# AI Profile Router

Kleiner OpenAI-kompatibler Proxy (Python, nur Standardbibliothek) vor einem
lokalen llama.cpp-Server. Er leitet normale OpenAI-Requests transparent
weiter (Streaming, Tool Calls, JSON), schaltet zwischen drei festen
llama.cpp-Profilen um, orchestriert lokale Bildgenerierung mit
FLUX.2 [klein] 4B Base (GPU-Hotswap: Qwen stoppen → FLUX laden → Bild
→ FLUX entladen → Qwen wiederherstellen) und stellt lokale deutsche
Sprachausgabe bereit (Kokoro-82M, CPU-only, OpenAI-kompatibel).

## Zielsystem

| | |
|---|---|
| Host | 192.168.1.196 |
| SSH | `root` mit Key `lmstudio_unraid` |
| llama.cpp | `http://127.0.0.1:8080` (Service `mike-ai-llama-ui.service`) |
| Profil-Skript | `/usr/local/bin/llama-profile {fast\|medium\|long}` |
| Router-Port | **8081** |
| Router-Service | `mike-ai-profile-router.service` |
| TTS-Worker | `http://127.0.0.1:8082` (Service `mike-ai-kokoro.service`) |
| STT-Worker | `http://127.0.0.1:8084` (Service `mike-ai-whisper.service`) |

## Profile / virtuelle Modelle

| Profil | Modell | Kontext |
|---|---|---|
| `fast` | `qwen-fast` | 73728 |
| `medium` | `qwen-medium` | 94208 |
| `long` | `qwen-long` | 131072 |

## Endpunkte

| Endpunkt | Beschreibung |
|---|---|
| `GET /v1/models` | Die drei virtuellen Modelle inkl. `context_length`/`context_window` |
| `GET /status` | Aktives Profil, Upstream-Zustand, Modell, Kontext, Uptime |
| `POST /fast` `/medium` `/long` | Profilwechsel (auch `GET` möglich) |
| `POST /v1/chat/completions` | Weiterleitung an llama.cpp (Streaming + Tool Calls) |
| `POST /v1/images/generations` | Bildgenerierung (FLUX.2 [klein] 4B Base, OpenAI-kompatibel) |
| `GET /images` | Liste der gespeicherten Bilder (max. 200) |
| `GET /images/<datei>` | PNG-Download (nur `images/`-Verzeichnis, validiert) |
| `POST /v1/audio/speech` | Deutsche Sprachausgabe (Kokoro-82M, OpenAI-kompatibel) |
| `POST /v1/audio/transcriptions` | Deutsche Spracherkennung (whisper.cpp, OpenAI-kompatibel) |
| `GET /v1/audio/models` | Verfügbare Audio-Modelle (STT + TTS) |
| `GET /v1/audio/voices` | Verfügbare TTS-Stimmen |
| alles andere | Transparente Weiterleitung an llama.cpp |

### Verhalten

- **Virtuelles Modell** (`qwen-fast`/`qwen-medium`/`qwen-long` in
  `chat.completions`): Der Router stellt sicher, dass das passende Profil
  aktiv ist (notfalls Wechsel + Warten), ersetzt das Modell durch das echte
  llama.cpp-Modell und leitet weiter.
- **Profilwechsel** (`POST /fast` …): Führt `/usr/local/bin/llama-profile
  <profil>` aus (ohne Shell, feste Argumente → keine Injection), wartet dann,
  bis llama.cpp wieder erreichbar ist, und liefert erst dann `200`.
- **Impliziter Wechsel bei downem llama.cpp**: Ein Chat-Request mit virtuellem
  Modell liefert sofort `502`, wenn das Profil bereits aktiv ist, aber
  llama.cpp down ist (kein stiller Neustart). Der Neustart wird explizit über
  `POST /<profil>` angestoßen.
- **Ungültige Profile/Modelle**: `POST /<anderes>` → `400`;
  `qwen-<anderes>` als Modell → `400`. Nur die drei festen Profile sind
  schaltbar.
- **Fehlerformat**: OpenAI-kompatibel (`{"error": {"message", "type", "code"}}`).

## Bildgenerierung (FLUX.2 [klein] 4B Base)

Der Router orchestriert lokale Bildgenerierung mit
`black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B` (Apache 2.0, ~13 GB, bf16 +
CPU-Offload). Da Qwen (llama.cpp) und FLUX denselben GPU/VRAM teilen, macht
der Router einen **GPU-Hotswap**:

1. Zentrales GPU/Modell-Lock übernehmen (Profilwechsel und Bild teilen sich
   dasselbe Lock → kein Race).
2. Aktives Qwen-Profil merken.
3. `mike-ai-llama-ui.service` stoppen, warten bis Port + VRAM frei sind.
4. FLUX-Worker starten (eigener Prozess, `Flux2KleinPipeline`, bf16 +
   `enable_model_cpu_offload()`), Bild generieren, PNG speichern.
5. Worker **beenden** (nicht nur entladen), VRAM-Freiheit verifizieren.
6. Vorheriges Qwen-Profil exakt wiederherstellen, Readiness-Check
   (Modell geladen + Kontext passt).
7. Erst dann antworten und das GPU-Lock freigeben.

### Endpunkt `POST /v1/images/generations`

OpenAI-kompatibel. Unterstützt `prompt`, `size`, `n`, `seed`, `quality`,
`response_format`.

| Parameter | Werte | Default |
|---|---|---|
| `prompt` | Text (Pflicht) | – |
| `size` | `1024x1024`, `1536x1024`, `1024x1536`, `1920x1088`, `1088x1920` | `1024x1024` |
| `n` | 1–4 | 1 |
| `seed` | int (reproduzierbar) | zufällig |
| `quality` | `standard` (30 Steps), `high` (50 Steps) | `standard` |
| `response_format` | `url` (Default), `b64_json` | `url` |

Beispiel:

```bash
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/images/generations \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"prompt":"ein roter Würfel auf weißem Grund","size":"1024x1024","quality":"standard"}'
```

Die Antwort enthält `data[].url` (absolute URL, über den Router abrufbar)
und `data[].b64_json` (optional). Jedes Bild wird unter
`/opt/mike-ai/ai-profile-router/images/` gespeichert (kollisionsfreie Namen,
`img-<zeitstempel>-<seed>-<i>.png`) und ist über `GET /images/<datei>`
abrufbar.

### Verhalten während eines Bild-Jobs

- **Chat-Requests warten** (kein 502): Der Router merkt sich, dass Qwen
  vorübergehend nicht verfügbar ist (`qwen.available=false`), und Chat-Requests
  warten, bis Qwen wieder bereit ist (Timeout `CHAT_WAIT_TIMEOUT`, Default
  300 s). So gibt es keine `502 llama.cpp nicht erreichbar` während des
  Hotswaps.
- **Profilwechsel warten**: Ein Profilwechsel während eines Bild-Jobs
  blockiert auf dem GPU-Lock, bis der Bild-Job fertig ist (kein Race).
- **`/status`** zeigt den aktuellen Zustand: `image.phase` (`idle`,
  `stopping-qwen`, `loading-image`, `generating`, `unloading-image`,
  `restoring-qwen`), `image.worker`, `image.model_loaded`,
  `image.last_image`, `image.last_seconds`, `image.last_error`,
  `qwen.available`, `qwen.active_chats`.

### Recovery (robust)

- **`try/finally`**: Qwen wird **immer** wiederhergestellt, egal ob die
  Bildgenerierung erfolgreich war, fehlgeschlagen ist (OOM, Python-Fehler,
  ungültiger Prompt, Speichern-Fehler, Client-Disconnect, Timeout) oder der
  Worker abstürzt.
- **Worker-Beendigung**: Nach jedem Job wird der Worker beendet (SIGTERM →
  SIGKILL), nicht nur entladen. So wird der VRAM (inkl. CUDA-Kontext) frei.
- **VRAM-Check**: Nach dem Worker-Beenden wartet der Router, bis der VRAM
  unter 1000 MiB fällt (`nvidia-smi`), bevor Qwen neu startet.
- **Qwen-Readiness**: Nach dem Neustart wartet der Router, bis llama.cpp
  erreichbar ist, das Modell geladen ist und der Kontext zum Profil passt.
- **`qwen.available`**: Bleibt `false`, wenn die Wiederherstellung fehlschlägt
  (Chat-Requests warten weiter, statt 502 zu liefern). Der Fehler wird in
  `image.last_error` und im Log protokolliert.

### Benchmarks (RTX 5080, 16 GB, CPU-Offload, gemessen)

| Auflösung | Steps | Zeit | Peak-VRAM (torch) |
|---|---|---|---|
| 512×512 | 10 | ~9.3 s | ~8.4 GB |
| 1024×1024 | 30 | ~31.3 s | ~8.4 GB |
| 1024×1024 | 50 | ~45.3 s | ~8.4 GB |
| 1920×1088 | 50 | ~91 s | ~8.9 GB |

**Entscheidung:** `standard` = 30 Steps (Default, ~31 s bei 1024×1024),
`high` = 50 Steps (maximale Qualität, ~45 s bei 1024×1024). Ab 20–30 Steps
ist der Qualitätsgewinn bei einfachen Motiven gering; 50 Steps lohnt sich
für komplexe Szenen.

**Hinweis:** FLUX.2 [klein] 4B Base passt **nicht** vollständig GPU-resident
in 16 GB (OOM bei ~15.5 GB). Deshalb wird `enable_model_cpu_offload()`
verwendet (Modelle werden pro Layer zwischen CPU und GPU gewechselt).

**Hotswap-Gesamtzeit:** Ein vollständiger Bild-Job (Qwen stoppen → FLUX laden
→ Bild → FLUX entladen → Qwen wiederherstellen) dauert ~41–42 s bei
1024×1024 / 30 Steps (davon ~31 s Generierung, ~10 s Qwen-Stop/Start +
VRAM-Check).

### Erforderliche Python-Pakete (im Venv)

- `torch` (2.11.0+cu128, CUDA 12.8)
- `diffusers` (0.40.0.dev0, für `Flux2KleinPipeline`)
- `transformers` (5.15.0)
- `accelerate` (1.14.0, für `enable_model_cpu_offload()`)

Das Venv liegt unter `/opt/mike-ai/ai-profile-router/venv/` und wird von
`install.sh` automatisch angelegt/aktualisiert.

## Sprachausgabe (Kokoro-82M, deutsch, CPU-only)

Der Router stellt lokale deutsche Sprachausgabe bereit. Die Synthese läuft
in einem **separaten, langlebigen Worker** (`mike-ai-kokoro.service`), der
die Kokoro-Modelle einmalig beim Start lädt und dauerhaft im RAM hält
(niedrige Warm-Start-Latenz). Der Worker ist CPU-only und blockiert weder
Qwen/llama.cpp noch FLUX/GPU – er teilt sich nur den Prozessor.

- **Modell:** Kokoro-82M (hexgrad) mit zwei deutschen Feintunings
  (`kikiri-tts/kikiri-german-martin`, `kikiri-tts/kikiri-german-victoria`,
  beide Apache 2.0, je ~327 MB).
- **G2P:** Offizieller Kikiri-Deutsche-Pfad via `misaki.de.DEG2P`
  (semidark/misaki-Fork 0.9.4): Text-Normalisierung (Zahlen, Daten,
  Uhrzeiten, Währung, Abkürzungen) + `espeak-ng`-Phonemisierung +
  Aussprache-Overrides für Marken-/Tech-Begriffe. Kein spacy nötig.
- **Pipeline:** semidark/kokoro-Fork (0.9.4) mit `lang_code='d'` und
  verbessertem Chunking (Split an Satzgrenzen, 400 Zeichen).
- **Venv:** eigenes Venv unter `/opt/mike-ai/kokoro/venv/` mit CPU-only
  `torch` (keine CUDA-Abhängigkeit, kein Konflikt mit dem Bild-Venv).
- **Modelle:** `/opt/mike-ai/models/kokoro/` (persistent).

### Endpunkt `POST /v1/audio/speech`

OpenAI-kompatibel. Unterstützt `input` (oder `text`), `voice`, `speed`,
`response_format`, `model`.

| Parameter | Werte | Default |
|---|---|---|
| `input` | Text (Pflicht, max. 8000 Zeichen) | – |
| `voice` | `martin`, `victoria` | `martin` |
| `speed` | 0.5–2.0 | 1.0 |
| `response_format` | `mp3` (Default), `wav`, `flac`, `pcm` | `mp3` |
| `model` | `kokoro-german` (optional) | – |

Die Antwort ist **binäres Audio** (nicht JSON) mit passendem
`Content-Type` (`audio/mpeg`, `audio/wav`, `audio/flac`,
`application/octet-stream`).

Beispiele:

```bash
# MP3 (Default), Stimme martin
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/speech \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"input":"Hallo, dies ist ein Test.","voice":"martin"}' -o out.mp3

# WAV, Stimme victoria, 1.5x Tempo
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/speech \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"input":"Guten Tag.","voice":"victoria","speed":1.5,"response_format":"wav"}' -o out.wav
```

**Lange Texte:** Die Pipeline splittet automatisch an Satzgrenzen
(400 Zeichen pro Chunk). Längere Texte werden in Segmente geteilt;
jedes Segment wird einzeln synthetisiert und die Audios zusammengeführt.
Zeilenumbrüche (`\n`) im Text werden als zusätzliche Segmentgrenzen
behandelt.

### Verhalten

- **Kein GPU-Lock:** TTS läuft CPU-only und greift nicht in den
  GPU-Hotswap (Bild) oder Profilwechsel (Qwen) ein. TTS-Requests können
  parallel zu Chats laufen.
- **Serialisierte Synthese:** Der Worker synthetisiert nacheinander
  (CPU-bound), parallele Requests werden intern gewartet.
- **`/status`** zeigt `tts.reachable`, `tts.ready`, `tts.voices`,
  `tts.load_errors`, `tts.last_seconds`, `tts.last_voice`,
  `tts.last_error`.
- **Fehler:** Worker down → `503` (`tts_failed`); ungültige Parameter →
  `400`. OpenAI-kompatibles Fehlerformat.

### Hörproben

Zwei deutsche Hörproben (je ~40 s) liegen unter
`/opt/mike-ai/ai-profile-router/samples/`:

- `martin_lang.wav` (Stimme martin)
- `victoria_lang.wav` (Stimme victoria)

### Benchmark (CPU-only, gemessen)

| Textlänge | Audio | Synthese | RTF |
|---|---|---|---|
| ~5 s | 3.4 s | 0.6 s | 0.19× |
| ~15 s | 14.1 s | 3.4 s | 0.24× |
| ~40 s | 33.5 s | 7.5 s | 0.23× |

RTF ~0.23 bedeutet: Synthese ist ~4.3× schneller als Echtzeit.
RAM-Belegung des Workers: ~3.5 GB (inkl. torch, beide Modelle).

### Erforderliche Python-Pakete (im Kokoro-Venv)

- `torch` (CPU-only, `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`)
- `kokoro` (0.9.4, semidark-Fork, mit `--no-deps` installiert)
- `misaki` (0.9.4, semidark-Fork, mit `[de]`-Extra → `phonemizer-fork` +
  `espeakng-loader`, kein spacy-curated-transformers)
- `spacy` (nur für `misaki.en`-Import, nicht für deutschen Pfad)
- `num2words` (für `misaki.en`-Import)
- `soundfile`, `lameenc` (Audio-Formate wav/mp3/flac/pcm)
- `huggingface-hub`, `loguru`, `transformers`, `regex`

Das Venv liegt unter `/opt/mike-ai/kokoro/venv/` und wird von `install.sh`
automatisch angelegt (nur wenn noch nicht vorhanden).

**Hinweis (Python 3.13):** Der semidark/kokoro-Fork (0.9.4) unterstützt
Python 3.13 nativ. Der semidark/misaki-Fork (0.9.4) nutzt für den deutschen
Pfad `phonemizer-fork` + `espeakng-loader` (kein spacy-curated-transformers,
kein thinc 9.x). `spacy` wird nur für den `misaki.en`-Import benötigt
(Englisch), nicht für den deutschen Pfad.

## Spracherkennung (whisper.cpp, deutsch, CPU-only)

Der Router stellt lokale deutsche Spracherkennung bereit. Die Transkription
läuft in einem **separaten, langlebigen Worker** (`mike-ai-whisper.service`),
der `whisper-cli` als Subprozess aufruft. Der Worker ist CPU-only und
blockiert weder Qwen/llama.cpp noch FLUX/GPU – er teilt sich nur den
Prozessor.

- **Modell:** Whisper large-v3-turbo (ggml, ~1.6 GB, Vollpräzision)
- **Build:** whisper.cpp CPU-only (AVX2+FMA, 8 Threads)
- **Audio-Vorbereitung:** ffmpeg konvertiert WebM/Opus/M4A/AAC → 16 kHz mono WAV
- **Nativ unterstützt:** WAV, MP3, OGG, FLAC
- **Kein GPU-Lock:** STT läuft vollständig auf CPU, parallel zu Qwen (GPU)
  und TTS (CPU)

### Endpunkt `POST /v1/audio/transcriptions`

OpenAI-kompatibel (Multipart-Form-Data). Unterstützt `file`, `model`,
`language`, `prompt`, `temperature`, `response_format`.

| Parameter | Werte | Default |
|---|---|---|
| `file` | Audio-Datei (Pflicht: webm, wav, mp3, m4a, ogg, flac) | – |
| `model` | `whisper-1` (oder `whisper`) | `whisper-1` |
| `language` | `de`, `en`, … (optional) | Auto-Detektion |
| `prompt` | Kontext-Hinweis (optional) | – |
| `temperature` | 0.0–1.0 (optional) | 0.0 |
| `response_format` | `json` (Default), `verbose_json` | `json` |

Die Antwort ist **JSON** mit `text` (und optional `language`, `duration`
bei `verbose_json`).

Beispiele:

```bash
# WebM/Opus (z.B. aus Open WebUI-Mikrofon)
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/transcriptions \
  -F "file=@aufnahme.webm" \
  -F "model=whisper-1"

# WAV mit expliziter Sprache
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/transcriptions \
  -F "file=@aufnahme.wav" \
  -F "model=whisper-1" \
  -F "language=de"

# Verbose-Format
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/transcriptions \
  -F "file=@aufnahme.wav" \
  -F "model=whisper-1" \
  -F "response_format=verbose_json"
```

### Discovery-Endpunkte

- `GET /v1/audio/models` – listet verfügbare Audio-Modelle
  (`whisper-1` für STT, `kokoro-german` für TTS)
- `GET /v1/audio/voices` – listet verfügbare TTS-Stimmen
  (`martin`, `victoria`)

### Verhalten

- **Kein GPU-Lock:** STT läuft CPU-only und greift nicht in den
  GPU-Hotswap (Bild) oder Profilwechsel (Qwen) ein. STT-Requests können
  parallel zu Chats, TTS und Bildgenerierung laufen.
- **Serialisierte Transkription:** Der Worker transkribiert nacheinander
  (CPU-bound), parallele Requests werden intern gewartet.
- **`/status`** zeigt `stt.reachable`, `stt.ready`, `stt.model`,
  `stt.threads`, `stt.language`, `stt.ffmpeg_exists`.
- **Fehler:** Worker down → `503` (`stt_failed`); ungültige Parameter →
  `400`. OpenAI-kompatibles Fehlerformat.

### Benchmark (CPU-only, gemessen)

| Audio-Dauer | Transkription | RTF |
|---|---|---|
| 7.3 s | 8.9 s | 1.22× |
| 30 s | 16.8 s | 0.56× |
| 50 s | 18.5 s | 0.37× |

RTF < 1.0 bedeutet: Transkription ist schneller als Echtzeit.
RAM-Belegung des Workers: ~1.7 GB (inkl. Modell).

### Erforderliche Komponenten

- `whisper.cpp` (CPU-only Build, `/opt/mike-ai/whisper.cpp/build-cpu/`)
- `ggml-large-v3-turbo.bin` (`/opt/mike-ai/models/whisper/`)
- `ffmpeg` (für WebM/Opus/M4A/AAC-Konvertierung)
- Python 3.13 (nur Standardbibliothek, kein Venv nötig)

## Repository-Struktur

```
router/ai_profile_router.py   # der Router (einzige Laufzeit-Datei)
router/image_worker.py        # FLUX-Worker (eigener Prozess, JSON-Protokoll)
router/tts_worker.py          # Kokoro-TTS-Worker (eigener Prozess, HTTP-API)
router/stt_worker.py          # Whisper-STT-Worker (eigener Prozess, HTTP-API)
deploy/mike-ai-profile-router.service   # systemd-Unit (Router)
deploy/mike-ai-kokoro.service           # systemd-Unit (TTS-Worker)
deploy/mike-ai-whisper.service          # systemd-Unit (STT-Worker)
deploy/install.sh             # läuft auf dem Zielsystem (per SSH)
deploy/deploy.sh              # läuft lokal: SCP + SSH
dev/                          # lokale Tests (Mock-llama.cpp, Mock-Worker, Benchmarks)
```

Entwicklungsdateien (`dev/`) und Deployment-Dateien (`router/`, `deploy/`)
sind getrennt. Auf dem Zielsystem landet nur `router/` + `deploy/`.

## Deployment

Voraussetzung: SSH-Key `~/.ssh/lmstudio_unraid` (bereits vorhanden).

```bash
./deploy/deploy.sh
```

Das Skript:

1. Überträgt `ai_profile_router.py`, `image_worker.py`, `tts_worker.py`,
   `install.sh` und beide systemd-Units per SCP nach
   `/tmp/ai-profile-router/` auf dem Zielsystem.
2. Führt `install.sh` per SSH aus, das:
   - den alten Router (`mike-ai-local-llm-router.service` +
     `/opt/mike-ai/local-llm-router`) **mit Backup** entfernt,
   - den neuen Router + Worker nach `/opt/mike-ai/ai-profile-router/`
     installiert,
   - ein Python-Venv mit `torch`, `diffusers`, `transformers`, `accelerate`
     anlegt (nur wenn noch nicht vorhanden),
   - das FLUX-Modell nach `/opt/mike-ai/models/FLUX.2-klein-base-4B` lädt
     (nur wenn noch nicht vorhanden, ~15 GB),
   - `espeak-ng` installiert (nur wenn noch nicht vorhanden),
   - das Kokoro-Venv unter `/opt/mike-ai/kokoro/venv/` anlegt (nur wenn
     noch nicht vorhanden, CPU-only torch + kokoro + misaki + phonemizer +
     soundfile + lameenc),
   - die Kokoro-Modelle nach `/opt/mike-ai/models/kokoro/` lädt (nur wenn
     noch nicht vorhanden, ~660 MB),
   - `mike-ai-profile-router.service` und `mike-ai-kokoro.service`
     aktivieren (Start beim Boot) und starten,
   - `GET /status` verifiziert.

Die Installation ist idempotent (Update = erneut ausführen).

## Konfiguration (Umgebungsvariablen in der systemd-Unit)

| Variable | Default | Bedeutung |
|---|---|---|
| `ROUTER_HOST` | `0.0.0.0` | Bind-Adresse |
| `ROUTER_PORT` | `8081` | Port |
| `UPSTREAM_URL` | `http://127.0.0.1:8080` | llama.cpp |
| `PROFILE_SCRIPT` | `/usr/local/bin/llama-profile` | Profil-Skript |
| `PROFILE_DIR` | `/etc/systemd/system/mike-ai-llama-ui.service.d` | Ort der `override.conf` |
| `SWITCH_TIMEOUT` | `600` | Warten auf llama.cpp nach Wechsel (s) |
| `REQUEST_TIMEOUT` | `600` | Read-Timeout für Upstream-Requests (s) |
| `CONNECT_TIMEOUT` | `10` | Connect-Timeout Upstream (s) |
| `POLL_INTERVAL` | `2` | Polling-Intervall (s) |
| `LOG_LEVEL` | `INFO` | Logging-Level |
| `LLAMA_SERVICE` | `mike-ai-llama-ui.service` | llama.cpp-Service (für Bild-Hotswap) |
| `IMAGE_WORKER` | `<router-dir>/image_worker.py` | FLUX-Worker-Skript |
| `IMAGE_PYTHON` | `sys.executable` | Python für den Worker (venv mit torch) |
| `IMAGE_DIR` | `/opt/mike-ai/ai-profile-router/images` | Bild-Speicherort |
| `IMAGE_WORKER_LOG` | `/opt/mike-ai/ai-profile-router/worker.log` | Worker-Log |
| `IMAGE_GEN_TIMEOUT` | `600` | Timeout pro Bild (s) |
| `IMAGE_VRAM_FREE_TIMEOUT` | `120` | Warten auf VRAM-Freiheit (s) |
| `CHAT_WAIT_TIMEOUT` | `300` | Chat wartet auf Qwen (s) |
| `TTS_WORKER_URL` | `http://127.0.0.1:8082` | TTS-Worker (Router-Seite) |
| `TTS_TIMEOUT` | `300` | Timeout pro Synthese (s) |
| `TTS_CONNECT_TIMEOUT` | `5` | Connect-Timeout TTS-Worker (s) |

TTS-Worker (`mike-ai-kokoro.service`):

| Variable | Default | Bedeutung |
|---|---|---|
| `KOKORO_HOST` | `127.0.0.1` | Bind-Adresse (nur lokal, Router proxyt) |
| `KOKORO_PORT` | `8082` | Port |
| `KOKORO_MODEL_DIR` | `/opt/mike-ai/models/kokoro` | Modell-Verzeichnis |
| `LOG_LEVEL` | `INFO` | Logging-Level |

## Lokale Tests

```bash
./dev/test_local.sh
```

Startet einen Mock-llama.cpp, einen Mock-Bild-Worker, einen Mock-TTS-Worker
und den Router mit einem Fake-Profil-Skript und prüft: `/v1/models`,
`/status`, Forwarding, Streaming, Tool Calls, Profilwechsel
(fast→medium→fast), virtuelles Modell triggert Wechsel, ungültige Profile,
Upstream down → 502, Recovery, **Bildgenerierung** (`standard`→30 Steps,
`high`→50 Steps, Validierung, Image-Fehler→Qwen wiederhergestellt,
Fast/Medium/Long→Image→gleiches Profil, `/status` während Bild-Job,
paralleler Chat während Bild-Job wartet statt 502) und **Sprachausgabe**
(`/status` mit tts-Section, `POST /v1/audio/speech` wav/mp3, Validierung,
Worker-Fehler→503, Worker down→503, Worker-Neustart→Recovery).

Aktuell: **43 Tests** (32 bestehende + 11 TTS-Assertions).

## Betrieb

```bash
systemctl status mike-ai-profile-router
systemctl status mike-ai-kokoro
journalctl -u mike-ai-profile-router -f
journalctl -u mike-ai-kokoro -f
curl -s http://192.168.1.196:8081/status | python3 -m json.tool
curl -s -X POST http://192.168.1.196:8081/medium
# TTS-Test
curl -s http://192.168.1.196:8081/v1/audio/speech \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"input":"Hallo","voice":"martin"}' -o test.mp3
```

## Sicherheit

- Keine Shell-Aufrufe: Profil-Skript wird mit `subprocess.run([script, profil])`
  aufgerufen, `profil` ist Whitelist-geprüft (`fast|medium|long`).
- Keine Secrets/Tokens im Code oder in der Unit.
- systemd-Hardening: `NoNewPrivileges=true`, `PrivateTmp=true`.
- Die bestehende llama.cpp-/Profil-Konfiguration wird nicht verändert; der
  Router nutzt nur das vorhandene `llama-profile`-Skript und liest die
  `override.conf`.