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# Aktueller produktiver Referenzstand
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Stand: 20. August 2026. Dieses Dokument beschreibt die funktionierende
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Referenz vor dem geplanten Neuaufbau. Es ist keine Empfehlung, jede Altlast des
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Hosts zu übernehmen.
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## Hardware und Betriebssystem
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| Bereich | Referenz |
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| Betriebssystem | Debian 13 `trixie` |
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| Kernel | 6.12.101+deb13-amd64 |
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| CPU | AMD Ryzen 5 5600, 6 Kerne/12 Threads |
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| RAM | 48 GiB DDR4-2666 |
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| GPU | NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GiB VRAM |
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| NVIDIA-Treiber | 610.57.04 |
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| System-SSD | Samsung 980 PRO 1 TB |
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| Daten-SSD | Samsung 980 PRO 2 TB |
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Die früher verwendete Radeon RX 470 ist ausgebaut und gehört nicht zur
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Zielplattform.
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## Produktiver Text-Stack
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| Eigenschaft | Aktueller Wert |
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| Runtime | llama.cpp |
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| Repository | `https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git` |
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| Commit | `4df29be4f4c3673f428170fda944a5b19f743bb8` |
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| Compiler | GCC 14.2 |
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| Hauptdienst | `mike-ai-llama-ui.service` |
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| llama.cpp-Port | 8080, auf dem alten Host noch im LAN gebunden |
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| Client-Port | 8081 über den Router |
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| MCP-Konfiguration | getrennte Container unter `/opt/mike-ai/mcp-containers` |
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### Aktives Fast-Profil
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- Qwen3.8-27B IQ4-MIX
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- Dateigröße: 14.111.614.400 Bytes
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- SHA256: `54879ae8738d5938f46cb3b8cbf16bf42b8c85b7d68d7c73f062b612ec183e36`
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- Öffentliche Herkunft ist noch nicht ausreichend dokumentiert; für eine
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bitgenaue Migration muss die geprüfte Datei vom Referenzhost gesichert werden.
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- Kontext 76.800
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- vollständig auf CUDA0
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- Flash Attention
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- KV-Cache Q4_0 für K und V
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- MTP Draft, maximal zwei Tokens
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- sechs Threads und sechs Batch-Threads
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- Batch 64, Micro-Batch 32
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- ein paralleler Slot
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- Jinja und automatisches Reasoning
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- Temperatur 0,2, Top-p 0,8, Top-k 20
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### Profile
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| Profil | Virtuelles Modell | Kontext | Besonderheit |
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|---|---|---:|---|
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| Fast | `qwen-fast` | 76.800 | IQ4-MIX, MTP2, vollständig GPU, CPU-mmproj |
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| Medium | `qwen-medium` | 94.208 | IQ4_XS Pure, ohne MTP, CPU-mmproj |
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| Long | `qwen-long` | 131.072 | IQ4-MIX, MTP2, FFN 0–11 auf CPU, CPU-mmproj |
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## Router
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- Dienst: `mike-ai-profile-router.service`
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- Port: 8081
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- Upstream: `127.0.0.1:8080`
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- Commit des Plattform-Repositories: siehe jeweils aktuelles `main`
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- Umschaltskript: `/usr/local/bin/llama-profile`
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- Timeout für Profilwechsel und Requests: 600 Sekunden
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Der Router übernimmt:
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- OpenAI-kompatibles Chat-Proxying und Streaming
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- virtuelle Modelle und automatische Profilumschaltung
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- Tool Calls
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- direkte integrierte Vision in allen Qwen-Profilen
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- FLUX-Hotswap zur Bildgenerierung
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- Whisper Speech-to-Text
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- XTTS Text-to-Speech (historische Referenz; Zielsystem verwendet Piper)
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- Zustands- und Modellendpunkte
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## Vision
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| Bereich | Referenz |
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| Text-/Visionmodell | jeweils aktives Qwen3.8-27B-Profil |
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| Projektor | BF16-mmproj |
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| Speicherort des Projektors | System-RAM (`--no-mmproj-offload`) |
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| Kontext | entspricht Fast/Medium/Long |
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Vision ist Bestandteil jedes Profils. Der Router prüft Bildgröße und URL,
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leitet das Bild dann direkt weiter und führt keinen Modellwechsel mehr aus.
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## Bildgenerierung
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- Modell: FLUX.2 klein Base 4B
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- Runtime: PyTorch/Diffusers
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- CPU-Offload aktiviert
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- Standard: 30 Schritte
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- High: 50 Schritte
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- Worker wird nach jedem Job vollständig beendet
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- Qwen wird anschließend mit dem vorherigen Profil wiederhergestellt
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## Sprache
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### Whisper
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- Modell: large-v3-turbo
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- lokale Standardsprache: Deutsch
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- CPU-Ausführung
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- acht Threads im produktiven Worker
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- Port 8084, nur localhost
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- ffmpeg für Eingabeumwandlung
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### XTTS
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Dieser Abschnitt beschreibt ausschließlich den alten Referenzhost. Im neuen
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Docker-Zielsystem ersetzt Piper (`de_DE-thorsten-high`) diesen Dienst.
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- Modell: Coqui XTTS-v2
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- CPU-only
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- Stimme: `claribel`
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- Deutsch und Englisch
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- Port 8085, auf dem alten Host noch im LAN gebunden
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- eigenes Python-3.11-Venv
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## Websuche
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- Docker Compose
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- SearXNG, per Digest gepinnt
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- TinySearch 0.5.1, per Digest gepinnt
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- TinySearch nur auf `127.0.0.1:8000`
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- lokale ONNX-Embeddings
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- kompakte Web-MCP-Fassade mit vier Werkzeugen
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- strukturierte API-Pfade für GitHub und Hugging Face
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## MCP-Referenz
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Aktuell existieren funktionale Adapter für:
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- Websuche
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- Home Assistant
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- Sonarr/Radarr
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- Unraid read-only
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- eigener Unraid-Administrationsserver
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Der frühere allgemeine Shell-MCP und doppelte, schreibende Werkzeuge gehören
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nicht zum Sicherheitsziel und werden nicht ungeprüft wiederhergestellt.
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## Bekannte Probleme des alten Hosts
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- Systempartition vollständig gefüllt
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- Datenpartition nahezu vollständig gefüllt
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- etwa 1,27 TB Modelle, darunter Duplikate
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- mehrere alte llama.cpp-Builds
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- RX-Dienste trotz ausgebauter Karte
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- aktivierte Benchmark-/Race-Dienste
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- alte systemd-Overrides und Sicherungskopien
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- unvollständiger großer Modelldownload
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- zu viele MCP-Werkzeuge gleichzeitig im Kontext
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Diese Punkte erklären den Neuaufbau, sind aber keine Bestandteile der neuen
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Plattform.
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Zusätzliche bekannte Sicherheitsabweichung: llama.cpp auf Port 8080 und XTTS
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auf Port 8085 sind im alten Zustand breiter gebunden als im Zielsystem. Beim
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Neuaufbau werden beide auf localhost begrenzt; Clients verwenden ausschließlich
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den Router auf Port 8081.
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