gfdfg

bayarea-ai-server/docker-compose.yml

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-# llama.cpp + Gemma-4-12B (Vision) auf CUDA (AWS G7e / RTX PRO 6000).
+# llama-server für Qwen3.6 Vision — zwei Profile:
+#   docker compose --profile cuda up -d --build     (EC2, RTX PRO 6000 Blackwell)
+#   docker compose --profile vulkan up -d --build   (inhouse, Radeon AI Pro R9700)
 #
-# Bewusst SCHLANK gehalten: keine ROCm/Vulkan-Workarounds. Wir testen, ob
-# CUDA die Instabilitaeten von vornherein vermeidet. Nur die inhaltlich noetigen
-# Flags (--reasoning off gegen leeres content) bleiben.
+# Modelle nach ./models legen (Haupt-GGUF + zugehöriger mmproj aus demselben Repo!):
+#   CUDA:   unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF        → Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf + mmproj-BF16.gguf
+#   Vulkan: unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF    → Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL.gguf + mmproj-BF16.gguf
 #
-# Voraussetzung: DLAMI mit NVIDIA Container Toolkit (docker --gpus all funktioniert).
-#
-# Start:  docker compose -f docker-compose-cuda.yml up -d
-# Logs:   docker compose -f docker-compose-cuda.yml logs -f
+# Bewusst KEIN MTP: --mmproj + MTP ist laut Unsloth nicht unterstützt und hat
+# offene OOM-/Hänger-Bugs (llama.cpp #23371, #23430). Für Batch-Extraktion
+# irrelevant, da die Zeit im Image-Encoding steckt, nicht in der Generierung.
 
 services:
-  llamacpp-gemma12b:
-    image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda
-    container_name: llamacpp-gemma12b
-    restart: unless-stopped
-    init: true
-    # GPU-Zugriff ueber das NVIDIA Container Toolkit
+  llama-cuda:
+    profiles: ["cuda"]
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile.cuda
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    volumes:
+      - ./models:/models
     deploy:
       resources:
         reservations:
           devices:
             - driver: nvidia
-              count: 1
+              count: all
               capabilities: [gpu]
-    ports:
-      - "8000:8080"
-    volumes:
-      - ~/.cache/llama.cpp:/root/.cache/llama.cpp
     command:
-      - -hf
-      - unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
+      - -m
+      - /models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
+      - --mmproj
+      - /models/mmproj-BF16.gguf
       - --host
       - 0.0.0.0
       - --port
-      - "8080"
+      - "8000"
+      - --alias
+      - qwen3.6
       - -ngl
       - "99"
-      - --ctx-size
-      - "16384"
+      - -fa
+      - "on"
+      - -c
+      - "32768"
       - --parallel
       - "1"
       - --jinja
-      - --reasoning
-      - "off"
+      # Erlernte Stabilitäts-Settings (Vision + Checkpoints = OOM-Bug):
+      - --ctx-checkpoints
+      - "0"
+      # Qwen-VL braucht min. 1024 Image-Tokens für korrektes Grounding:
+      - --image-min-tokens
+      - "1024"
+      - --image-max-tokens
+      - "4096"
+      # Extraktion: niedrige Temperatur, kein Repeat-Penalty
+      - --temp
+      - "0.1"
+      - --top-p
+      - "0.95"
+      - --top-k
+      - "20"
+      - --repeat-penalty
+      - "1.0"
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-sf", "http://localhost:8000/health"]
+      interval: 15s
+      timeout: 5s
+      retries: 40
+      start_period: 60s
+    restart: unless-stopped
+
+  llama-vulkan:
+    profiles: ["vulkan"]
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile.vulkan
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    volumes:
+      - ./models:/models
+    devices:
+      - /dev/dri:/dev/dri
+      - /dev/kfd:/dev/kfd
+    group_add:
+      - video
+      - render
+    security_opt:
+      - seccomp:unconfined
+    command:
+      - -m
+      - /models/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL.gguf
+      - --mmproj
+      - /models/mmproj-BF16.gguf
+      - --host
+      - 0.0.0.0
+      - --port
+      - "8000"
       - --alias
-      - gemma-4-12b
+      - qwen3.6
+      - -ngl
+      - "99"
+      - -fa
+      - "on"
+      - -c
+      - "32768"
+      - --parallel
+      - "1"
+      # KV-Cache quantisieren — 32GB VRAM, 35B-A3B + mmproj + Bildkontext:
+      - -ctk
+      - q8_0
+      - -ctv
+      - q8_0
+      - --jinja
+      - --ctx-checkpoints
+      - "0"
+      - --image-min-tokens
+      - "1024"
+      - --image-max-tokens
+      - "4096"
+      - --temp
+      - "0.1"
+      - --top-p
+      - "0.95"
+      - --top-k
+      - "20"
+      - --repeat-penalty
+      - "1.0"
+      # NOTFALL-Fallback bei Vision-Hängern/OOM unter RADV — mmproj auf CPU,
+      # Bildverarbeitung wird DEUTLICH langsamer. Nur aktivieren wenn nötig:
+      # - --no-mmproj-offload
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-sf", "http://localhost:8000/health"]
+      interval: 15s
+      timeout: 5s
+      retries: 40
+      start_period: 120s
+    restart: unless-stopped