microdao-daarion/docs/infrastructure/SERVER_SPECIFICATIONS.md

🖥️ 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