# ⚙️ Конфігурація моделі за замовчанням для Swapper Service

**Дата:** 2025-11-23  
**Статус:** ✅ Реалізовано

---

## 📋 Поточна поведінка

### За замовчуванням (без `default_model`):
- ✅ Всі моделі мають статус `UNLOADED` при старті
- ✅ Моделі завантажуються тільки за запитом
- ✅ Економія ресурсів (VRAM, RAM)
- ⚠️ Перший запит може бути повільнішим (час на завантаження)

### З `default_model` в конфігурації:
- ✅ Вказана модель автоматично завантажується при старті
- ✅ Швидша відповідь на перший запит
- ⚠️ Використання VRAM навіть коли модель не використовується

---

## 🔧 Конфігурація

### Файл: `services/swapper-service/config/swapper_config.yaml`

```yaml
swapper:
  mode: single-active
  max_concurrent_models: 1
  model_swap_timeout: 300
  gpu_enabled: true
  metal_acceleration: false
  # Модель для автоматичного завантаження при старті (опціонально)
  default_model: qwen3-8b  # Модель активується автоматично при старті
```

### Варіанти налаштування:

#### 1. Без моделі за замовчанням (економія ресурсів)
```yaml
swapper:
  # default_model не вказано - моделі завантажуються тільки за запитом
  mode: single-active
```

#### 2. Основна модель за замовчанням (швидкість)
```yaml
swapper:
  default_model: qwen3-8b  # Основна модель (4.87 GB)
```

#### 3. Легка модель за замовчанням (баланс)
```yaml
swapper:
  default_model: qwen2.5-3b-instruct  # Легка модель (1.80 GB)
```

---

## 🎯 Рекомендації

### Для НОДА1 (Production):
**Рекомендовано:** `default_model: qwen3-8b`

**Причини:**
- Основна модель для більшості запитів
- Швидша відповідь на перший запит
- 4.87 GB VRAM - прийнятно для RTX 4000 SFF Ada (20GB)

### Для НОДА2 (Development):
**Рекомендовано:** Без `default_model` або `qwen2.5-3b-instruct`

**Причини:**
- Економія ресурсів на розробницькій машині
- Легка модель для швидкого тестування

---

## 📊 Порівняння

| Параметр | Без default_model | З default_model |
|----------|-------------------|-----------------|
| **VRAM при старті** | 0 GB | 4.87 GB (qwen3-8b) |
| **Час першого запиту** | ~10-30 сек (завантаження) | ~1-2 сек (вже завантажена) |
| **Економія ресурсів** | ✅ Максимальна | ⚠️ Використання навіть без запитів |
| **Швидкість відповіді** | ⚠️ Повільніше на першому запиті | ✅ Швидше |

---

## 🔄 Як працює

### При старті Swapper Service:

1. **Завантаження конфігурації:**
   ```python
   config = yaml.safe_load(f)
   swapper_config = config.get('swapper', {})
   default_model = swapper_config.get('default_model')
   ```

2. **Якщо `default_model` вказано:**
   ```python
   if default_model and default_model in self.models:
       logger.info(f"🔄 Loading default model: {default_model}")
       success = await self.load_model(default_model)
   ```

3. **Результат:**
   - Модель завантажується в VRAM
   - `active_model` = `default_model`
   - Статус моделі = `LOADED`
   - Готова до використання

---

## 🛠️ Зміна конфігурації

### Вимкнути модель за замовчанням:

```yaml
swapper:
  mode: single-active
  # default_model: qwen3-8b  # Закоментовано - моделі завантажуються тільки за запитом
```

### Змінити модель за замовчанням:

```yaml
swapper:
  default_model: qwen2.5-3b-instruct  # Легка модель замість основної
```

### Після зміни конфігурації:

```bash
# На сервері
ssh root@144.76.224.179
cd /opt/microdao-daarion
docker-compose restart swapper-service
```

---

## 📝 Логи

### При старті з default_model:

```
🔧 Initializing Swapper Service...
✅ Loaded 5 models into Swapper
✅ Swapper Service initialized with 5 models
🔄 Loading default model: qwen3-8b
✅ Default model loaded: qwen3-8b
```

### При старті без default_model:

```
🔧 Initializing Swapper Service...
✅ Loaded 5 models into Swapper
✅ Swapper Service initialized with 5 models
# Модель не завантажується автоматично
```

---

## ✅ Висновок

**Поточна реалізація:**
- ✅ Моделі завантажуються тільки за запитом (за замовчуванням)
- ✅ Можна вказати `default_model` для автоматичного завантаження
- ✅ Гнучка конфігурація під різні сценарії

**Рекомендація для НОДА1:**
- Додати `default_model: qwen3-8b` для швидшої відповіді
- Або залишити без `default_model` для економії ресурсів

---

**Оновлено:** 2025-11-23  
**Статус:** ✅ Готово до використання