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AI-Profile-Router/platform/llama/README.md
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# llama.cpp und Profile
Der produktive Build wird über `LLAMA_CPP_COMMIT` festgeschrieben. Damit ist
ein Neuaufbau unabhängig vom jeweils aktuellen Stand des Upstream-Master.
## Build
```text
sudo platform/llama/build-llama-cpp.sh
```
Der Build aktiviert CUDA und den HTTP-Server. Änderungen am Commit werden erst
nach Standardbenchmark, Tool-Calling-Test und Kontexttest übernommen.
## Produktive Modelle
- Fast: Qwen3.8-27B IQ4-MIX mit MTP2
- Medium und Large: Qwen3.8-27B IQ4_XS Pure mit MTP3
- Ultra: Qwen3.8-27B IQ4_XS Pure mit MTP2 und maximalem Textkontext
- Uncensored: Blackfrost Qwen3.8-27B Abliterated Q4_K_M mit MTP2
- Fast, Medium, Large und Uncensored: integrierte Vision; der jeweilige
Projektor liegt vollständig auf der RTX 3060
Die produktive Runtime ist auf llama.cpp Build 10718, Commit
`41ef91f7c8046087cdfbb276b79bff311ecf1c6d`, festgeschrieben. Im lokalen
A/B-Test blieben normaler Durchsatz, 70K-/120K-Kontext und Prompt-Cache
unverändert. Mit 100 angebotenen Werkzeugen stieg der Ausgabedurchsatz von
56,03 auf 60,67 Tokens/s. Der Build begrenzt insbesondere einen teuren
Qwen3-Coder-Workaround wieder auf die betroffenen Modellfamilien, statt ihn
auch auf Qwen3.8 anzuwenden.
Die Dateien selbst sind nicht Bestandteil des Repositories. Pfade und Hashes
werden im lokalen Modellmanifest verwaltet.
## Profilinstallation
Die Vorlagen unter `platform/profiles` verwenden Umgebungsvariablen in einer
gemeinsamen Environment-Datei. Für die aktuelle produktive Installation können
sie alternativ als dokumentierte Referenz für vollständige systemd-Overrides
verwendet werden.
Der Profilwechsel erfolgt ausschließlich über `platform/scripts/llama-profile`.