Files
gpu-rent/docs/llm.md
T
Leonid Pershin 7ed6a99df2 Enhance LLM and SwarmUI integration with improved configuration options
- Updated `env.example` and `gpu-rent.vars.example` to include new variables for LLM runtime and SwarmUI options.
- Refactored CLI commands to support interactive selection of LLM runtime and workload type (SwarmUI, LLM, or both).
- Improved access link generation to handle cases where SwarmUI is disabled, providing clearer user feedback.
- Enhanced provisioning logic to conditionally bootstrap SwarmUI based on user configuration, allowing for LLM-only setups.
- Updated documentation across multiple files to reflect changes in LLM integration, CLI usage, and configuration management.
2026-08-21 06:44:50 +03:00

5.1 KiB
Raw Blame History

LLM рядом со SwarmUI (opt-in)

По умолчанию поднимается только SwarmUI. Ollama или llama.cpp — отдельно (помощь с промптами и т.п.).

Интерактивные вопросы — нумерованные меню (Enter = вариант со ←). Ключ словом (recommended, keep) тоже принимается.

Три стека на GPU:

# стек смысл
1 SwarmUI только генерация картинок
2 SwarmUI + LLM UI + Ollama/llama.cpp на той же карте
3 только LLM без SwarmUI — Ollama или llama.cpp

Флаги: up --yes --llm-only --llamacpp / --no-swarm --ollama. Vars: ENABLE_SWARMUI=false или WORKLOAD=llm.


Быстрый путь

A — wizard

gpu-rent setup

Меню: runtime → пресет моделей → опционально local-watchdog. Пишет LLM_RUNTIME в gpu-rent.vars.

B — флаг на up

gpu-rent up --yes --ollama
gpu-rent up --yes --llm llamacpp
gpu-rent up --yes --llm-only --llamacpp   # без SwarmUI

С --yes пресеты не спрашивает (берёт существующий yaml / example).

C — vars вручную

LLM_RUNTIME=ollama

Потом gpu-rent up --yes.

Выключить: LLM_RUNTIME=none (на up старые unit’ы gpu-rent-ollama / gpu-rent-llamacpp останавливаются).

Голый gpu-rent без args — help. Двойной клик: GPU_RENT_DEFAULT_ARGS=up --yes. Полный doctor на up: up -v.


Порты (loopback + туннель)

Сервис На VM На ноутбуке
SwarmUI 7801 17801
Ollama 11434 17811
llama.cpp 8080 17812
gpu-rent tunnel
gpu-rent open --llm
$env:OLLAMA_HOST = "http://127.0.0.1:17811"

После up/tunnel — access-card с URL и MCP-сниппетом.


Ollama

Файл Роль
ollama-models.example.yaml шаблон в git
ollama-models.yaml список тегов (gitignore); лаунчер копирует example при отсутствии

На upollama pull по списку. Точные теги: уже есть foo:7b ≠ skip для foo:3b. Лишнее на диске не удаляет.

Пресеты (меню)

# ключ tag / смысл
1 recommended huihui_ai/qwen2.5-abliterate:7b — RU/EN, ~5 GB
2 light qwen2.5:3b
3 stock qwen2.5:7b
4 alt другой abliterate 7B
5 empty только runtime
keep не трогать yaml (если уже спросили повторно)

default: true в yaml — preferred в логе; pull идёт по всему списку.


Автотюнинг Ollama

Unit gpu-rent-ollama читает /mnt/swarm_data/.gpu-rent-gpu.json:

Tier (VRAM) Flash Attn KEEP_ALIVE KV cache GPU_OVERHEAD
low (<16GiB) off 2m q4_0 6GiB
mid (1623) on* 5m q8_0 10GiB
high (2447) on* 15m q8_0 14GiB
ultra (≥48) on* 30m q8_0 20GiB

*Flash на Ampere+ (compute ≥ 8.0). NUM_PARALLEL=1, MAX_LOADED_MODELS=1. Env: /mnt/swarm_data/.gpu-rent-ollama.env.


llama.cpp

Файл Роль
llamacpp-models.example.yaml шаблон
llamacpp-models.yaml HTTPS URL на .gguf (gitignore)

На up: скачать GGUF → /mnt/swarm_data/llamacpp/modelsllama-server + systemd. Уже скачанные крупные файлы не трогает.

Пресеты (меню)

# ключ что
1 recommended Qwen2.5 7B abliterate Q4_K_M (~4.7 GB)
2 light Qwen2.5 3B Instruct Q4_K_M
3 stock официальный 7B Instruct Q4_K_M
4 empty только runtime
keep не трогать yaml

-ngl / -c — по GPU probe. Опционально HF_TOKEN для gated HF. Вручную: положи GGUF в models и systemctl restart gpu-rent-llamacpp.


Idle-killer и LLM

Busy (не гасить GPU):

  • ollama pull (маркер младше ~45 мин; старше сбрасывается);
  • загруженная модель в Ollama;
  • llama.cpp: слоты заняты.

Ошибка установки LLM на upfail (не тихий лог).


Supply-chain (опциональный pin)

По умолчанию install тянет upstream без pin (WARN в логе). Жёстче:

OLLAMA_VERSION=0.6.5
OLLAMA_SHA256=<sha256 of ollama-linux-amd64.tgz>
LLAMACPP_TAG=b4690
# или LLAMACPP_ASSET_URL=... + LLAMACPP_SHA256=...