, --panel, --accent…) et
  non par réécriture des 1200 lignes : les 300 usages de variables suivent
  d'eux-mêmes. Rôles clarifiés — sauge = sélection et action, argile =
  chiffres et avertissements, terre cuite = arrêt et danger.
- Polices Bricolage Grotesque + IBM Plex Mono EMBARQUÉES dans le binaire et
  servies par Loki (/fonts/), pas par Google Fonts : une instance locale ou
  coupée d'internet doit s'afficher correctement, sans qu'un tiers apprenne
  qui consulte l'interface. Sous-ensemble latin, 106 Ko au total.
- Structure en cartes : barre latérale en pile de cartes, colonne de chat en
  panneau unique, carte de saisie posée un ton au-dessus. Liseré sauge sur la
  discussion active, bulle de question au coin bas-droit rentré.
- Bouton d'envoi en sauge : il reprenait --text, donc un brun indistinct du
  reste ; l'arrêt reste en terre cuite.

Bornage au bureau (min-width:721px) : sur téléphone la barre latérale est un
tiroir plein écran et le fil occupe toute la largeur — des cartes n'y
grignoteraient que des pixels utiles.

Vérifié au navigateur, thèmes clair ET sombre, plus un rendu 390 px :
polices réellement chargées (200 sur les trois woff2), aucun débordement
horizontal, tiroir mobile inchangé.
2026-08-15 21:50:30 +00:00
2026-06-08 12:54:49 +02:00

Loki — assistant IA local en conteneur (fork d'AJEAN)

Loki est un fork de AJEAN de nathaninline, sous licence MIT — voir NOTICE.md et LICENSE. L'essentiel du code et des fonctionnalités vient d'AJEAN ; ce fork le rebaptise et le fait tourner dans un conteneur Docker GPU autonome, là où l'amont s'installe en binaire + systemd sur la machine hôte.

Loki fait tourner un modèle de langage 100 % en local : tchat, mémoire persistante, accès internet, outils MCP, agent (shell, fichiers), accès distant chiffré — serveur d'inférence llama.cpp compris, dans une seule image.

Architecture

┌────────────────── conteneur loki ──────────────────┐
│  loki web  (UI + API, port 8090, premier plan)     │
│     │ pilote (fichier PID — pas de systemd)        │
│  loki serve ──exec──► llama-server (CUDA, :8080)   │
│                        ▲ modèles .gguf             │
│  /data (config, bbolt, mémoire, workspace)         │
│  /models (GGUF déposés à la main)                  │
└────────────────────────────────────────────────────┘
  • Un seul conteneur : l'UI joint le moteur sur localhost (contrainte héritée de l'amont), les deux partagent donc le même conteneur.
  • Sans systemd : l'amont pilote le moteur via systemctl ; en conteneur, Loki bascule automatiquement sur une supervision par fichier PID (internal/loki/sys_service_container.go). Changer de modèle depuis l'UI redémarre le moteur normalement.
  • Le moteur (port 8080, non authentifié par défaut) n'est pas exposé ; seule l'UI (8090) l'est.

Démarrage rapide (Docker, GPU NVIDIA)

Pré-requis : pilote NVIDIA + NVIDIA Container Toolkit.

cp .env.example .env
docker compose up --build   # quelques minutes : llama-server vient précompilé
                            # de l'image officielle llama.cpp (server-cuda)

Interface : http://localhost:8090 — télécharge un modèle depuis le catalogue intégré (onglet modèles), il démarre tout seul.

Installation sur Unraid

L'image est construite et publiée par GitHub Actions sur GHCR (ghcr.io/r0m1k3/loki:latest) à chaque push sur main — aucun build sur Unraid. Compose prêt à l'emploi : docker-compose.unraid.yml.

  1. Installe le plugin Nvidia Driver (Apps) et vérifie nvidia-smi.
  2. Crée les dossiers :
    mkdir -p /mnt/user/appdata/loki/data /mnt/user/appdata/loki/models
    
  3. Plugin Compose Manager → nouvelle stack → colle docker-compose.unraid.yml → Compose Up.
  4. Interface : http://<ip-unraid>:8090.

Configuration

Tout se règle dans l'UI (modèle, contexte, presets…) et survit aux redémarrages (volume /data). Variables d'environnement du conteneur :

Variable Rôle Défaut
LOKI_WEB_PORT port de l'UI 8090
LOKI_MODEL modèle initial (semé au 1er boot seulement) —
LOKI_CTX taille de contexte initiale 32768
LOKI_NGL couches GPU initiales 999 (tout)
LOKI_HOME données (volume) /data
LOKI_MODEL_DIRS dossiers .gguf additionnels /models

En CLI dans le conteneur : docker exec -it loki loki status (aussi : logs, restart, config, bench, test…).

Fonctionnalités (héritées d'AJEAN)

  • Tchat avec streaming, raisonnement visible, pièces jointes, vision (selon modèle), export de conversations.
  • Mémoire persistante (memory off|ondemand|always).
  • Accès internet : recherche + lecture de pages, moteur Go intégré ou Crawl4AI pour les pages JS.
  • Agent : shell, fichiers, workspace (agent on).
  • Serveurs MCP : Node.js est inclus dans l'image pour les serveurs npx.
  • Presets de configuration par modèle, bench, auto-détection GPU.
  • Accès distant chiffré via le relais ajean.link (service opéré par l'auteur de l'amont).
  • API OpenAI-compatible exposable (network on, protégée par clé).

Différences avec l'amont

AJEAN (amont) Loki (ce fork)
Installation binaire + sudo ajean install (systemd) docker compose up
Moteur llama.cpp compilé sur la machine (ajean llamacpp install) image officielle llama.cpp (server-cuda), précompilée
Supervision moteur systemd / launchd / PID (Windows) fichier PID (LOKI_CONTAINER=1)
Configuration initiale ajean edit ($EDITOR) entrypoint + loki config set
Mise à jour ajean update (binaire GitHub) docker compose pull

Le reste — UI, mémoire, outils, protocole — est celui d'AJEAN. Pour récupérer les évolutions de l'amont :

git fetch upstream && git merge upstream/main   # conflits de renommage à arbitrer

Build sans GPU / autres accélérateurs / version épinglée

L'image Loki se construit au-dessus de l'image serveur officielle de llama.cpp, choisie par le build-arg LLAMACPP_IMAGE :

# CPU seul (test sans GPU)
docker build --build-arg LLAMACPP_IMAGE=ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server .
# Vulkan (GPU AMD/Intel/NVIDIA sans CUDA)
docker build --build-arg LLAMACPP_IMAGE=ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-vulkan .
# Version de llama.cpp épinglée (reproductible)
docker build --build-arg LLAMACPP_IMAGE=ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b10423 .

Aucune compilation de llama.cpp n'a lieu : le moteur est maintenu et précompilé par l'équipe amont (toutes architectures GPU courantes).

Licence

MIT — © les contributeurs d'AJEAN (« Jean contributors ») pour le code amont, voir LICENSE et NOTICE.md.

S
Description
No description provided
Readme MIT
21 MiB
0 Stars 1 Watchers 0 Forks
Languages
Go 68.2%
HTML 18.6%
JavaScript 9.5%
CSS 3.4%
Dockerfile 0.2%