# Container-Inventar auf Athena

Stand: 9. September 2026

Athena besteht derzeit aus 23 Docker-Containern. Nicht jeder Container enthält
ein KI-Modell: Router, Oberflächen, Netzwerk, Steuerung und Sicherung sind
gewöhnliche Dienste. Die rechenintensiven GPU-Worker werden absichtlich nur bei
Bedarf gestartet. Ein Container im Zustand `Created` oder `Exited (0)` ist daher
nicht automatisch ein ungenutzter Rest.

| Container | Modell oder wesentliche Komponente | Aufgabe |
|---|---|---|
| `mike-ai-backup` | kein Modell; Offen Docker Volume Backup | Sichert `/data`, `/etc/mike-ai`, den Stack und die persistenten Docker-Volumes im Fünf-Stunden-Takt. |
| `mike-ai-image-worker` | FLUX.2 Klein 9B FP8, Qwen3-8B NF4 Textencoder und VAE | Erzeugt und bearbeitet Bilder transaktional; nutzt während eines Auftrags RTX 5080 und RTX 3060. |
| `mike-ai-llama-beta1` | Qwen3.8-27B GSQ-RCO `IQ3_S-MTP`, Qwen-MMProj BF16 | Experimentelles Beta-Profil mit 112.000 Token Kontext; wird nur auf Anforderung geladen. |
| `mike-ai-llama-dashboard` | kein Modell | Zeigt Telemetrie, Profile, GPU-Nutzung und Betriebsarten an und bietet die Modusumschaltung. |
| `mike-ai-llama-fast` | Qwen3.8-27B `IQ4-MIX`, Qwen-MMProj BF16 | Schnelles Q4-Text-/Vision-Profil mit 76.800 Token Kontext. |
| `mike-ai-llama-large` | Qwen3.8-27B `IQ4_XS-pure`, Qwen-MMProj BF16 | Q4-Text-/Vision-Profil mit 192.000 Token Kontext und Verteilung auf beide GPUs. |
| `mike-ai-llama-medium` | Qwen3.8-27B `IQ4_XS-pure`, Qwen-MMProj BF16 | Standard-Q4-Text-/Vision-Profil mit 160.000 Token Kontext und Verteilung auf beide GPUs. |
| `mike-ai-llama-ultra` | Qwen3.8-27B `IQ4_XS-pure`, ohne Vision-Projektor | Maximales Langkontextprofil mit 262.144 Token Kontext und Verteilung auf beide GPUs. |
| `mike-ai-llama-uncensored` | Qwen3.8-27B Abliterated `Q4_K_M`, eigener MMProj F16 | Spezialprofil mit 80.000 Token Kontext und gelockerten Modellgrenzen. |
| `mike-ai-mcp-athena-operator` | kein Modell | Stellt Hermes begrenzte Werkzeuge zum Prüfen, Ändern, Testen, Sichern und Versionieren von Athena bereit. |
| `mike-ai-music-acestep-test` | ACE-Step 1.5 XL-SFT und `acestep-5Hz-lm-1.7B` | Generiert Musik im exklusiven Musikmodus auf der RTX 5080. |
| `mike-ai-music-ui` | kein Modell; `fspecii/ace-step-ui` | Community-Oberfläche für ACE-Step; bleibt als leichte UI verfügbar, während der GPU-Worker bedarfsgesteuert läuft. |
| `mike-ai-piper` | `de_DE-thorsten-high` | CPU-basierte deutsche TTS-Rückfallebene, die auch während GPU-Umschaltungen verfügbar bleibt. |
| `mike-ai-portainer` | kein Modell; Portainer CE | Optionale Docker-Verwaltungsoberfläche. |
| `mike-ai-profile-controller` | kein Modell | Startet und stoppt ausschließlich freigegebene Modellprofile und Spezialworker in einer sicheren Reihenfolge. |
| `mike-ai-qwen3-tts` | `Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base`, Stimme Serena | Hochwertige deutsche Sprachausgabe auf der RTX 3060 im LLM-Betrieb. |
| `mike-ai-router` | kein eigenes Modell | Einzige OpenAI-kompatible Modelladresse; koordiniert Profile, Bildaufträge, Sprache und Betriebsarten. |
| `mike-ai-stem-separator` | BS-RoFormer Viperx 1297, `htdemucs_ft`, `htdemucs_6s`, `MossFormer2_SE_48K` | Trennt Gesang, Instrumente oder Sprache/Hintergrundgeräusche im exklusiven Separationsmodus. |
| `mike-ai-tts-gateway` | kein eigenes Modell | Normalisiert Text, leitet TTS an Qwen3-TTS weiter und fällt bei Bedarf auf Piper zurück. |
| `mike-ai-voice-studio` | `k2-fsa/OmniVoice` 0.2.1 mit Whisper-ASR | Erzeugt Text-to-Speech mit einer Referenzstimme; kein Audio-to-Audio-Voice-Changer. |
| `mike-ai-whisper` | Whisper.cpp `ggml-small` | Lokale deutsche Spracherkennung auf der CPU über `/v1/audio/transcriptions`. |
| `mike-ai-wireguard-gateway` | kein Modell | Veröffentlicht Dashboard und Fachoberflächen ausschließlich über den privaten WireGuard-Pfad. |
| `mike-ai-xvc-studio` | `chenxie95/X-VC` und GLM-4-Voice-Tokenizer | Wandelt eine vorhandene Sprachaufnahme anhand einer Referenzstimme in Audio zu Audio um. |

## Aufräumregel

Vor dem Löschen muss ein Kandidat gegen Compose-Dateien, Docker-Labels,
Mounts, Router-/Controller-Verweise und `/data` geprüft werden. Entfernt werden
nur nachweislich abgelöste Images, Gewichte, Versuchsdaten und Build-Caches.
Gewollt gestoppte Profilcontainer, persistente Modell-Caches und die letzte
funktionierende Produktionsvariante bleiben erhalten.

Am 9. September wurden die verworfenen Vevo2-Images und -Daten, das alte
Vevo2-Projektverzeichnis, ein leeres Test-Lab sowie der Docker-Build-Cache
entfernt. Der Build-Cache allein gab 74,43 GB frei; `/data` besitzt danach rund
562 GB freien Speicher. Kein produktiver oder bedarfsgesteuerter Container
wurde gelöscht.