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Container-Inventar auf Athena

Stand: 9. September 2026

Athena besteht derzeit aus 25 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-applio-studio	Applio/RVC; Stimmenmodelle werden nutzerseitig ergänzt	Vollständige RVC-Oberfläche für Inferenz, Modellverwaltung und Training auf der RTX 5080.
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-seed-vc-studio	Seed-VC V1; Gewichte werden beim ersten Auftrag geladen	Zero-Shot-Sprach- und Gesangswandlung anhand einer Referenzaufnahme auf der RTX 5080.
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, GLM-4-Voice-Tokenizer und optional Resemble Enhance	Wandelt eine vorhandene Sprachaufnahme anhand einer Referenzstimme in Audio zu Audio um; gibt das native 16-kHz-Ergebnis und optional eine neural restaurierte 44,1-kHz-Fassung aus.

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.