michael/AI-Profile-Router
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da3571ef9f4d41abcaf841ee81d302ba2b14b865
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Mikei386 ab671a6396 simplify Athena runtime and centralize MCP management 2026-08-26 09:57:38 +02:00
Mikei386 104c9904a5 Stream llama responses without proxy buffering 2026-08-26 07:06:03 +02:00
Mikei386 d1eed44341 Cap runaway chat generations in router 2026-08-26 07:01:04 +02:00
Mikei386 63fc921988 Map Hermes reasoning controls into Qwen templates 2026-08-25 14:52:43 +02:00
Mikei386 2ef894160a Add final Qwen3.8 runtime and uncensored profile 2026-08-23 00:10:53 +02:00
Mikei386 69f18f42d1 Wait for FLUX worker readiness 2026-08-22 18:12:48 +02:00
Mikei386 b00e882063 Fit FLUX hot swap within 16 GiB VRAM 2026-08-22 18:10:07 +02:00
Mikei386 7ac93befc4 Add RTX 5080 FLUX hot-swap worker 2026-08-22 17:40:32 +02:00
Mikei386 41b9c17f0f Define four-profile production matrix with Medium default 2026-08-22 11:30:38 +02:00
Mikei386 f52cf14069 Add tested 256K Ultra profile 2026-08-22 10:44:14 +02:00
Mikei386 a5cf11582a Add reproducible Piper TTS service 2026-08-21 17:02:32 +02:00
Mikei386 e83c0e2c70 Add reproducible Docker and WireGuard host bootstrap 2026-08-20 21:23:16 +02:00
Mikei386 cb07779f5a Replace vision hotswap with native multimodal profiles 2026-08-20 14:24:56 +02:00
Mikei386 fd4a3055e8 Rebuild profile router as secure recoverable v2 2026-08-20 13:41:00 +02:00
Mikei386 0e4a9de5ba Expand router into reproducible local AI platform 2026-08-20 12:56:53 +02:00
Mike a84220725a Vision: Q3-Augen-Orchestrierung + Folgefragen-Sanitize 
- Automatische Vision-Orchestrierung: temporärer Q3-Vision-Server
  (llama.cpp + mmproj) analysiert Bilder, Hauptmodell (Fast/Medium/Long)
  erzeugt die finale Antwort. Zentrale GPU-Lock (Ausschluss mit FLUX),
  Drain, Timeouts, Restore in jedem Fehlerfall.
- Vision-Analyse wird als interne User-Message injiziert (nie als
  Assistant-Turn in Open WebUI).
- Analyse-Cache (LRU, keyed by Bild-Hash): Folgefragen triggern keinen
  neuen Hotswap.
- Sanitize: alle Bild-Parts (image_url/Base64) werden bei jedem Request
  durch die gecachte Analyse ersetzt, Bilddaten entfernt - das
  Nicht-Vision-Hauptmodell bekommt keine Bilder mehr (kein
  image input is not supported).
- /v1/streams/lookup fail-fast während Vision-Swap; /props-Regression
  behoben; POST /vision/test für direkten Test.
- systemd-Unit: VISION_*-Umgebungsvariablen; README dokumentiert Vision.
 2026-08-20 07:48:25 +02:00
Mikei386 d399d2b4f7 TTS: Kokoro → XTTS-v2 (CPU-only, Claribel Dervla) 
- Neues xtts_worker.py: Coqui XTTS-v2, HTTP-API auf Port 8085
- Router: TTS_WORKER_URL → 8085, TTS_MODEL → xtts-v2, TTS_VOICES → claribel
- deploy: mike-ai-xtts.service, install.sh + deploy.sh aktualisiert
- Tests: 54/54 bestanden (mock_tts_worker + test_local.sh auf XTTS umgestellt)
- README: TTS-Section auf XTTS-v2 aktualisiert
- Kokoro-Service gestoppt und deaktiviert (Dateien bleiben als Backup)
 2026-08-19 22:01:58 +02:00
Mikei386 ed471196d4 router: HTTP/1.1 chunked Transfer-Encoding-Unterstützung 
- Zentrale _read_body() Helper für Content-Length und chunked encoding
- _read_chunked_body(): hex Chunk-Größen, Chunk Extensions, 0-Chunk,
  Trailer, MAX_UPLOAD_SIZE (50 MB Default)
- Malformed chunked encoding → HTTP 400
- _transcribe(), _speech(), _image_generate(), _forward() nutzen Helper
- Temporäres STT-DEBUG-Logging entfernt
- 16 Regressionstests (dev/test_chunked.py):
  Content-Length, chunked, Multi-Chunk, Boundary über Chunk-Grenzen,
  Chunk Extensions, 0-Chunk mit Trailer, malformed Chunk Size,
  Uploadgrößenlimit, Open-WebUI-artiger WebM-Request
 2026-08-19 16:31:22 +02:00
Mikei386 e81f2ab515 router: Multipart-Parser auf email.parser.BytesParser umgestellt 
- Robustes MIME-Parsing mit Standardbibliothek (email.parser.BytesParser)
- Handhabt quoted und unquoted Boundaries (Open-WebUI-Kompatibilität)
- Beliebiges Feldreihenfolge, zusätzliche Header, binäre Payloads
- Regressionstests: dev/test_multipart.py (8 Tests)
- Fix für Open-WebUI HTTP 400 bei POST /v1/audio/transcriptions
 2026-08-19 14:37:24 +02:00
Mikei386 51ef07c874 router: deutsche Spracherkennung mit whisper.cpp (CPU-only) 
- STT-Worker (stt_worker.py): langlebiger HTTP-Service auf Port 8084
  - whisper-cli als Subprozess (CPU-only, 8 Threads)
  - Audio-Vorbereitung via ffmpeg (WebM/Opus/M4A → 16 kHz WAV)
  - Nativ: WAV, MP3, OGG, FLAC
  - Health-Endpunkt: GET /status
  - Transkription: POST /transcribe (Multipart-Form-Data)

- Router-Integration:
  - POST /v1/audio/transcriptions (OpenAI-kompatibel)
  - GET /v1/audio/models (whisper-1, kokoro-german)
  - GET /v1/audio/voices (martin, victoria)
  - /status mit stt-Section
  - model=whisper-1 akzeptiert
  - response_format: json, verbose_json

- systemd-Service: mike-ai-whisper.service
  - Boot-Start, Restart on failure, journald
  - CPU-only, kein GPU-Lock

- Deploy-Dateien aktualisiert (deploy.sh, install.sh)
- Mock-STT-Worker für lokale Tests (dev/mock_stt_worker.py)
- Tests ergänzt: STT Status, WAV, language=de, unbekanntes Modell,
  Worker down, Recovery, Audio-Modelle, Audio-Voices,
  STT+Qwen parallel, STT+TTS parallel
- README.md: STT-Section mit Endpunkten, Benchmarks, Doku

Benchmarks (CPU-only, 8 Threads):
  7.3 s Audio → 8.9 s (RTF 1.22×)
  30 s Audio → 16.8 s (RTF 0.56×)
  50 s Audio → 18.5 s (RTF 0.37×)
  RAM: ~1.7 GB (Modell), Worker: ~20 MB
 2026-08-19 13:53:22 +02:00
Mikei386 6db10fbc3f router: deutsche Sprachausgabe mit Kokoro-82M (CPU-only) 
Fügt einen OpenAI-kompatiblen TTS-Endpunkt POST /v1/audio/speech hinzu.
Die Synthese läuft in einem separaten, langlebigen Worker
(mike-ai-kokoro.service) mit eigenem Venv (CPU-only torch) und hält die
Modelle dauerhaft im RAM (niedrige Warm-Start-Latenz).

- Zwei deutsche Stimmen: kikiri-german-martin, kikiri-german-victoria
  (Apache 2.0, je ~327 MB) unter /opt/mike-ai/models/kokoro/
- Deutsche G2P über espeak-ng (phonemizer), kein spacy/thinc 9.x nötig
  (kokoro mit --no-deps + misaki ohne [en], Python 3.13-kompatibel)
- Formate: mp3 (Default), wav, flac, pcm; speed 0.5-2.0
- /status um tts.*-Felder erweitert (reachable, ready, voices, ...)
- TTS ohne GPU-Lock: blockiert weder Qwen/llama.cpp noch FLUX
- systemd-Unit mike-ai-kokoro.service (Start beim Boot)
- install.sh/deploy.sh um Kokoro-Venv + Modell-Download erweitert
- Mock-TTS-Worker + 11 TTS-Tests (insgesamt 43, alle bestanden)
- Hörproben (je ~40 s) + Benchmark (RTF ~0.23, ~4.3x Echtzeit)

Kein Push – erst nach User-Freigabe.
 2026-08-19 12:05:09 +02:00
Mikei386 fdaaef98cc router: Metadaten pro Bild speichern (Sidecar-JSON) 
- prompt, seed, width, height, size, steps, guidance, quality, seconds,
  model, created
- /images zeigt die Metadaten (falls vorhanden)
 2026-08-19 09:01:34 +02:00
Mikei386 7c5bbe2ffb router: Bildgenerierung mit FLUX.2 [klein] 4B Base (GPU-Hotswap) 
- POST /v1/images/generations (OpenAI-kompatibel, prompt/size/n/seed/quality)
- quality: standard=30 Steps (Default), high=50 Steps
- Größen: 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 1920x1088, 1088x1920
- GPU-Hotswap: Qwen stoppen -> FLUX laden -> Bild -> FLUX entladen -> Qwen
  wiederherstellen (exakt vorheriges Profil)
- Zentrales GPU/Modell-Lock (Profilwechsel und Bild teilen sich das Lock)
- Chat-Requests warten während Bild-Job (kein 502), Timeout CHAT_WAIT_TIMEOUT
- Robuste Recovery: try/finally, Worker-Beendigung, VRAM-Check, Qwen-Readiness
- /status: image.phase, image.worker, image.model_loaded, qwen.available,
  qwen.active_chats
- GET /images, GET /images/<datei> (validiert, nur images/-Verzeichnis)
- image_worker.py: FLUX-Worker (eigener Prozess, JSON-Protokoll, bf16 +
  enable_model_cpu_offload)
- deploy: venv (torch/diffusers/transformers/accelerate), Modell-Download,
  Image-Dir, systemd-Unit mit Image-Umgebungsvariablen
- dev: Mock-Worker, fake-systemctl, Benchmarks (GPU-Resident, Offload, Steps,
  Quality-Compare), 32 lokale Tests
- README: Bildgenerierung, Hotswap, Recovery, Benchmarks (RTX 5080),
  Python-Pakete

Benchmarks (RTX 5080, 16 GB, CPU-Offload):
- 512x512 / 10 Steps: ~9.3 s
- 1024x1024 / 30 Steps: ~31.3 s
- 1024x1024 / 50 Steps: ~45.3 s
- 1920x1088 / 50 Steps: ~91 s
- Peak-VRAM: ~8.4-8.9 GB
- Hotswap-Gesamtzeit: ~41-42 s (1024x1024 / 30 Steps)
 2026-08-19 08:51:37 +02:00
Mikei386 c5d92acd93 router: Readiness-Check wartet auf geladenes Modell (ctx-match) 2026-08-18 22:58:50 +02:00
Mikei386 aefd7be035 router: OpenAI-kompatibler Proxy mit Profil-Switching 2026-08-18 22:52:48 +02:00