gpu-llamacpp: Compose auf P2000 per device_ids, Rolle und Playbook (Task 6.1)

- Build-Pin wie im Benchmark (b6000 = 4762ad7, CUDA 12.4, sm_52;61), Host-Netz,
  Log-Rotation, /slots und Web-Oberfläche aus, Qwen3 ohne Denkphase.
- Exporter aus dem Compose entfernt (laufen nativ, Rolle gpu-exporters).
- Rolle gpu-llamacpp: Karten-UUID über den Namen, Modelle mit Prüfsumme,
  ufw-Regeln nur vorgemerkt. Inventargruppe gpu_llamacpp (ohne gpu-pve52).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

deploy/compose/gpu-llamacpp/.env.example

@@ -1,4 +1,6 @@
+COMPOSE_PROFILES=embed
 LLAMACPP_REF=b6000
+LLAMACPP_COMMIT=4762ad7316dcdec20016ab5985fb46a27902204d
 CUDA_VERSION=12.4.0
 CUDA_DOCKER_ARCH=52;61
 MODELS_DIR=/srv/models
@@ -6,3 +8,7 @@ EMBED_GGUF=Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf
 EMBED_POOLING=last
 RERANK_GGUF=bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf
 CHAT_GGUF=Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
+# Karte je Dienst: Index oder UUID aus `nvidia-smi -L` (Rolle gpu-llamacpp setzt die UUID der P2000)
+EMBED_GPU=1
+RERANK_GPU=1
+CHAT_GPU=1

deploy/compose/gpu-llamacpp/docker-compose.yml

@@ -1,25 +1,37 @@
-# Rollen "gpu-embed" und "gpu-small" (VMs mit Quadro P2000 / M4000): llama.cpp-Server.
+# Rollen "gpu-embed" und "gpu-small" (GPU-VMs mit Quadro P2000 + M4000): llama.cpp-Server (Task 6.1).
-# Maxwell (sm_52) und Pascal (sm_61) brauchen CUDA 12.x – daher eigener Build mit festen Architekturen.
+# Maxwell (sm_52) und Pascal (sm_61) brauchen CUDA 12.x – daher eigener Build mit festen Architekturen,
-# Profile: embed (Embedding + Rerank), chat (Verifier/Signatur), z. B. `docker compose --profile embed up -d`
+# derselbe Stand wie im Benchmark (ADR-0006): b6000 = Commit 4762ad7, CUDA 12.4.0, sm_52;61.
+# Profile: embed (Embedding + Rerank, gpu-pve44/46), chat (verifier-small/signature-extractor, gpu-pve48).
+# Ausgerollt von der Ansible-Rolle gpu-llamacpp (.env mit COMPOSE_PROFILES und Karten-UUIDs).
+#
+# Kartenwahl: je Dienst device_ids (UUID oder Index aus `nvidia-smi -L`). Ohne Angabe Index 1 = P2000
+# (in gpu-pve44/46/48 ist Index 0 die M4000, sie bleibt frei). `count: 1` griffe die M4000.
+# Netz: Host-Netz wie nex-speech. Veröffentlichte Docker-Ports liefen über DNAT und umgingen ufw;
+# so gelten spätere ufw-Regeln der VM (Task 4.4).
+# Datenschutz: kein --verbose (der loggt Prompts), /slots aus (zeigt Prompt-Inhalte), keine Web-Oberfläche.
 name: knaster-gpu-llamacpp
 
+x-logging: &logging
+  driver: local
+  options: {max-size: "5m", max-file: "2"}
+
 x-llamacpp: &llamacpp
   build:
-    context: https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git#${LLAMACPP_REF:-b6000}
+    context: https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git#${LLAMACPP_COMMIT:-4762ad7316dcdec20016ab5985fb46a27902204d}
     dockerfile: .devops/cuda.Dockerfile
     target: server
     args:
       CUDA_VERSION: ${CUDA_VERSION:-12.4.0}
       CUDA_DOCKER_ARCH: ${CUDA_DOCKER_ARCH:-52;61}
-  image: knaster/llamacpp-server:${LLAMACPP_REF:-b6000}-cu12
+  image: knaster/llamacpp-server:${LLAMACPP_REF:-b6000}-cu${CUDA_VERSION:-12.4.0}
   restart: unless-stopped
+  network_mode: host
+  read_only: true
+  tmpfs: [/tmp:size=64m]
   labels: {autoheal: "true"}
   volumes:
     - ${MODELS_DIR:-/srv/models}:/models:ro
-  deploy:
+  logging: *logging
-    resources:
-      reservations:
-        devices: [{driver: nvidia, count: 1, capabilities: [gpu]}]
 
 services:
   llamacpp-embed:
@@ -27,60 +39,61 @@ services:
     container_name: llamacpp-embed
     profiles: ["embed"]
     command: ["-m", "/models/${EMBED_GGUF:-Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf}", "--embedding",
-              "--pooling", "${EMBED_POOLING:-last}", "-c", "8192", "-ub", "8192", "-ngl", "99",
+              "--pooling", "${EMBED_POOLING:-last}", "-c", "8192", "-b", "8192", "-ub", "8192", "-np", "1",
-              "--alias", "embed-default", "--metrics", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8081"]
+              "-ngl", "99", "--alias", "embed-default", "--metrics", "--no-slots", "--no-webui",
-    ports: ["8081:8081"]
+              "--host", "0.0.0.0", "--port", "8081"]
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices: [{driver: nvidia, device_ids: ["${EMBED_GPU:-1}"], capabilities: [gpu]}]
     healthcheck: &hc
       test: ["CMD", "curl", "-fsS", "http://127.0.0.1:8081/health"]
       interval: 30s
       timeout: 5s
       retries: 3
-      start_period: 60s
+      start_period: 120s
 
   llamacpp-rerank:
     <<: *llamacpp
     container_name: llamacpp-rerank
     profiles: ["embed"]
-    command: ["-m", "/models/${RERANK_GGUF:-bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf}", "--reranking", "-c", "8192",
+    command: ["-m", "/models/${RERANK_GGUF:-bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf}", "--reranking",
-              "-ub", "8192", "-ngl", "99", "--alias", "rerank-default", "--metrics", "--host", "0.0.0.0",
+              "-c", "8192", "-b", "8192", "-ub", "8192", "-np", "1", "-ngl", "99", "--alias", "rerank-default",
-              "--port", "8082"]
+              "--metrics", "--no-slots", "--no-webui", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8082"]
-    ports: ["8082:8082"]
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices: [{driver: nvidia, device_ids: ["${RERANK_GPU:-1}"], capabilities: [gpu]}]
     healthcheck:
       <<: *hc
       test: ["CMD", "curl", "-fsS", "http://127.0.0.1:8082/health"]
 
+  # Qwen3 ohne Denkphase (enable_thinking=false): Verifier und Signatur brauchen kurze, direkte Antworten,
+  # und der Canary-Prober fragt mit max_tokens=5 nach "OK".
   llamacpp-chat:
     <<: *llamacpp
     container_name: llamacpp-chat
     profiles: ["chat"]
-    command: ["-m", "/models/${CHAT_GGUF:-Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf}", "-c", "8192", "-ngl", "99",
+    command: ["-m", "/models/${CHAT_GGUF:-Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf}", "-c", "8192", "-np", "1", "-ngl", "99",
-              "--alias", "verifier-small", "--metrics", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
+              "--jinja", "--chat-template-kwargs", "{\"enable_thinking\": false}",
-    ports: ["8080:8080"]
+              "--alias", "verifier-small", "--metrics", "--no-slots", "--no-webui",
+              "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices: [{driver: nvidia, device_ids: ["${CHAT_GPU:-1}"], capabilities: [gpu]}]
     healthcheck:
       <<: *hc
       test: ["CMD", "curl", "-fsS", "http://127.0.0.1:8080/health"]
 
-  gpu-exporter:
+  # Startet Container mit Label autoheal=true neu, wenn ihr Healthcheck dauerhaft scheitert
-    image: utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter:1.2.1
+  # (restart: unless-stopped greift nur beim Absturz). Läuft in jedem Profil mit.
-    restart: unless-stopped
-    ports: ["9835:9835"]
-    deploy:
-      resources:
-        reservations:
-          devices: [{driver: nvidia, count: all, capabilities: [gpu, utility]}]
-
-  node-exporter:
-    image: prom/node-exporter:v1.8.1
-    restart: unless-stopped
-    command: ["--path.rootfs=/host", "--collector.textfile.directory=/textfile"]
-    pid: host
-    volumes:
-      - /:/host:ro,rslave
-      - /var/lib/node_exporter/textfile:/textfile:ro
-    ports: ["9100:9100"]
-
   autoheal:
     image: willfarrell/autoheal:1.2.0
+    container_name: llamacpp-autoheal
     restart: unless-stopped
     environment: {AUTOHEAL_CONTAINER_LABEL: autoheal}
     volumes: ["/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"]
+    logging: *logging
+
+# Exporter (node_exporter 9100, nvidia_gpu_exporter 9835) laufen nativ in der VM (Rolle gpu-exporters).

platform/proxmox/ansible/inventory.yml

@@ -28,6 +28,12 @@ all:
         ansible_user: knaster
         ansible_become: true
         ansible_python_interpreter: /usr/bin/python3
+    # llama.cpp-Profile je GPU-VM (Task 6.1, Rolle gpu-llamacpp). Liefert auch die Prometheus-Ziele (file_sd).
+    gpu_llamacpp:
+      hosts:
+        gpu-pve44: {llamacpp_profiles: [embed]}
+        gpu-pve46: {llamacpp_profiles: [embed]}
+        gpu-pve48: {llamacpp_profiles: [chat]}
     infra:
       hosts:
         infra: {}

platform/proxmox/ansible/playbooks/gpu-llamacpp.yml

@@ -0,0 +1,8 @@
+# llama.cpp-Rollen (Task 6.1): Embedding + Rerank in gpu-pve44 und gpu-pve46, Chat (verifier-small,
+# signature-extractor) in gpu-pve48. Zuordnung: Inventar, Gruppe gpu_llamacpp (gpu-pve52 gehört nicht dazu).
+# Aufruf auf ops (Verzeichnis platform/proxmox/ansible), vorher Zugang auffrischen (refresh-vm-access.sh):
+#   ansible-playbook playbooks/gpu-llamacpp.yml
+#   ansible-playbook playbooks/monitoring-targets.yml   # Prometheus-Ziele (file_sd) nachziehen
+- name: llama.cpp-Server in den GPU-VMs
+  hosts: gpu_llamacpp
+  roles: [gpu-llamacpp]

platform/proxmox/ansible/roles/gpu-llamacpp/defaults/main.yml

@@ -0,0 +1,50 @@
+# llama.cpp-Rollen in den GPU-VMs (Task 6.1): Compose aus deploy/compose/gpu-llamacpp.
+# Profile je VM kommen aus dem Inventar (Gruppe gpu_llamacpp, Variable llamacpp_profiles).
+llamacpp_dir: /opt/knaster/gpu-llamacpp
+llamacpp_models_dir: /srv/models
+llamacpp_profiles: []
+
+# Karte je Dienst, gewählt über den Namen aus `nvidia-smi` (ADR-0006: alles auf die P2000, M4000 bleibt frei).
+# Passt Rerank nicht neben Embedding auf die P2000, hier "Quadro M4000" eintragen.
+llamacpp_cards:
+  EMBED_GPU: Quadro P2000
+  RERANK_GPU: Quadro P2000
+  CHAT_GPU: Quadro P2000
+
+# Dienste und Ports je Profil (feste Ports im Compose, Host-Netz)
+llamacpp_services:
+  embed:
+    - {name: llamacpp-embed, port: 8081}
+    - {name: llamacpp-rerank, port: 8082}
+  chat:
+    - {name: llamacpp-chat, port: 8080}
+
+# ufw: nur Regeln vormerken (Kommentar knaster-llamacpp), ufw nie ein- oder ausschalten (Firewall: Task 4.4)
+llamacpp_allow_from: 192.168.100.0/24
+
+# Werte für .env (keine Geheimnisse); Build-Stand wie im Benchmark (ADR-0006)
+llamacpp_env:
+  LLAMACPP_REF: b6000
+  LLAMACPP_COMMIT: 4762ad7316dcdec20016ab5985fb46a27902204d
+  CUDA_VERSION: 12.4.0
+  CUDA_DOCKER_ARCH: "52;61"
+  MODELS_DIR: "{{ llamacpp_models_dir }}"
+  EMBED_GGUF: Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf
+  EMBED_POOLING: last
+  RERANK_GGUF: bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf
+  CHAT_GGUF: Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
+
+# Modelle je Profil mit fester Revision und Prüfsumme (sha256 = LFS-OID laut Hugging Face, ADR-0006)
+_hf: https://huggingface.co
+llamacpp_models:
+  embed:
+    - dest: Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf
+      url: "{{ _hf }}/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/resolve/370f27d7550e0def9b39c1f16d3fbaa13aa67728/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf"
+      checksum: sha256:06507c7b42688469c4e7298b0a1e16deff06caf291cf0a5b278c308249c3e439
+    - dest: bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf
+      url: "{{ _hf }}/gpustack/bge-reranker-v2-m3-GGUF/resolve/3093af03b1a635e67b084b1d8c03c5f5e020fd05/bge-reranker-v2-m3-Q8_0.gguf"
+      checksum: sha256:a43c7c9b11a4c1517e5bf95151960e1621d1b72f7a493364b01e386cf1aaa1d3
+  chat:
+    - dest: Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
+      url: "{{ _hf }}/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/bc640142c66e1fdd12af0bd68f40445458f3869b/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf"
+      checksum: sha256:7485fe6f11af29433bc51cab58009521f205840f5b4ae3a32fa7f92e8534fdf5

platform/proxmox/ansible/roles/gpu-llamacpp/tasks/main.yml

@@ -0,0 +1,111 @@
+# llama.cpp-Server je Profil (Task 6.1). Idempotent: Modelle per Prüfsumme, Image nur bauen, wenn es fehlt
+# (Image-Tag enthält Stand und CUDA-Version), compose ändert nur, was sich geändert hat.
+- name: Profile prüfen
+  ansible.builtin.assert:
+    that:
+      - llamacpp_profiles | length > 0
+      - llamacpp_profiles | difference(llamacpp_services.keys() | list) | length == 0
+    fail_msg: "llamacpp_profiles muss aus {{ llamacpp_services.keys() | list }} bestehen (Inventar, Gruppe gpu_llamacpp)"
+
+# Compose baut nur mit buildx (BuildKit, auch für den Git-Kontext mit Commit-Pin)
+- name: docker-buildx installieren
+  ansible.builtin.apt:
+    name: docker-buildx
+    state: present
+
+# --- Kartenwahl: UUID statt Index, geprüft über den Kartennamen ---
+- name: Karten in der VM lesen
+  ansible.builtin.command: nvidia-smi --query-gpu=index,uuid,name --format=csv,noheader
+  register: llamacpp_smi
+  changed_when: false
+
+- name: UUID je Dienst aus dem Kartennamen bestimmen
+  ansible.builtin.set_fact:
+    llamacpp_gpu_env: >-
+      {{ llamacpp_gpu_env | default({}) | combine({item.key: (llamacpp_smi.stdout_lines
+         | map('split', ', ') | selectattr(2, 'equalto', item.value) | map(attribute=1) | first | default(''))}) }}
+  loop: "{{ llamacpp_cards | dict2items }}"
+
+- name: Jede gewünschte Karte ist vorhanden
+  ansible.builtin.assert:
+    that: llamacpp_gpu_env[item.key] is match('GPU-')
+    fail_msg: "{{ item.value }} für {{ item.key }} nicht gefunden: {{ llamacpp_smi.stdout_lines }}"
+  loop: "{{ llamacpp_cards | dict2items }}"
+
+# --- Modelle ---
+- name: Modelle laden (Prüfsumme gegen Hugging Face)
+  ansible.builtin.get_url:
+    url: "{{ item.url }}"
+    dest: "{{ llamacpp_models_dir }}/{{ item.dest }}"
+    checksum: "{{ item.checksum }}"
+    mode: "0644"
+    timeout: 120
+  loop: "{{ llamacpp_profiles | map('extract', llamacpp_models) | flatten }}"
+  loop_control:
+    label: "{{ item.dest }}"
+
+# --- Compose-Projekt ---
+- name: Projektverzeichnis
+  ansible.builtin.file:
+    path: "{{ llamacpp_dir }}"
+    state: directory
+    mode: "0755"
+
+- name: Compose-Datei kopieren
+  ansible.builtin.copy:
+    src: "{{ playbook_dir }}/../../../../deploy/compose/gpu-llamacpp/docker-compose.yml"
+    dest: "{{ llamacpp_dir }}/docker-compose.yml"
+    mode: "0644"
+
+- name: .env schreiben (keine Geheimnisse)
+  ansible.builtin.copy:
+    dest: "{{ llamacpp_dir }}/.env"
+    mode: "0644"
+    content: |
+      # Verwaltet von Ansible (Rolle gpu-llamacpp)
+      COMPOSE_PROFILES={{ llamacpp_profiles | join(',') }}
+      {% for k, v in (llamacpp_env | combine(llamacpp_gpu_env)).items() %}
+      {{ k }}={{ v }}
+      {% endfor %}
+
+# ufw-Regeln wirken auch bei inaktivem ufw (werden vorgemerkt). Fremde Regeln bleiben unberührt.
+- name: Ist ufw vorhanden?
+  ansible.builtin.stat:
+    path: /usr/sbin/ufw
+  register: llamacpp_ufw
+
+- name: ufw – llama.cpp-Ports aus dem LAN vormerken
+  community.general.ufw:
+    rule: allow
+    src: "{{ llamacpp_allow_from }}"
+    port: "{{ item.port | string }}"
+    proto: tcp
+    comment: knaster-llamacpp
+  loop: "{{ llamacpp_profiles | map('extract', llamacpp_services) | flatten }}"
+  loop_control:
+    label: "{{ item.name }}:{{ item.port }}"
+  when: llamacpp_ufw.stat.exists
+
+# Der erste Build dauert lange (llama.cpp mit CUDA, sm_52/61, alle CPU-Varianten auf 4 vCPU)
+- name: Image bauen (falls es fehlt) und Dienste starten
+  community.docker.docker_compose_v2:
+    project_src: "{{ llamacpp_dir }}"
+    profiles: "{{ llamacpp_profiles }}"
+    build: policy
+    state: present
+    remove_orphans: true
+    wait: false
+  async: 7200
+  poll: 30
+
+- name: Warten, bis alle Dienste gesund sind
+  ansible.builtin.uri:
+    url: "http://127.0.0.1:{{ item.port }}/health"
+    status_code: 200
+  register: llamacpp_health
+  until: llamacpp_health.status == 200
+  retries: 60
+  delay: 10
+  loop: "{{ llamacpp_profiles | map('extract', llamacpp_services) | flatten }}"
+  loop_control:
+    label: "{{ item.name }}:{{ item.port }}"