Files
ubuntu-bare-metal/stacks/localai/coding-agent/HANDOFF.md
T
tomasz-syn-grzegorza 359afb3a59 Initial import: bare-metal stacks, Server UI, GPU fan, tutorials.
Infrastructure configs for GMKtec K11 (Docker, vLLM, LocalAI, ComfyUI,
control-plane, gpu-fan agent, Server UI with CLI/file explorer/GPU fan curve).

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-07-05 12:02:04 +00:00

47 lines
2.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# HANDOFF — LocalAI KV cache
## Cel sesji
Przeanalizować konfigurację KV cache w LocalAI i włączyć **skwantyzowany KV** (`q8_0`), aby zmieścić większe modele / dłuższy kontekst na RTX 3090 Ti (24 GB).
## Wynik audytu
1. W [`docker-compose.yml`](../docker-compose.yml) i [`.env`](../.env) **brak** ustawień KV — to prawidłowe; LocalAI konfiguruje KV w YAML modelu.
2. YAML `gemma-4-12b-it-qat-q4_0` na `/data` nie miał `cache_type_k`, `cache_type_v`, `flash_attention`, `context_size` → domyślnie **f16** KV (więcej VRAM).
3. Backend: tylko `cuda13-llama-cpp`. TurboQuant **nie** instalowany.
4. Plik GGUF Gemma **jeszcze nie pobrany** — YAML gotowy przed pierwszym loadem.
## Decyzja
| Opcja | Wybór |
|-------|-------|
| Standard `q8_0` + `flash_attention` na `llama-cpp` | **TAK** |
| Backend `turboquant` (turbo3/4) | **NIE** (odłożone) |
Uzasadnienie: ~2× mniej pamięci KV vs f16, bez nowego backendu, minimalny wpływ na jakość.
## Co zrobiono w repo
- Katalog `coding-agent/` (ten handoff + STATE, BACKLOG, KV-CACHE, CONVENTIONS)
- [`profiles/gemma-4-12b-q4-kv-q8.yaml.example`](../profiles/gemma-4-12b-q4-kv-q8.yaml.example)
- [`scripts/apply-kv-profile.sh`](../scripts/apply-kv-profile.sh)
- Sekcja KV w README stacku i tutorialu 05
## Co zrobiono na serwerze
- Zaktualizowano `/data/apps/localai/models/gemma-4-12b-it-qat-q4_0.yaml` (parametry KV)
- Restart kontenera `localai`
## Następne kroki (dla agenta / użytkownika)
1. Dokończyć pobieranie GGUF Gemma 4 12B (galeria UI lub URI z `._gallery_*.yaml`).
2. Po loadzie: `nvidia-smi` + krótki chat — zapisać VRAM w [STATE.md](STATE.md).
3. Jeśli zapas VRAM: podnieść `context_size` do 16384 w YAML.
4. Dla przyszłego Qwen3.6-27B GGUF: skopiować wzorzec KV z `profiles/`.
5. BACKLOG P0 root repo: przekazać `LOCALAI_API_KEY` do compose (osobne zadanie).
## Dokumentacja zewnętrzna
- [LocalAI model configuration — cache_type_k/v](https://localai.io/advanced/model-configuration/)
- [Text generation — llama-cpp backend](https://localai.io/features/text-generation/)