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AI-Profile-Router/docs/INSTALLATION.md
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Installation auf einem frischen Debian-Host

Der automatisierte Weg ist install.sh. Das Skript ist für Debian 12/13 amd64 gedacht, installiert Docker CE, den aktuellen Compute-only-NVIDIA-Treiber mit offenen Kernelmodulen aus dem offiziellen NVIDIA-Repository, das NVIDIA-Container-Toolkit, WireGuard, baut llama.cpp reproduzierbar, lädt Modelle mit SHA256-Prüfung und startet den Stack.

Vorher klären

  1. Die Universität muss den ausgehenden WireGuard-Tunnel erlauben.
  2. Heimnetz, Universitätsnetz und Docker-Netz dürfen sich nicht überschneiden.
  3. In der Fritzbox eine Konfiguration für einen einzelnen Client exportieren.
  4. Der Fritzbox-Zugang muss Heimnetz und gewünschten Internetverkehr erlauben.
  5. Das private Repository muss auf dem neuen Host lesbar sein.

Debian installieren

  • Debian 13 minimal, amd64, OpenSSH-Server, kein Desktop erforderlich.
  • Einen normalen Administrationsbenutzer mit sudo anlegen.
  • Optional bei physischem Fremdzugriff: LUKS-Verschlüsselung.
  • BIOS: Above 4G Decoding aktiv; beide GPUs sichtbar machen.

Konfiguration

git clone <PRIVATE-REPOSITORY-URL> AI-Profile-Router
cd AI-Profile-Router
cp config/install.env.example config/install.env
chmod 600 config/install.env
editor config/install.env

Mindestens ADMIN_USER, Netzwerkschnittstellen, GPU-Zuordnung und Modellwerte prüfen. Die Fritzbox-Datei vor dem Start root-only ablegen:

sudo install -d -m 700 /etc/mike-ai/wireguard
sudo install -m 600 fritz-athena.conf /etc/mike-ai/wireguard/fritz-athena.conf

Router- und WebUI-Schlüssel werden lokal erzeugt und nur unter /etc/mike-ai gespeichert. Der Installer gibt keine privaten WireGuard-Werte aus.

Installation starten

sudo ./install.sh --config config/install.env

Wenn erstmals ein NVIDIA-Treiber installiert wurde, endet das Skript bewusst mit Code 20. Dann neu starten und denselben Befehl erneut ausführen. Das Skript ist auf Wiederholung ausgelegt und löscht keine vorhandenen Modelldateien. Beim ersten Stackstart lädt der interne Piper-Container die konfigurierte deutsche Stimme in sein persistentes Volume. Dadurch kann seine erste Bereitschaft je nach Internetverbindung etwas länger dauern.

Der Compose-Start wartet auf einen aktuellen WireGuard-Handshake. API-Schlüssel werden nicht ausgegeben. Sie liegen root-only unter /etc/mike-ai.

Ergebnis und Abnahme

  • Open WebUI: http://<WIREGUARD-IP>:8080
  • Router: http://<WIREGUARD-IP>:8081
  • SSH fallback: ssh root@<WIREGUARD-IP> (key-only, forwarded to host sshd)
  • llama.cpp-WebUI: absichtlich deaktiviert und nicht veröffentlicht
sudo systemctl status mike-ai-container-vpn-guard
sudo docker inspect -f '{{.State.Health.Status}}' mike-ai-wireguard-gateway
sudo docker compose --env-file /etc/mike-ai/stack.env \
  -f /opt/mike-ai/stack/compose.yaml ps
curl http://<WIREGUARD-IP>:8081/health
ssh -o BatchMode=yes root@<WIREGUARD-IP> true

Der SSH-Fallback lauscht ausschließlich auf der IPv4-Adresse von wg0 im WireGuard-Gateway-Container. Er wird nicht als Docker-Port auf dem Standort-Interface veröffentlicht. Das Gateway leitet die Verbindung an den hostseitigen Gateway-Endpunkt des festen frontend-Netzes weiter; Anmeldung, Schlüsselprüfung und Protokollierung erfolgen weiterhin durch den normalen OpenSSH-Dienst des Hosts.

Die TTS-Verbindung wird für eine frische Open-WebUI-Datenbank automatisch als OpenAI-kompatibler Audio-Endpunkt des Routers vorbelegt. Der Router reicht sie intern an das TTS-Gateway weiter. Primär spricht XTTS-v2 mit Annmarie Nele auf der RTX 3060; bei Fehlern oder Queue-Timeout übernimmt Piper auf der CPU. Der Port 8085 wird nicht am Host veröffentlicht. Ein Restore setzt zusätzlich die vier persistenten Audiofelder gezielt neu, damit alte Werte wie tts-1 oder coral die Compose-Vorgaben nicht überstimmen. TTS_CODE_SWITCH_ENABLED=false hält gemischte Antworten als zusammenhängende deutsche Satzblöcke. Einzelne englische Fachbegriffe werden damit zwar deutsch ausgesprochen, die Ausgabe bleibt jedoch flüssig und verständlich. Reine englische Texte erkennt das Gateway weiterhin automatisch. Ein Ende-zu-Ende-Test ohne Ausgabe des API-Schlüssels:

Für die Sprachausgabe normalisiert das Gateway außerdem Datumsangaben, Temperaturen, Prozentwerte, Postleitzahlen und Domains. Beispielsweise wird 22° / 10° als „Höchstwert 22 Grad, Tiefstwert 10 Grad“ und wetter.com als „Wetter Punkt C O M“ gesprochen. Die deutsche Endung .de bleibt natürlich gesprochen. Die sichtbare Chatantwort wird nicht verändert.

set -a; source /etc/mike-ai/stack.env; set +a
curl -fsS http://127.0.0.1:8081/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $ROUTER_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"piper","voice":"alloy","input":"Hallo von Athena.","response_format":"mp3"}' \
  -o /tmp/athena-tts-test.mp3

Der beibehaltene API-Name piper/alloy ist eine Kompatibilitätsschnittstelle; bei gesundem XTTS stammt die Ausgabe von Annmarie Nele. Der interne Status des TTS-Gateways nennt last_backend, primary_ready, fallback_ready und die Zahl der Piper-Rückfälle. Ein Fallback-Test stoppt ausschließlich XTTS, erzeugt einen synthetischen Satz über denselben Router-Endpunkt und startet XTTS anschließend wieder. OpenWebUI und Router müssen dafür nicht geändert oder neu gestartet werden.

Zusätzlich prüfen: Standort-LAN sieht keine KI-Ports; Heimnetz erreicht beide; gestopptes VPN-Gateway lässt KI-Container nicht ins Internet; jeder Profilwechsel startet exakt einen llama-Container; Text, Tool Call, Bild und Sprachausgabe funktionieren.

Nach dem ersten Anlegen des OpenWebUI-Administrators werden Filter, Quick Actions und die vier Arbeitsbereichsmodelle reproduzierbar eingespielt:

sudo /opt/mike-ai/stack/platform/openwebui/install-filters.sh
sudo /opt/mike-ai/stack/platform/openwebui/install-models.sh

Danach sind nur die vier benannten MikeAI-Presets sichtbar; die rohen Router-Aliase sind ausgeblendet und Medium ist die Standardauswahl. Beide Skripte sichern die OpenWebUI-Datenbank vor jeder Änderung. Der Modellinstaller synchronisiert außerdem OpenWebUIs persistente OpenAI-kompatible Verbindung mit dem internen Router und dessen aktuellem Schlüssel. Das ist erforderlich, weil persistente Providerwerte nach einer Schlüsselrotation Vorrang vor den Container-Umgebungsvariablen haben.

Der Modellinstaller setzt außerdem für den ermittelten OpenWebUI-Benutzer das native Chat-Hintergrundbild /static/midnight-aurora.svg. Das Bild wird durch Compose read-only eingebunden. custom.css verändert bewusst nicht mehr die strukturellen Chat-Layer, damit OpenWebUIs eigene Bildfläche, Kontrast-Overlay und Mobilansicht funktionieren. Ein bestehender Benutzer kann denselben Wert auch unter Einstellungen → Oberfläche → Chat Background Image ändern.

Werkzeug-Container

Der Installer startet Websuche automatisch in einem privaten Docker-Netz. Weitere Bereiche werden nur aktiviert, wenn ihre root-only Konfiguration schon vorhanden ist:

/etc/mike-ai/homeassistant-admin-mcp.env
/etc/mike-ai/arr-mcp.env
/etc/mike-ai/runraid/.env
/usr/local/bin/runraid                  Version 0.4.2

Nach dem Nachreichen einer Datei genügt:

sudo /opt/mike-ai/stack/platform/mcp/install-tools.sh

Auf einer frischen Open-WebUI-Datenbank werden die internen MCP-Adressen über TOOL_SERVER_CONNECTIONS vorbelegt. Bei einer übernommenen Datenbank müssen die Einträge einmal unter Admin-Einstellungen → Externe Werkzeuge geprüft oder importiert werden. Die Endpunkte stehen in platform/mcp/README.md. Kein MCP-Port wird auf dem Host veröffentlicht. Externe Clients wie Hermes benötigen später den authentifizierten WireGuard-Gateway und dürfen nicht direkt auf das interne Werkzeugnetz zugreifen.

Die Standardkonfiguration lädt IQ4-MIX für Fast, IQ4_XS Pure für Medium, Large und Ultra sowie Abliterated Q4_K_M für Uncensored aus den dokumentierten Hugging-Face-Repositories. URLs, Dateinamen und SHA256 stehen vollständig in config/install.env.example. Der Installer lädt jede identische Datei nur einmal und löscht vorhandene Modelle nicht.

Open-WebUI-Daten liegen in einem Docker-Volume und müssen separat gesichert werden. Geheimnisse und Chatdaten gehören nie in Git.