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ai-bayarea/bayarea-ai-server/docker-compose-llama-gemma12b.yml
2026-07-10 10:34:50 -05:00

54 lines
1.6 KiB
YAML

# llama.cpp + Gemma-4-12B (Vision) fuer die Buyer-Sheet-Extraktion.
# Laeuft ALLEIN auf der GPU (Qwen vorher stoppen: docker stop llamacpp-qwen36).
#
# Wichtige Stabilitaets-Parameter gegen das kumulative Verklemmen:
# --cache-ram 0 Prompt-Cache AUS. Die Vision-Requests teilen keinen
# sinnvollen Prefix; der Cache brachte nur Thrashing
# ("making room ... MiB") bis zum Slot-Deadlock.
# Ohne Cache ist jeder Request wirklich unabhaengig.
# --ctx-size 8192 reicht fuer ein Sheet + JSON-Antwort; halber KV-Speicher.
# --no-context-shift sauberes Abschneiden statt fragwuerdigem Shift.
#
# Start: docker compose -f docker-compose-llama-gemma12b.yml up -d
# Logs: docker compose -f docker-compose-llama-gemma12b.yml logs -f
# Stop: docker compose -f docker-compose-llama-gemma12b.yml down
services:
llamacpp-gemma12b:
image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-rocm
container_name: llamacpp-gemma12b
restart: unless-stopped
init: true
devices:
- /dev/kfd:/dev/kfd
- /dev/dri:/dev/dri
group_add:
- video
security_opt:
- seccomp=unconfined
ipc: host
ports:
- "8000:8080"
volumes:
- ~/.cache/llama.cpp:/root/.cache/llama.cpp
command:
- -hf
- unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
- --host
- 0.0.0.0
- --port
- "8080"
- -ngl
- "99"
- --ctx-size
- "8192"
- --parallel
- "1"
- --jinja
- --reasoning
- "off"
- --cache-ram
- "0"
- --no-context-shift
- --alias
- gemma-4-12b