Files
gpu-rent/docs/llm.md
T
Leonid Pershin 64f93b4bf6 Update LLM support for llama.cpp and enhance configuration management
- Added support for `llamacpp-models.yaml` in `.gitignore` and implemented logic to copy it in `gpu-rent.ps1` and `gpu-rent.sh`.
- Enhanced CLI to prompt for llama.cpp model presets during setup and execution, improving user experience.
- Updated configuration handling to include `llamacpp_models_manifest` and related functions for managing llama.cpp models.
- Improved documentation in `cli.md` and `llm.md` to reflect changes in llama.cpp integration and model management.
- Refactored provisioning logic to handle llama.cpp model downloads and configurations effectively.
2026-08-21 06:25:12 +03:00

153 lines
5.3 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains invisible Unicode characters
This file contains invisible Unicode characters that are indistinguishable to humans but may be processed differently by a computer. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# LLM рядом со SwarmUI (opt-in)
По умолчанию поднимается **только SwarmUI**. Ollama или llama.cpp — отдельно, когда нужны (помощь с промптами и т.п.).
---
## Быстрый путь
### Вариант A — wizard
```text
gpu-rent setup
```
Выбери `ollama` или `llamacpp`. Для **обоих** спросит пресет моделей. Значение пишется в `gpu-rent.vars` (`LLM_RUNTIME=…`).
### Вариант B — флаг на `up`
```text
gpu-rent up --yes --ollama
gpu-rent up --yes --llm llamacpp
```
### Вариант C — вручную в vars
```env
LLM_RUNTIME=ollama
```
Потом обычный `gpu-rent up --yes`.
Чтобы **выключить** LLM на следующих сессиях: `LLM_RUNTIME=none` (на `up` старые unit’ы `gpu-rent-ollama` / `gpu-rent-llamacpp` останавливаются).
Голый `gpu-rent` без args — help, не `up`. Двойной клик: `GPU_RENT_DEFAULT_ARGS=up --yes` в `gpu-rent.vars`. Полный doctor на up: `up -v`.
---
## Порты (loopback + туннель)
| Сервис | На VM | На ноутбуке |
| --- | --- | --- |
| SwarmUI | 7801 | **17801** |
| Ollama | 11434 | **17811** |
| llama.cpp | 8080 | **17812** |
```text
gpu-rent tunnel
gpu-rent open --llm
```
Клиент Ollama:
```text
# Windows PowerShell
$env:OLLAMA_HOST = "http://127.0.0.1:17811"
```
После успешного `up`/`tunnel` CLI печатает access-card со всеми URL и MCP-сниппетом.
---
## Ollama: модели
| Файл | Роль |
| --- | --- |
| `ollama-models.example.yaml` | шаблон в git |
| `ollama-models.yaml` | твой список (gitignore) |
На `up` при `LLM_RUNTIME=ollama` CLI делает `ollama pull` по списку. Уже скачанные теги **точно** не трогает (`foo:3b``foo:7b`). Лишние модели на диске не удаляет.
### Пресеты `setup`
| preset | tag | зачем |
| --- | --- | --- |
| **recommended** | `huihui_ai/qwen2.5-abliterate:7b` | RU/EN, ~5 GB, меньше отказов |
| light | `qwen2.5:3b` | быстрее, слабее |
| stock | `qwen2.5:7b` | официальный |
| alt | `richardyoung/qwen2.5-7b-instruct-abliterated` | другой abliterate |
| empty | `[]` | только runtime, pull руками |
Community abliterate-модели без гарантий безопасности — для личного prompt-help рядом со SwarmUI.
Поле `default: true` в yaml — preferred модель (лог / подсказка); pull идёт по всему списку.
---
## Автотюнинг Ollama под GPU
На установке `gpu-rent-ollama` читает `/mnt/swarm_data/.gpu-rent-gpu.json` и пишет env в systemd unit (одна карта вместе со SwarmUI):
| Tier (VRAM) | Flash Attn | KEEP_ALIVE | KV cache | GPU_OVERHEAD (запас под Swarm/Krea) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 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). Всегда `NUM_PARALLEL=1`, `MAX_LOADED_MODELS=1`.
Файл: `/mnt/swarm_data/.gpu-rent-ollama.env` (пересоздаётся на каждом install Ollama).
---
## llama.cpp
Манифест GGUF:
| Файл | Роль |
| --- | --- |
| `llamacpp-models.example.yaml` | шаблон в git |
| `llamacpp-models.yaml` | URL на `.gguf` (gitignore) |
На interactive `up` / `setup` после выбора `llamacpp` спрашивается пресет (как у Ollama). На `up` CLI скачивает GGUF в `/mnt/swarm_data/llamacpp/models`, затем ставит `llama-server` + systemd.
### Пресеты
| preset | что |
| --- | --- |
| **recommended** | Qwen2.5 7B abliterate Q4_K_M (~4.7 GB) |
| light | Qwen2.5 3B Instruct Q4_K_M |
| stock | официальный Qwen2.5 7B Instruct Q4_K_M |
| empty | только runtime |
Параметры `-ngl` / `-c` — по GPU probe. Опционально `HF_TOKEN` для gated HF. Вручную: положи GGUF в каталог models и `systemctl restart gpu-rent-llamacpp`.
---
## Idle-killer и LLM
Busy (не гасить GPU), если:
- идёт `ollama pull` (маркер младше ~45 мин; старше — сбрасывается);
- в Ollama есть загруженная модель;
- llama.cpp занимает слоты.
Ошибка установки LLM на `up`**fail** (не тихий лог): почини или поставь `LLM_RUNTIME=none`.
---
## Supply-chain (опциональный pin)
По умолчанию install-скрипты тянут upstream **без pin** (Ollama: `curl|sh`; llama.cpp: GitHub `latest`) — риск подмены. В логе будет `WARN`.
Жёстче — задай env на VM / при bootstrap:
```bash
OLLAMA_VERSION=0.6.5
OLLAMA_SHA256=<sha256 of ollama-linux-amd64.tgz>
LLAMACPP_TAG=b4690
# или LLAMACPP_ASSET_URL=... + LLAMACPP_SHA256=...
```