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Claude
cbe9bcd514
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
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2.8 KiB
Python
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Python
"""Profil de configuration de l'agent : invite système, génération, outils.
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Persisté en base sous la clé `agent`. Fournit les valeurs par défaut et la
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fusion avec ce qui est stocké, pour rester robuste aux montées de version.
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"""
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from __future__ import annotations
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from . import db
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CONFIG_KEY = "agent"
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DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = (
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"Tu es Loki, un assistant de développement local agentique. Tu disposes "
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"d'outils pour lire, écrire et lister des fichiers dans le workspace. "
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"Utilise-les pour accomplir les tâches concrètement, puis réponds de façon "
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"concise en français. Après avoir écrit un fichier, propose un aperçu."
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)
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# Outils disponibles. Les sensibles (web_search, run_shell) sont désactivés
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# par défaut, conformément à la maquette.
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AVAILABLE_TOOLS = ["read_file", "write_file", "list_dir", "web_search", "run_shell"]
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SENSITIVE_TOOLS = {"run_shell"}
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DEFAULT_TOOL_STATE = {
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"read_file": True,
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"write_file": True,
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"list_dir": True,
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"web_search": False,
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"run_shell": False,
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}
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DEFAULT_CONFIG: dict = {
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"system_prompt": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
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"temperature": 0.7,
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"top_p": 0.9,
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"top_k": 40,
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"max_tokens": 2048,
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# Fenêtre de contexte envoyée à Ollama (0 = laisser le défaut du modèle).
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"num_ctx": 0,
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"tools": dict(DEFAULT_TOOL_STATE),
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# Demander une validation utilisateur avant toute commande shell.
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"confirm_shell": True,
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}
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def get_config() -> dict:
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"""Config courante = défauts fusionnés avec le stockage."""
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stored = db.get_config_value(CONFIG_KEY) or {}
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cfg = {**DEFAULT_CONFIG, **stored}
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cfg["tools"] = {
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name: bool(stored.get("tools", {}).get(name, DEFAULT_TOOL_STATE[name]))
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for name in AVAILABLE_TOOLS
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}
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return cfg
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def save_config(patch: dict) -> dict:
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"""Applique une mise à jour partielle et renvoie la config complète."""
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cfg = {**get_config(), **{k: v for k, v in patch.items() if v is not None}}
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if "tools" in patch and patch["tools"]:
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cfg["tools"] = {
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name: bool(
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patch["tools"].get(
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name, cfg["tools"].get(name, DEFAULT_TOOL_STATE[name])
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)
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)
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for name in AVAILABLE_TOOLS
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}
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db.set_config_value(CONFIG_KEY, cfg)
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return get_config()
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def ollama_options(cfg: dict) -> dict:
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"""Traduit la config en options de génération Ollama."""
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opts = {
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"temperature": cfg["temperature"],
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"top_p": cfg["top_p"],
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"top_k": cfg["top_k"],
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"num_predict": cfg["max_tokens"],
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}
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# num_ctx n'est envoyé que s'il est défini (> 0), sinon défaut du modèle.
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if cfg.get("num_ctx"):
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opts["num_ctx"] = cfg["num_ctx"]
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return opts
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def enabled_tool_names(cfg: dict) -> list[str]:
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return [name for name, on in cfg["tools"].items() if on]
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