# gpu-rent.vars — локальные параметры запуска (не секреты).
# Скопируй в gpu-rent.vars и правь. Файл в .gitignore.
# Читают: gpu-rent.ps1 / .bat / .sh и python -m gpu_rent (после .env).
# Секреты (OS_PASSWORD, CIVITAI_*, HF_TOKEN) — только в .env.

# Если запуск без аргументов (двойной клик / .\gpu-rent.ps1):
# GPU_RENT_DEFAULT_ARGS=up --yes

# Доп. флаги ко ВСЕМ вызовам (после твоих аргументов):
# GPU_RENT_EXTRA_ARGS=

# ---------------------------------------------------------------------------
# Базовые (несекретные дефолты; те же имена, что в env.example)
# ---------------------------------------------------------------------------
# UPDATE_GIT=true
# DEFAULT_SPOT=true
# SCAN_POOLS=ru-6,ru-7
# FLAVOR_PREFERENCE=4090-24,4090-48,a5000,a100-40
# SWARMUI_LOCAL_PORT=17801
# DATA_VOLUME_SIZE_GB=100
# ENABLE_SWARMUI=true
# IDLE_MINUTES=60
# IDLE_GRACE_MINUTES=90
# NOTIFY_READY=true
# Prefer auto /32 (leave unset). Spike/WARP only:
# GPU_RENT_SSH_CIDR=0.0.0.0/0

# ---------------------------------------------------------------------------
# LLM — кейсы тонкой настройки (раскомментируй один блок)
# Подробнее: docs/llm.md
# ---------------------------------------------------------------------------

# --- A) Быстрый default: SwarmUI + llama.cpp, Ubuntu Vulkan prebuilt ---
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# ENABLE_SWARMUI=true
# LLAMACPP_TAG=b10545
# (GGUF — llamacpp-models.yaml; бинарь без compile)

# --- B) Только LLM, без SwarmUI (дешевле по времени bootstrap / VRAM) ---
# WORKLOAD=llm
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# LLAMACPP_TAG=b10545

# --- C) Максимальная скорость инференса: CUDA-сборка (5–15 мин первый раз) ---
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# LLAMACPP_TAG=b10545
# LLAMACPP_BUILD_CUDA=1
# LLAMACPP_FORCE_REINSTALL=1
# (FORCE — снести старый Vulkan/битый бинарь и переустановить)

# --- D) Свой бинарь / pin URL (supply-chain) ---
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# LLAMACPP_ASSET_URL=https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b10545/llama-b10545-bin-ubuntu-vulkan-x64.tar.gz
# LLAMACPP_SHA256=<sha256 архива>
# LLAMACPP_FORCE_REINSTALL=1

# --- E) Делим 4090 со SwarmUI: меньше слоёв / короче контекст ---
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# LLAMACPP_NGL=40
# LLAMACPP_CTX=4096
# LLAMACPP_EXTRA_ARGS=--flash-attn on

# --- F) Длинный контекст / почти весь VRAM под LLM (llm-only) ---
# WORKLOAD=llm
# LLM_RUNTIME=llamacpp
# LLAMACPP_NGL=99
# LLAMACPP_CTX=32768
# LLAMACPP_EXTRA_ARGS=--parallel 1

# --- G) Ollama вместо llama.cpp + pin версии ---
# LLM_RUNTIME=ollama
# OLLAMA_VERSION=0.6.5
# OLLAMA_SHA256=<sha256 of ollama-linux-amd64.tgz>
# OLLAMA_LOCAL_PORT=17811

# --- H) Выключить LLM (гасит unit’ы на следующем up) ---
# LLM_RUNTIME=none

# Порты туннеля (localhost):
# OLLAMA_LOCAL_PORT=17811
# LLAMACPP_LOCAL_PORT=17812
# Свой путь к манифесту GGUF/pull:
# LLAMACPP_MODELS_MANIFEST=
# OLLAMA_MODELS_MANIFEST=