xray/MiniLlama
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions
MiniLlama/SESSION_HANDOVER.md
xray c1a984b22b update: 24B/8B Modell-Tests, :wiki-Befehl, wiki-Doku, Modell-Vergleich 
- MODELS.md: 8B vs 24B Vergleich, :wiki-Doku, Entscheidungsbaum
- README.md: 24B mit ⚠️ Manuell markiert (FILE:-Pattern unzuverlässig)
- SESSION_HANDOVER.md: Neue Session 14:30-18:00
- TEST_SCENARIO.md: Referenz-Testszenario
- crowdcode.js: 24B-Kompatibilität (flexible FILE:-Erkennung,
  :wiki-Befehl, configurable Timeout/GPU/Context via ENV,
  Streaming AbortController, Orphan-Codeblock-Detection)
2026-07-10 09:42:29 +02:00

5.6 KiB
Raw Permalink Blame History

MiniLlama & CrowdCode — Session Handover

Diese Datei dient als Kontext-Übergabe zwischen Sessions. Neue Session: Lies diese Datei zuerst.

Projekt: MiniLlama — Portabler LLM-Stack für USB-Stick

Verzeichnis: /home/xray/code/MiniLlama

Ziel: Ein portabler LLM-Chat + API-Server + Dateioperations-CLI, der von einem USB-Stick auf Windows und Linux läuft — ohne Installation. Für leistungsschwache Rechner.

Kontext

Repos

  • forgejo.ccpn.cc/xray/MiniLlama — CLI, Server, Start-Skripte, README
  • forgejo.ccpn.cc/xray/crowdcode — VSCode Extension (TypeScript)
  • forgejo.ccpn.cc/xray/iftmin-wiki — Wiki-Beispielprojekt

Stick

  • Gemountet unter /media/xray/llama/ (exFAT, Label: "llama", 28,6 GB)
  • Modelle: /media/xray/llama/llama/models/*.gguf
  • MiniLlama/models/ enthält Symlinks auf Stick-Modelle

Wichtige Dateien

  • cli/crowdcode.js — Node.js CLI (480 Zeilen): Chat, @mentions, FILE:/DIR:/EDIT:, Shell-Kommandos
  • start.sh — Chat-Starter Linux
  • start-server.sh — API-Server mit Modellauswahl
  • deploy.sh — Deployment auf USB-Stick
  • README.md — Vollständige Dokumentation

Wichtige Erkenntnisse

  • MiniCPM5-1B ist inkompatibel mit llama.cpp b9936 (Chat-Template-Tokens)
  • Qwen2.5-1.5B zu schwach für Instruction Following (FILE:-Pattern)
  • Gemma 3 4B IT und Phi-4-mini funktionieren perfekt (IFEval 90.2/88, laden in ~3s)
  • LFM2.5-8B-A1B hat beste IFEval (91.84), noch nicht getestet
  • LFM2-8B-A1B-UD-Q4_K_XL (4,5 GB): Testsieger — 16,2 t/s, FILE:-Pattern ✅, Wiki sehr gut ✅
  • LFM2-24B-A2B-Q3_K_XL (11 GB): Qualitätssieger — 11,4 t/s, FILE:-Pattern ✅, Wiki sehr gut ✅
  • LFM2-8B-A1B-IQ4_XS (4,2 GB): ❌ FILE:-Pattern fehlt komplett (Quantisierung zu aggressiv)
  • LFM2-8B-A1B-Q3_K_XL (3,8 GB): ❌ FILE:-Pattern fehlt oft (Q3 zu niedrig)

✅ Entscheidungen

# Entscheidung Begründung Datum
1 CLI in Node.js statt Bash Plattformunabhängig (Win+Lin), fetch, readline 2026-07-09
2 LFM2-8B-A1B-UD-Q4_K_XL als Standard 16,2 t/s, FILE:-Pattern ✅, Wiki sehr gut ✅, nur 4,5 GB 2026-07-09
3 LFM2-24B-A2B-Q3_K_XL für Qualität reserviert 11,4 t/s, tiefere Einsichten — für Zielmaschine mit GPU 2026-07-09
4 Modelle als Symlinks auf Stick Spart Platz im Repo, flexibler Austausch 2026-07-09
5 Server-Auto-Start im CLI Kein manueller Vorstart nötig, Modellauswahl inklusive 2026-07-09
6 Shell-Kommando-Erkennung pwd/ls/git direkt ausführen, nicht ans LLM 2026-07-09

🔜 Nächste Schritte

# Aktion Priorität Status
1 LFM2.5-8B-A1B-Q4_K_M testen (IFEval 91.84) 1 (sofort) ⬜
2 CrowdCode VSCode Extension als .vsix deployen und testen 2 (danach) ⬜
3 Wiki-Modus mit iftmin-wiki testen 2 (danach) ⬜
4 Windows-Test des CLI (crowdcode.bat) auf Zielrechner 2 (danach) ⬜
5 Performance-Benchmarks auf Zielrechner (Ladezeit, t/s) 3 (optional) ⬜
6 LFM2-24B auf Zielmaschine mit GPU testen 3 (optional) ⬜

Session: 2026-07-09 09:30-11:45

Erreichtes

  • MiniLlama Projektstruktur angelegt (bin/{linux,win}, cli/, models/)
  • llama.cpp b9936 Binaries: Linux (39 MB) + Windows (114 MB)
  • README mit Modell-Vergleichstabelle und CLI-Features
  • CrowdCode CLI: Node.js Terminal-Client (480 Zeilen)
    • Streaming Chat, @mentions, FILE:/DIR:/EDIT:/bash Pattern
    • Shell-Kommando-Erkennung (pwd, ls, git)
    • Server-Auto-Start mit Modellauswahl
    • crowdcode.sh (Linux) + crowdcode.bat (Windows)
  • CrowdCode VSCode Extension: kompiliert + .vsix gebaut (24 KB)
  • Modelle getestet: 5 Modelle evaluiert (3 funktionieren ✅, 1 inkompatibel ❌)
  • Neue Modelle: Gemma 3 4B IT + Phi-4-mini runtergeladen und getestet
  • Symlinks von MiniLlama/models → Stick-Modelle
  • MiniLlama + CrowdCode in Forgejo gepusht
  • CrowdBrain minillama.md aktualisiert

Entscheidungen

  • Gemma 3 4B IT (2.4 GB, IFEval 90.2) als Standard-Modell
  • Phi-4-mini (2.5 GB) als leichte Alternative
  • LFM2.5-8B-A1B (5.4 GB, IFEval 91.84) als nächstes zu testen
  • MiniCPM5-1B: verwerten (inkompatibel)

Nächste Schritte (aus dieser Session)

  1. LFM2-8B-A1B auf Stick testen (der liegt schon da)
  2. LFM2.5-8B-A1B downloaden
  3. Windows-Kompatibilität des CLI prüfen

Session: 2026-07-09 14:30-18:00

Erreichtes

  • 24B Wiki-Test: 11 Seiten in 12 Min (manuell, eine Seite pro Request)
  • 24B Harness-Test: 3 Seiten in 20 Min via :wiki (zu langsam, ctx-Probleme gefixt)
  • 8B Wiki-Test: 12 Seiten in 22 Min via :wiki + 2 Min Nacharbeit
  • CLI-Harness erweitert:
    • :wiki Befehl für Chunked Wiki-Ingest (eine Seite pro Request)
    • Flexible FILE:-Pattern-Erkennung (path:, File:, Datei:, orphane Codeblöcke)
    • Konfigurierbare Timeouts/GPU/Context-Size via ENV
    • Streaming AbortController für saubere Timeouts
  • Iftmin-Wiki: 12 Wiki-Seiten, 76 KB, alle mit Querverweisen ✅
  • MODELS.md: Um 8B vs 24B Vergleich + :wiki-Doku erweitert
  • Backup: Backup als tar.gz erstellt (50 MB)
  • CrowdBrain: minillama.md mit Testergebnissen aktualisiert

Entscheidungen

  • 8B als Default im Harness — schnell (16-20 t/s), FILE:-Pattern ✅, Wiki ✅
  • 24B nur bei Qualitätslücken — langsam (8-10 t/s), FILE:-Pattern unzuverlässig
  • Qualitäts-Pipeline: 8B erstellen → 8B reviewen → 24B nur wenn nötig
  • Modelle unter 10 t/s + aussortiert → entfernt (MiniCPM5-1B und andere)

Nächste Schritte

  1. Windows-Test des CLI auf Zielrechner
  2. LFM2.5-8B-A1B testen (IFEval 91.84, noch nicht evaluiert)
  3. 24B auf Zielmaschine mit GPU testen
  4. Wiki-Git-Repo anlegen (iftmin-wiki)