Skip to content

# 🖥️ Характеристики сервера DAARION

Дата: 2025-11-18
Сервер: 144.76.224.179
Статус: ✅ Production Ready

## 💻 Hardware Specifications

### CPU

- Модель: Intel Core i5-13500 (13th Gen)
- Архітектура: x86_64
- Ядра: 14 cores (20 threads)
- Базова частота: 2.4 GHz
- Максимальна частота: 4.8 GHz
- Потужність: Відмінна для AI workloads

### GPU 🎯

- Модель: NVIDIA RTX 4000 SFF Ada
- VRAM: 20,475 MB (20 GB)
- Driver Version: 535.274.02
- CUDA Version: 12.2
- Статус: ✅ Працює (використовується Python процесом - 1916 MB)
- Потужність: Відмінна для локальних Vision моделей (LLaVA, BLIP-2)

Поточне використання: - GPU Memory: 1922 MB / 20475 MB (9%) - GPU Utilization: 0% (idle) - Temperature: 46°C - Power: 11W / 70W

### RAM

- Загальна: 62 GB
- Використовується: 8.3 GB
- Доступно: 54 GB
- Swap: 31 GB (3 GB використовується)
- Статус: ✅ Більш ніж достатньо для всіх сервісів

### Storage

- Диск: RAID (md2)
- Розмір: 1.7 TB
- Використано: 118 GB (8%)
- Доступно: 1.5 TB
- Статус: ✅ Багато місця для моделей

## 🐳 Docker Infrastructure

### Всього контейнерів: 35

- Працюють: 28
- Зупинені: 7

### Основні сервіси:

#### DAARION Stack:

- ✅ `dagi-router` - DAGI Router (multi-provider)
- ✅ `dagi-gateway` - API Gateway
- ✅ `dagi-rbac` - RBAC сервіс
- ✅ `dagi-devtools` - DevTools
- ✅ `dagi-crewai` - CrewAI orchestrator
- ✅ `dagi-vision-encoder` - Vision embeddings
- ✅ `dagi-parser` - Parser Service (DotsOCR + Crawl4AI)
- ✅ `dagi-stt` - STT (Whisper)
- ✅ `dagi-tts` - TTS (gTTS)
- ✅ `dagi-qdrant` - Qdrant vector DB
- ✅ `dagi-postgres` - PostgreSQL
- ✅ `telegram-gateway` - Telegram Gateway
- ✅ `telegram-bot-api` - Local Telegram Bot API
- ✅ `nats` - NATS message broker

#### Monitoring:

- ✅ `dagi-prometheus` - Prometheus
- ✅ `dagi-grafana` - Grafana

#### Graph & Vector DBs:

- ✅ `neo4j` - Neo4j graph database
- ✅ `docker-weaviate-1` - Weaviate (частина Dify)

#### Dify Platform (не використовується в основному стеку):

- ✅ `docker-api-1` - Dify API
- ✅ `docker-web-1` - Dify Web UI
- ✅ `docker-worker-1` - Dify Workers
- ✅ + інші Dify компоненти

## 🤖 AI Models & Providers

### Локальні моделі (Ollama):

- ✅ qwen3:8b (5.2 GB)
- Використання: DAARWIZZ, Helion, GREENFOOD
- Provider: `llm_local_qwen3_8b`
- Base URL: `http://172.17.0.1:11434`

### Cloud API моделі:

- ✅ DeepSeek (через API)
- Provider: `cloud_deepseek`
- Base URL: `https://api.deepseek.com`
- Model: `deepseek-chat`
- API Key: Потрібен (перевірити в env)
- Використання: Складні аналітичні задачі

## 🔧 Інтегровані інструменти

### 1. Crawl4AI ✅

- Статус: Інтегровано в Parser Service
- Файл: `services/parser-service/app/crawler/crawl4ai_service.py`
- Функції:
- Web crawling (HTML, JavaScript rendering)
- Document download (PDF, images)
- Content extraction (markdown, text)
- Playwright: Опціонально (для JS rendering)
- Endpoint: `/ocr/parse` з `doc_url` параметром

### 2. DotsOCR ✅

- Статус: Працює в Parser Service
- Директорія: `/opt/dots.ocr/`
- Модель: DeepSeek V3 (в transformers)
- Функції:
- OCR для PDF/images
- Text extraction
- Q&A pairs generation
- Markdown conversion

### 3. CrewAI ✅

- Статус: Працює (`dagi-crewai:9102`)
- Функції:
- Multi-agent orchestration
- Web search tools (Firecrawl)
- Workflow management
- Інтеграція: Через DAGI Router

## 🌐 Network & Ports

### Основні порти:

- `9102` - DAGI Router
- `8000` - Telegram Gateway
- `8081` - Telegram Bot API (local)
- `9400` - Parser Service
- `9000` - STT Service
- `9100` - TTS Service
- `8001` - Vision Encoder
- `7474` - Neo4j HTTP
- `7687` - Neo4j Bolt
- `3000` - Grafana
- `9090` - Prometheus
- `11434` - Ollama (host)

## 📊 Performance Metrics

### CPU Usage: ~77% scaling (idle)

### RAM Usage: 8.3 GB / 62 GB (13%)

### GPU Usage: 1922 MB / 20475 MB (9%)

### Disk Usage: 118 GB / 1.7 TB (8%)

Висновок: Сервер має відмінні ресурси для масштабування! 🚀

## 🎯 Рекомендації

### Для Vision AI:

✅ GPU готовий! Можна завантажити: - LLaVA:7b (~7 GB) - швидко на GPU - LLaVA:13b (~13 GB) - краща якість - BLIP-2 (~1-2 GB) - легший варіант

### Для DeepSeek:

- Перевірити чи є API key
- Якщо є - використовувати для складних задач
- Якщо немає - можна додати

### Для Crawl4AI:

- ✅ Вже інтегровано!
- Можна використовувати для web search через Parser Service

## 📝 Примітки

1. Dify Platform - працює, але НЕ використовується в основному стеку
2. Milvus - зупинено (є Qdrant і Weaviate)
3. RAG Service - зупинено (Haystack issues, є Dify RAG)
4. Memory Service - зупинено (pgvector issue, не критично)

## ✅ Готовність до production

Компонент | Статус | Готовність
--- | --- | ---
Hardware | ✅ Відмінний | 🟢 Production Ready
GPU | ✅ RTX 4000 Ada | 🟢 Ready for Vision
RAM | ✅ 62 GB | 🟢 Більш ніж достатньо
Storage | ✅ 1.7 TB | 🟢 Багато місця
DAGI Router | ✅ Працює | 🟢 Production
Crawl4AI | ✅ Інтегровано | 🟢 Ready
DeepSeek | ⚠️ Потрібен API key | 🟡 Check needed
CrewAI | ✅ Працює | 🟢 Ready

Висновок: Сервер має ВІДМІННІ характеристики і готовий до всіх задач! 🎉

Створено: 2025-11-18
Оновлено: після детального аудиту