Validate native LTX deployment and persist worker caches and helper socket directory
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@@ -96,7 +96,19 @@ festgelegtes Runtime-Rezept; Gewichte und Python-Pakete werden nachgeladen.
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## Integrationsstand am 30.09.2026
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Lokale Verwaltungs-, Auswahl-, Backup-, Gerätepolicy- und Transporttests sind
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geprüft. Die erste Installation auf Athena, DeskWEB-Mountumstellung und echte
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CUDA-Generierung stehen noch aus: die LAN-/SSH-Verbindung fiel während der
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Integration aus. Die vorhandenen Remote-Dienste wurden bisher nicht geändert.
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Installation auf Athena, Import-/Abhängigkeitsprüfung und der Wechsel über die
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Deck-Oberfläche wurden durchgeführt. DeskWEB verwendet die neuen Medien-Mounts;
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sein authentifizierter Proxy erreicht die originale API. Ein synthetischer
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Bild-Upload wurde auf dem gemeinsamen Datenträger geprüft.
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Echte CUDA-Generierung: LTX 2.5 Fast, 540p, fünf Sekunden, 24 FPS, Seed 42,
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ohne Audio; die originale API lieferte HTTP 200 und eine MP4-Datei. Textencoding
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lief auf der 3060, Diffusion auf der 5080. Nach Beenden des Testprozesses wurden
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die GPU-Allokationen freigegeben. Optionalfunktionen sind damit nicht geprüft.
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Die gezielten 21 Gerätepolicy-/Runtime-/Transporttests sind erfolgreich.
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Der erste Versuch fand ein volles 256-MiB-Container-Temp-Verzeichnis: CUDA-,
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Triton- und Torch-Caches sowie temporäre Dateien liegen nun unter
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`video/original-work`, auf dem Datenträger statt im kleinen tmpfs.
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Der Docker-Helfer erhält sein Socket-Verzeichnis über Dienstneustarts hinweg,
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damit dessen Verzeichnis-Mount im Deck-Testcontainer gültig bleibt.
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@@ -41,6 +41,7 @@ ExecStart={command}
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Restart=on-failure
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RuntimeDirectory=athena-deck-docker
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RuntimeDirectoryMode=0755
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RuntimeDirectoryPreserve=yes
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StateDirectory=athena-deck-docker
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StateDirectoryMode=0700
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UMask=0077
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@@ -61,7 +61,8 @@ class VideoRuntimes(VideoComfy):
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settings_path.write_text(json.dumps(settings))
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for name in ('outputs','remote-inputs/deskweb'):(work/name).mkdir(parents=True,exist_ok=True)
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with socket.socket() as sock:sock.bind(('127.0.0.1',0));self.port=sock.getsockname()[1]
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python,backend=self.original_runtime.paths();env=dict(os.environ,CUDA_VISIBLE_DEVICES=','.join(g[0].strip() for g in ordered),OMP_NUM_THREADS='2',HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY='1')
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for name in ('temp','cuda-cache','triton-cache','torch-cache'):(work/name).mkdir(exist_ok=True)
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python,backend=self.original_runtime.paths();env=dict(os.environ,CUDA_VISIBLE_DEVICES=','.join(g[0].strip() for g in ordered),OMP_NUM_THREADS='2',HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY='1',TMPDIR=str(work/'temp'),CUDA_CACHE_PATH=str(work/'cuda-cache'),TRITON_CACHE_DIR=str(work/'triton-cache'),TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR=str(work/'torch-cache'))
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self.switch_phase='Originale LTX-API starten · Gewichte laden erst bei Anfrage'
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self.process=subprocess.Popen([str(python),str(Path(__file__).with_name('ltx_original_entry.py')),'--backend',str(backend),'--data',str(work),'--port',str(self.port)],env=env,cwd=backend,stdout=subprocess.DEVNULL,stderr=subprocess.DEVNULL,start_new_session=True)
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deadline=time.monotonic()+180
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