3de3c8cb36
- matrix-gateway: POST /internal/matrix/presence/online endpoint - usePresenceHeartbeat hook with activity tracking - Auto away after 5 min inactivity - Offline on page close/visibility change - Integrated in MatrixChatRoom component
131 lines
3.6 KiB
Markdown
131 lines
3.6 KiB
Markdown
# 🖥️ Технічні характеристики НОДА1
|
||
|
||
**Сервер:** `root@144.76.224.179:22`
|
||
**Provider:** Hetzner Dedicated Server GEX44
|
||
**Server ID:** #2844465
|
||
**Дата:** 2025-11-23
|
||
**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 Generation**
|
||
- **VRAM**: **20,475 MB (20 GB GDDR6)**
|
||
- **Архітектура**: Ada Lovelace
|
||
- **Driver Version**: 535.274.02
|
||
- **CUDA Version**: 12.2
|
||
- **Статус**: ✅ Працює (використовується Python процесом)
|
||
- **Потужність**: Відмінна для локальних Vision моделей (LLaVA, BLIP-2)
|
||
|
||
**Поточне використання** (з документації):
|
||
- GPU Memory: 1922 MB / 20475 MB (9%)
|
||
- GPU Utilization: 0% (idle)
|
||
- Temperature: 46°C
|
||
- Power: 11W / 70W (max)
|
||
|
||
**Використання VRAM**:
|
||
- Ollama (qwen3:8b): ~5.6 GB
|
||
- Vision Encoder (ViT-L/14): ~1.9 GB
|
||
- **Total**: ~7.5 GB / 20 GB (37.5% usage)
|
||
|
||
### **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**: 22
|
||
- **Працюють (Healthy)**: 13
|
||
- **Працюють (без health check)**: 4
|
||
- **Проблемні**: 5
|
||
|
||
### **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 (GPU-accelerated)
|
||
- ✅ `dagi-parser` - Parser Service (DotsOCR + Crawl4AI)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🤖 AI Models & Services
|
||
|
||
### **Ollama Models** (встановлено):
|
||
1. **qwen3:8b** - 5.2 GB (Primary LLM)
|
||
2. **qwen3-vl:8b** - 6.1 GB (Vision-language)
|
||
3. **qwen2-math:7b** - 4.4 GB (Mathematical)
|
||
4. **qwen2.5:3b-instruct-q4_K_M** - 1.9 GB
|
||
5. **qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M** - 4.7 GB
|
||
|
||
**Total**: ~22.3 GB моделей
|
||
|
||
### **Vision Models**:
|
||
- **ViT-L/14** (Vision Encoder) - ~4 GB VRAM
|
||
- **OpenAI CLIP** - Pretrained weights
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 GPU Metrics
|
||
|
||
### Поточний стан:
|
||
- **Використання**: 0% (idle)
|
||
- **VRAM використано**: 1922 MB / 20475 MB (9%)
|
||
- **Температура**: 46°C
|
||
- **Потужність**: 11W / 70W
|
||
|
||
### Використання VRAM:
|
||
- Ollama: ~5.6 GB
|
||
- Vision Encoder: ~1.9 GB
|
||
- **Загалом**: ~7.5 GB / 20 GB (37.5%)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔧 System Information
|
||
|
||
### **OS**
|
||
- **OS**: Ubuntu 24.04.3 LTS (Noble Numbat)
|
||
- **Kernel**: Linux
|
||
- **Docker**: Installed & Active
|
||
- **Python**: 3.12.3
|
||
- **Orchestrator**: Docker Compose
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📝 Документація
|
||
|
||
**Джерела:**
|
||
- `docs/infrastructure/SERVER_SPECIFICATIONS.md`
|
||
- `SYSTEM-INVENTORY.md`
|
||
- `/tmp/NODE1_COMPLETE_INVENTORY.md`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**НОДА1 має потужну GPU (NVIDIA RTX 4000 SFF Ada) для AI workloads!** 🎉
|
||
|