daarion-admin/microdao-daarion

Fork 0

Files

Apple e018b9ab68 feat: додано Node Registry, GreenFood, Monitoring та Utils

2025-11-21 00:35:41 -08:00

7.8 KiB

Raw Blame History

🔍 Повний аудит сервера - Фінальний звіт

Дата: 2025-11-18
Сервер: 144.76.224.179 (Node 1)
Ноутбук: MacBook (Node 2)

🖥️ Характеристики сервера (Node 1)

Hardware:

CPU: Intel Core i5-13500 (14 cores, 20 threads, 2.4-4.8 GHz)
GPU: ✅ NVIDIA RTX 4000 Ada (20 GB VRAM) - ГОТОВИЙ ДЛЯ VISION!
RAM: 62 GB (8.3 GB використано)
Storage: 1.7 TB (118 GB використано, 8%)
Статус: ✅ Відмінні характеристики для AI workloads

✅ Працюючі сервіси (перевірено)

AI/ML Stack:

✅ DAGI Router - Multi-provider routing
✅ DeepSeek API - ✅ ПРАЦЮЄ! (API key: sk-230a637d270d4a66b009bab04fdfb233)
✅ Ollama - Локальна модель qwen3:8b (5.2 GB)
✅ CrewAI - Multi-agent orchestration (dagi-crewai:9102)
✅ Vision Encoder - Embeddings (dagi-vision-encoder:8001)
✅ Parser Service - DotsOCR + Crawl4AI (dagi-parser:9400)
✅ STT - Whisper (dagi-stt:9000)
✅ TTS - gTTS (dagi-tts:9100)

Databases:

✅ PostgreSQL - dagi-postgres (основна БД)
✅ Neo4j - Graph DB (ports 7474, 7687) ✅ ПРАЦЮЄ!
✅ Qdrant - Vector DB (dagi-qdrant)
✅ Weaviate - Vector DB (частина Dify)

Infrastructure:

✅ Telegram Gateway - Наш новий сервіс
✅ Telegram Bot API - Local instance
✅ NATS - Message broker
✅ Nginx Gateway - Reverse proxy

Monitoring:

✅ Prometheus - Metrics collection
✅ Grafana - Visualization (2 дашборди)

⚠️ Сервіси в процесі налаштування

Node Registry ⚠️

Статус: Контейнер запущений, таблиці створені
Порт: 9205
База: node_registry ✅
Проблема: Потребує часу для повного старту
Що робити: Дочекатися старту, зареєструвати ноди

❌ Зупинені сервіси (не критично)

❌ RAG Service - Haystack 2.x issues (є Dify RAG)
❌ Memory Service - pgvector issue (є альтернативи)
❌ Milvus - Зупинено (є Qdrant і Weaviate)

🔧 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
Що робити: Інтегрувати в CrewAI для web search

2. DotsOCR ✅

Статус: ✅ Працює в Parser Service
Директорія: /opt/dots.ocr/
Модель: DeepSeek V3
Функції: OCR, Q&A, Markdown

3. DeepSeek ✅

Статус: ✅ API працює!
Provider: cloud_deepseek в Router
Використання: Складні аналітичні задачі

🎯 Що потрібно зробити

Пріоритет 🔴 ВИСОКИЙ:

1. Node Registry (30 хв)

⏳ Дочекатися повного старту

⏳ Зареєструвати Node 1 (сервер):

python3 -m tools.dagi_node_agent.bootstrap \
  --role router-node \
  --labels gpu,server,heavy \
  --registry-url http://localhost:9205

⏳ Зареєструвати Node 2 (ноутбук):

python3 -m tools.dagi_node_agent.bootstrap \
  --role heavy-vision-node \
  --labels gpu,home,mac \
  --registry-url http://144.76.224.179:9205

2. CrewAI + Crawl4AI (45 хв)

⏳ Створити CrewAI tool для Crawl4AI
⏳ Додати до GREENFOOD агентів
⏳ Протестувати web search

Пріоритет 🟡 СЕРЕДНІЙ:

3. Neo4j Integration (1 год)

⏳ Створити Neo4j client
⏳ Підключити до Router
⏳ Зберігати взаємодії
⏳ Візуалізувати граф

Пріоритет 🟢 НИЗЬКИЙ:

4. Vision AI (30 хв)

⏳ Завантажити LLaVA через Ollama (на GPU буде швидко!)
```
ollama pull llava:7b  # ~7 GB
```

5. Streaming TTS (1 год)

⏳ Замінити gTTS на Coqui TTS або ElevenLabs

6. Grafana Alerts (30 хв)

⏳ Налаштувати Alertmanager
⏳ Telegram notifications

📊 Статистика

Docker:

Всього контейнерів: 35
Працюють: 28
Зупинені: 7

Сервіси по категоріях:

AI/ML: 11 сервісів
Databases: 6 сервісів
Infrastructure: 5 сервісів
Monitoring: 2 сервіси
Telegram: 2 сервіси
Dify Platform: 9 сервісів (не використовується)

💡 Ключові висновки

✅ Що працює відмінно:

GPU RTX 4000 Ada 20GB - готовий для Vision моделей!
DeepSeek API - працює, готовий до використання
Neo4j - працює, готовий до підключення
Crawl4AI - інтегровано, готовий до CrewAI
CrewAI - працює, готовий до розширення

⚠️ Що потребує уваги:

Node Registry - майже готовий, треба дочекатися старту
Dify Platform - працює, але не використовується в основному стеку

❌ Що не критично:

RAG Service - є Dify RAG як альтернатива
Memory Service - є Neo4j як альтернатива
Milvus - є Qdrant і Weaviate

🚀 Рекомендації

Для Vision AI:

✅ GPU готовий! Можна завантажити:

LLaVA:7b (~7 GB) - швидко на GPU (2-5 сек)
LLaVA:13b (~13 GB) - краща якість

Для Web Search:

✅ Crawl4AI готовий! Треба тільки інтегрувати в CrewAI

Для Knowledge Graphs:

✅ Neo4j готовий! Треба тільки підключити

Для Node Management:

⚠️ Node Registry майже готовий! Треба дочекатися старту

📝 Документація створена

✅ SERVER_SPECIFICATIONS.md - характеристики сервера
✅ SERVER_AUDIT_REPORT.md - повний аудит
✅ INTEGRATION_STATUS.md - статус інтеграцій
✅ COMPLETE_INTEGRATION_PLAN.md - план дій
✅ NODE_REGISTRY_SETUP.md - налаштування Node Registry
✅ STRATEGY_MODELS.md - стратегія моделей

🎯 Готовність

Компонент	Статус	Готовність
Hardware	✅ Відмінний	🟢 Production Ready
GPU	✅ RTX 4000 Ada	🟢 Ready for Vision
DeepSeek	✅ API працює	🟢 Ready
Neo4j	✅ Працює	🟢 Ready
Crawl4AI	✅ Інтегровано	🟢 Ready
CrewAI	✅ Працює	🟢 Ready
Node Registry	⚠️ Запускається	🟡 Almost Ready

Висновок: Сервер має ВІДМІННІ характеристики і майже все готове! 🎉

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

7.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape