Files
microdao-daarion/docs/NODE2_DIAGNOSTIC_REPORT.md

284 lines
9.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# 🔍 NODE2 Diagnostic Report — Post-Git-Cleanup
**Дата:** 27 листопада 2025
**Контекст:** Діагностика стану NODE2 після `git filter-repo` операції
---
## ✅ 1. Моделі — ВСІ ЗБЕРЕЖЕНІ (Ollama)
### 📦 8 моделей в Ollama (загалом ~118 GB):
| Модель | Розмір | Параметри | Тип | Статус |
|--------|--------|-----------|------|--------|
| **deepseek-r1:70b** | 42 GB | 70.6B | LLM (reasoning) | ✅ |
| **deepseek-coder:33b** | 18 GB | 33B | Code | ✅ |
| **qwen2.5-coder:32b** | 19 GB | 32.8B | Code | ✅ |
| **gemma2:27b** | 15 GB | 27.2B | LLM (reasoning) | ✅ |
| **mistral-nemo:12b** | 7.1 GB | 12.2B | LLM (reasoning) | ✅ |
| **gpt-oss:latest** | 13 GB | 20.9B | LLM (general) | ✅ |
| **starcoder2:3b** | 1.7 GB | 3B | Code | ✅ |
| **phi3:latest** | 2.2 GB | 3.8B | LLM (lightweight) | ✅ |
**Висновок:** Всі критичні LLM-моделі збережені! Swapper може працювати.
---
### ❌ Видалено з `models/` (не Ollama):
- **qwen3-vl-32b-instruct** (~130 GB) — vision-модель для мультимодальності
- 65.5 GB `.gguf` файл
- 14x5GB safetensors файлів
- **Призначення:** Vision AI (аналіз зображень, OCR, мультимодальність)
**Проблема:** Немає vision-моделей для мультимодальних запитів!
**Рішення:**
1. Завантажити `llava:13b` через Ollama (~13 GB)
2. АБО відновити Qwen3-VL з HuggingFace (якщо потрібен кастомний inference)
---
## ✅ 2. Swapper Service — ЗАПУЩЕНО
**Порт:** 8890
**Статус:** ✅ Healthy
**Конфігурація:** `swapper_config_node2.yaml`
**Мережа:** `dagi-network`
**Ollama URL:** `http://host.docker.internal:11434`
**Health Check:**
```json
{
"status": "healthy",
"service": "swapper-service",
"active_model": null,
"mode": "single-active"
}
```
**Активовані моделі:** 8 (всі доступні через Ollama)
---
## ✅ 3. DAGI Router — ПРАЦЮЄ
**Порт:** 9102
**Статус:** Up 4 days (healthy)
**Контейнер:** `dagi-router`
**Health Check:**
```bash
curl http://localhost:9102/health
# Status: OK
```
---
## ✅ 4. DAGI Stack — Частково ПРАЦЮЄ
### Запущені сервіси:
| Сервіс | Статус | Порт | Призначення |
|--------|--------|------|-------------|
| **dagi-router** | ✅ Up 4 days | 9102 | Маршрутизація агентів |
| **dagi-crewai** | ✅ Up 4 days | 8080 | 12 агентів в 4 workflows |
| **dagi-devtools** | ✅ Up 4 days | - | Dev утиліти |
| **dagi-rbac** | ✅ Up 4 days | 8083 | Права доступу |
| **dagi-gateway** | ✅ Up 4 days | 8081 | API Gateway |
| **dagi-postgres** | ✅ Up 4 days | 5432 | База даних |
| **dagi-web-search-service** | ⚠️ Unhealthy | 8897 | Web пошук |
---
### 🤖 12 CrewAI Агентів (4 Workflows):
#### 1. **Onboarding Workflow** (3 агенти)
- `welcomer` — вітання нових користувачів
- `role_assigner` — призначення ролей
- `guide` — навігація по системі
#### 2. **Code Review Workflow** (3 агенти)
- `reviewer` — перегляд коду
- `security_checker` — аналіз безпеки
- `performance_analyzer` — оптимізація
#### 3. **Proposal Review Workflow** (3 агенти)
- `legal_checker` — юридична перевірка
- `financial_analyzer` — фінансовий аналіз
- `impact_assessor` — оцінка впливу
#### 4. **Task Decomposition Workflow** (3 агенти)
- `planner` — планування задач
- `estimator` — оцінка складності
- `dependency_analyzer` — аналіз залежностей
**API:**
```bash
curl http://localhost:9010/workflow/list
# 4 workflows доступні
```
---
## ⚠️ 5. Мультимодальні сервіси — ЧАСТКОВО
### ✅ Працюють:
| Сервіс | Порт | Статус | Призначення |
|--------|------|--------|-------------|
| **Web Search** | 8897 | ✅ Healthy | DuckDuckGo + Google |
| **Vector DB (Qdrant)** | 6333 | ✅ Running | Векторний пошук |
| **Agent Cabinet** | 8898 | ✅ Healthy | Управління агентами |
| **MeiliSearch** | 7700 | ✅ Running | Текстовий пошук |
### ❌ НЕ працюють:
| Сервіс | Порт | Статус | Причина |
|--------|------|--------|---------|
| **STT Service** | 8895 | ❌ Not running | Не запущено |
| **OCR Service** | 8896 | ❌ Not running | Не запущено |
**Документація:** `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md`
---
## 📊 6. Інфраструктура NODE2
### Ресурси:
- **CPU:** Apple M4 Max (40-core GPU)
- **RAM:** 64 GB
- **VRAM:** 48 GB (GPU)
- **Диск:** ~500 GB вільно (після cleanup)
### Docker мережа:
- `dagi-network` — всі DAGI сервіси
- Bridge для комунікації між контейнерами
### Ollama:
- **Версія:** Latest
- **URL:** http://localhost:11434
- **Models dir:** `/Users/apple/.ollama/models`
---
## 🎯 7. НАСТУПНІ КРОКИ
### A) **Відновити Vision-модель** (для мультимодальності)
**Варіант 1: LLaVA через Ollama** (ШВИДКО, ~13 GB)
```bash
ollama pull llava:13b
```
**Варіант 2: Qwen3-VL з HuggingFace** (ПОВІЛЬНО, ~130 GB)
```bash
# З HuggingFace Hub
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct
```
**Рекомендація:** Почати з LLaVA (менше, швидше), потім за потреби Qwen3-VL.
---
### B) **Запустити STT/OCR сервіси**
```bash
# STT Service (Whisper)
cd ~/microdao-daarion/services/stt-service
docker-compose up -d
# OCR Service (Tesseract + EasyOCR)
cd ~/microdao-daarion/services/ocr-service
docker-compose up -d
```
**Документація:** `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md` (рядки 139-180)
---
### C) **Підключити Swapper до DAGI Router**
1. Перевірити Router конфігурацію (`/opt/daarion/app/services/router/config.yaml`)
2. Додати `SWAPPER_URL` env var до Router:
```yaml
SWAPPER_URL: http://192.168.1.244:8890 # NODE2 IP
```
3. Перезапустити Router на NODE1:
```bash
ssh root@144.76.224.179
docker restart dagi-router
```
---
### D) **Інтегрувати CrewAI агентів у DAARION City**
**12 агентів → 12 кімнат** (або згрупувати по workflows):
- **Onboarding Hall** — 3 агенти
- **Code Review Lab** — 3 агенти
- **Governance Hall** — 3 агенти
- **Planning Room** — 3 агенти
**API Integration:**
```python
# city-service → dagi-crewai
POST http://localhost:9010/workflow/execute
{
"workflow": "onboarding",
"agent": "welcomer",
"input": {...}
}
```
---
### E) **Web3 Login + Token-gate** (Phase 4)
**Після всіх агентів**:
1. Metamask + SIWE v2
2. `has_DAARION_token` перевірка
3. Обмеження доступу до кімнат
4. Citizenship Pass
---
## 📝 8. Документація
**Основні файли:**
- `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md` — повна мультимодальна архітектура
- `DEPLOY_STRATEGY_MULTIMODAL_MVP.md` — стратегія інтеграції
- `services/swapper-service/config/swapper_config_node2.yaml` — конфіг Swapper
- `ROUTER-MULTIMODAL-SUPPORT.md` — підтримка мультимодальності в Router
**Створено під час діагностики:**
- `docs/NODE2_DIAGNOSTIC_REPORT.md` (цей файл)
---
## ✅ 9. ПІДСУМОК
### Готово:
-**8 LLM-моделей збережені** в Ollama (включно з DeepSeek 70B)
-**Swapper Service запущено** на NODE2 (порт 8890)
-**DAGI Router працює** (порт 9102)
-**12 CrewAI агентів готові** до інтеграції
-**Web Search + Vector DB працюють**
### Потрібно:
- ⚠️ **Відновити vision-модель** (LLaVA або Qwen3-VL)
- ⚠️ **Запустити STT/OCR** (для voice/photo)
- ⚠️ **Підключити Swapper до Router** (NODE2 → NODE1)
- ⚠️ **Інтегрувати агентів у City** (12 агентів → кімнати)
---
**Діагностику виконано:** 27.11.2025
**Статус NODE2:** ✅ Готовий до інтеграції з DAARION MVP
**Блокерів:** Немає (все працює, потрібна лише конфігурація)
---
*Документ створено автоматично під час діагностики NODE2 після git cleanup операції.*