minimal fix

revert add base_llm.py

.gitignore

@@ -2,7 +2,6 @@
 /app/core
 /app/data/chroma_db
 /app/data/parsed_json/
-/app/data/docs/
 /app/__pycache__
 /models
 /cache

Dockerfile

@@ -28,7 +28,7 @@ RUN pip install --upgrade pip && \
 WORKDIR /app
 
 # Копируем только requirements.txt для кэширования слоя
-COPY offline_packages/test.txt /app/requirements.txt
+COPY requirements.txt /app/requirements.txt
 
 # Установка зависимостей (включая GPU-версии)
 RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

README.md

@@ -68,12 +68,7 @@ docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
 
 ---
 
-## 3. Установка системных зависимостей
-
-### Установка заголовков ядра Linux
-```bash
-apt install linux-headers-$(uname -r)
-```
+## 3. Проверка наличия драйверов видеокарты
 
 ### Проверка видеодрайверов
 ```bash
@@ -133,8 +128,10 @@ git lfs install
 
 > ✅ Успешное клонирование:
 ```bash
-git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B
-cd Qwen3-8B/
+mkdir models/
+cd models
+git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B
+git clone https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
 ```
 
 ---
@@ -244,6 +241,94 @@ history > history.md
 
 ---
 
+## Структура проекта
+
+```bash
+├── Dockerfile
+├── README.md
+├── app
+│   ├── __pycache__
+│   │   └── config.cpython-310.pyc
+│   ├── config.py
+│   ├── data
+│   │   ├── chroma_db
+│   │   │   ├── 55652433-5130-4082-b593-3dcf3ad2bc92
+│   │   │   └── chroma.sqlite3
+│   │   ├── docs
+│   │   │   ├── REALITY.md
+│   │   │   ├── VLESS-GRPC.md
+│   │   │   ├── XTLS-Vision.md
+│   │   │   └── marzban_ru.md
+│   │   ├── generate_json_files.py
+│   │   ├── generated_docs_db.py
+│   │   └── parsed_json
+│   │       ├── REALITY.json
+│   │       ├── VLESS-GRPC.json
+│   │       ├── XTLS-Vision.json
+│   │       └── marzban_ru.json
+│   ├── main.py
+│   └── old_without_db.py
+├── backup_docker_image.md
+├── cache
+│   ├── cache
+│   │   ├── chroma
+│   │   │   └── telemetry_user_id
+│   │   └── pip
+│   │       ├── http-v2
+│   │       └── selfcheck
+│   └── site-packages
+├── docker-compose.yml
+├── history.md
+├── models
+│   ├── Qwen3-4B
+│   │   ├── LICENSE
+│   │   ├── README.md
+│   │   ├── config.json
+│   │   ├── generation_config.json
+│   │   ├── merges.txt
+│   │   ├── model-00001-of-00003.safetensors
+│   │   ├── model-00002-of-00003.safetensors
+│   │   ├── model-00003-of-00003.safetensors
+│   │   ├── model.safetensors.index.json
+│   │   ├── tokenizer.json
+│   │   ├── tokenizer_config.json
+│   │   └── vocab.json
+│   └── paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+│       ├── 1_Pooling
+│       │   └── config.json
+│       ├── README.md
+│       ├── config.json
+│       ├── config_sentence_transformers.json
+│       ├── model.safetensors
+│       ├── modules.json
+│       ├── onnx
+│       │   ├── model.onnx
+│       │   ├── model_O1.onnx
+│       │   ├── model_O2.onnx
+│       │   ├── model_O3.onnx
+│       │   ├── model_O4.onnx
+│       │   ├── model_qint8_arm64.onnx
+│       │   ├── model_qint8_avx512.onnx
+│       │   ├── model_qint8_avx512_vnni.onnx
+│       │   └── model_quint8_avx2.onnx
+│       ├── openvino
+│       │   ├── openvino_model.bin
+│       │   ├── openvino_model.xml
+│       │   ├── openvino_model_qint8_quantized.bin
+│       │   └── openvino_model_qint8_quantized.xml
+│       ├── pytorch_model.bin
+│       ├── sentence_bert_config.json
+│       ├── sentencepiece.bpe.model
+│       ├── special_tokens_map.json
+│       ├── tf_model.h5
+│       ├── tokenizer.json
+│       ├── tokenizer_config.json
+│       └── unigram.json
+└── offline_packages
+    └── requirements.txt
+```
+
+
 ## Выводы
 
 Был успешно выполнен полный цикл:

app/config.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 import os
-
 from pydantic import SecretStr
 from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
 
@@ -13,8 +12,8 @@ class Config(BaseSettings):
     MAX_CHUNK_SIZE: int = 512
     CHUNK_OVERLAP: int = 50
     LM_MODEL_NAME: str = "/models/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
-    LOCAL_LLM_NAME: str = "/models/Qwen3-4B"
-    QWEN_MODEL_NAME: str = "qwen3-chat"
+    LOCAL_LLM_NAME: str = "/models/Qwen3-8B"
+    QWEN_MODEL_NAME: str = "Qwen3-8B"
 
 
 settings = Config()  # type: ignore

app/data/docs/1-1.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+### Как определить цели и требования для домашнего сервера**
+
+Перед сборкой сервера чётко сформулируйте, зачем он вам нужен. Это определит выбор железа.
+
+#### **Ключевые параметры:**
+- **Оперативная память:** минимум 32 ГБ, желательно до 64 ГБ (с запасом на будущее).
+- **Процессор:** 8+ потоков. Приоритет — количество ядер, а не высокая частота.
+- **Диски:** минимум 6 слотов для HDD, лучше 8 и более.
+- **Габариты:** высота до ~30 см (чтобы влез на полку).
+- **Расширяемость:** возможность добавить:
+  - Видеокарту (для транскодинга видео)
+  - 10 Гбит сеть
+  - SATA-контроллер
+- **Энергопотребление:** не более 100–150 Вт под нагрузкой.
+- **Тишина:** не должен шуметь как пылесос.
+- **Бюджет:** до 50 000 ₽ (с учётом продажи старого оборудования).
+
+> ✅ **Итог:** Вы получите чёткий список требований, по которому можно выбирать комплектующие.

app/data/docs/1-2.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+### Подбор комплектующих для домашнего сервера**
+
+На основе требований выберите совместимые и эффективные компоненты.
+
+#### **1. Корпус — Fractal Design Node 804**
+- Поддерживает до 8 дисков (6×3.5" + 2×2.5").
+- Удобные салазки для HDD.
+- Совет: ставьте корпус боком (дисками наружу) — легче менять диски.
+
+#### **2. Материнская плата — ASRock X470D4U**
+- Сокет AM4, поддержка до 128 ГБ RAM.
+- 8 SATA-портов — не нужен дополнительный контроллер.
+- 2× гигабитных LAN, IPMI, встроенная графика.
+- Минусы: только 4 USB-порта, M.2 работает на PCIe 3.0 x2.
+
+#### **3. Процессор — AMD Ryzen 7 3700 (8 ядер / 16 потоков)**
+- Энергоэффективный (~65 Вт).
+- Поддерживается материнкой без проблем (в отличие от R7 1700).
+
+#### **4. Охлаждение — DeepCool GAMMAXX 300**
+- Достаточно для R7 3700.
+- Тихий, дешёвый, эффективный.
+
+#### **5. Оперативная память — 32 ГБ (2×16 ГБ DDR4 2666 MHz)**
+- UDIMM — совместима с ASRock X470D4U.
+- Без ECC (экономия), но можно апгрейдить до 64+ ГБ.
+
+#### **6. Блок питания — be quiet! Pure Power 11, 400–500 Вт**
+- Расчёт: ~100 Вт (CPU) + 80 Вт (HDD) + 100 Вт (материнка, SSD) + запас = 400 Вт хватит.
+
+#### **7. Диски — 33 ТБ (перенос со старого сервера)**
+- HDD: 8×2, 6×1, 5×1, 3×2 ТБ.
+- SSD: 2×1–2 ТБ — под кэш, Docker, VM.
+
+#### **8. Дополнительно (по мере необходимости)**
+- SATA-контроллер в M.2 (чтобы не тратить PCI-E слот).
+- Видеокарта (позже, для транскодинга).
+- 10 Гбит сеть — не сейчас.
+
+> ✅ **Итог:** Вы собрали список проверенных и совместимых комплектующих с учётом будущего апгрейда.

app/data/docs/1-3.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+### Сборка сервера — пошагово**
+
+Соберите сервер, не повредив компоненты.
+
+#### **Шаги:**
+1. **Установите материнскую плату** в корпус.
+2. **Вставьте CPU** в сокет, закройте фиксатор.
+3. **Нанесите термопасту**, установите кулер.
+4. **Установите RAM** в слоты (2×16 ГБ).
+5. **Подключите питание**:
+   - 24-pin от БП к материнке.
+   - 8-pin CPU к материнке.
+6. **Установите диски** в салазки, подключите:
+   - SATA-кабели к материнке.
+   - Питание от БП.
+7. **Подключите переднюю панель** (USB, аудио, кнопки включения).
+8. **Установите блок питания**, закрепите.
+9. **Подключите все компоненты**, проверьте, нет ли болтающих проводов.
+10. **Включите, проверьте запуск.**
+
+> ✅ **Итог:** Сервер собран, готов к установке ОС.

app/data/docs/1-4.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+### Финансы и итоговая конфигурация**
+
+Проверьте бюджет и оцените результат.
+
+#### **Затраты:**
+- Корпус: 12 000 ₽
+- Материнка: 22 000 ₽
+- CPU: 9 000 ₽
+- Память (замена на десктопе): ~10 000 ₽
+- Кулер (замена на десктопе): ~3 000 ₽
+- **Итого: ~56 000 ₽**
+
+#### **Компенсация:**
+- Продажа старого HP Microserver: ~30 000 ₽
+- Скидка в магазине
+- **Чистые затраты: ~10–15 000 ₽**
+
+#### **Итоговая конфигурация:**
+- **Производительность:** Ryzen 7 3700 + 32 ГБ RAM → мощнее старого Xeon.
+- **Хранение:** 33 ТБ + SSD-кэш.
+- **Гибкость:** 8+ дисков, M.2, PCI-E, IPMI.
+- **Расширяемость:** можно добавить GPU, 10 Гбит, больше RAM.
+
+> ✅ **Итог:** Вы получили мощный, тихий, энергоэффективный сервер за разумные деньги. Готов к установке Unraid, Proxmox или другой ОС.

app/data/docs/2-1.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+### Как выбрать ОС для домашнего сервера**
+
+При замене Windows Server нужно выбрать современную, гибкую систему, сочетающую NAS, виртуализацию и контейнеры.
+
+#### **Варианты:**
+| Система | Подходит, если… | Минусы |
+|--------|------------------|--------|
+| **Unraid** | Нужна гибкость, Docker, VM, диски любого объёма | Платная лицензия |
+| **TrueNAS** | Важна отказоустойчивость (ZFS), энтерпрайз-подход | Требователен к RAM, неудобен с разными дисками |
+| **OpenMediaVault** | Хочется лёгкий Linux-сервер | Устаревший интерфейс, меньше интеграций |
+| **Proxmox VE** | Серьёзная виртуализация — основная задача | Неудобный веб-интерфейс |
+| **ESXi / XCP-ng** | Работа в enterprise-среде | Сложность, неудобство для домашнего использования |
+
+#### **Финальный выбор — Unraid:**
+- ✅ Поддержка дисков **любого объёма**
+- ✅ Встроенная **отказоустойчивость (parity)**
+- ✅ Удобный **Docker** и **виртуализация (KVM)**
+- ✅ Проброс GPU, USB, SATA
+- ✅ SSD-кэш, плагины, Community Appstore
+- ❌ Платно: 89$ (до 12 дисков)
+
+> ✅ **Итог:** Unraid — лучший баланс между простотой, функциональностью и гибкостью для домашнего сервера.

app/data/docs/2-2.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+### Настройка дискового массива в Unraid**
+
+Unraid позволяет собрать массив из дисков разного объёма с защитой от сбоев.
+
+#### **Ключевые понятия:**
+- **Data-диски** — хранят данные.
+- **Parity-диск** — один или два диска для защиты от потери (аналог RAID).
+- **Кэш-диск (SSD)** — ускоряет запись и доступ.
+- **Флешка** — хранит ОС и настройки (не участвует в массиве).
+
+#### **Как настроить:**
+1. Подключите все диски.
+2. В веб-интерфейсе (`http://tower`) назначьте:
+   - Один диск как **Parity**
+   - Остальные как **Data**
+   - SSD — как **Cache**
+3. Запустите массив.
+
+#### **Гибкость:**
+- Можно добавлять, удалять, заменять диски.
+- Замена: только на диск **равного или большего объёма**.
+- При разборе массива данные остаются на дисках.
+
+#### **Важно:**
+- **Ребилд parity** занимает 12–18 часов (при 8 ТБ).
+- Во время ребилда массив **без защиты**.
+- Для экономии времени: можно сначала собрать массив **без parity**, заполнить данными, потом добавить parity и сделать ребилд.
+
+> ✅ **Итог:** Unraid даёт максимальную гибкость в управлении дисками при наличии отказоустойчивости.

app/data/docs/2-3.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+### Миграция сервисов на Unraid**
+
+Перенесите ключевые сервисы со старого сервера в Docker и виртуальные машины.
+
+#### **Как заменить каждый сервис:**
+
+| Было | Стало | Как настроить |
+|------|-------|----------------|
+| **Файловое хранилище** | SMB в Unraid | Создайте шары (shared folders), включите SMB |
+| **Торрент-клиент** | qBittorrent / Deluge (Docker) | Через Community Appstore |
+| **Медиасервер** | Plex (Docker) | Подключите старую базу, укажите пути |
+| **Резервное копирование** | Duplicati → OneDrive | Docker-контейнер, шифрование, версии |
+| **Синхронизация** | Robocopy / GoodSync | Syncthing (Docker) — для ноутбуков |
+| **Виртуальные машины** | VirtualBox | KVM в Unraid (поддержка проброса GPU/USB) |
+| **Удалённый доступ** | RDP | Виртуалка с Windows + RDP |
+| **Хостинг (Bitwarden и др.)** | Виртуалки | Docker-контейнеры (проще и надёжнее) |
+
+#### **Советы:**
+- Используйте **Community Applications** для установки контейнеров.
+- Для управления множеством Docker — поставьте **Portainer**.
+- Проброс USB-флешки: через `/dev/disk/by-id/...` как raw-устройство.
+
+> ✅ **Итог:** Все сервисы легко переносятся в Unraid с помощью Docker и KVM.

app/data/docs/2-4.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+### Планирование улучшений и бэкапов**
+
+Unraid — это основа. Его можно расширять по мере роста потребностей.
+
+#### **Что добавить позже:**
+- **Видеокарта** — NVIDIA с NVENC для аппаратного транскодинга (Plex/Jellyfin).
+- **10 Гбит сеть** — при обновлении роутера и кабелей.
+- **Portainer** — для удобного управления Docker-контейнерами.
+- **ZFS через плагин** — если понадобится (не основная ФС).
+- **Автоматизация** — через плагины `CA User Scripts` или `Dynamix`.
+
+#### **Обязательные бэкапы:**
+1. **Конфигурация Unraid:**
+   - Экспортируйте: `Settings → Flash → Backup`
+   - Сохраните на флешку или в облако.
+2. **Папки:**
+   - `/config` — настройки сервера
+   - `/docker` — контейнеры
+   - `/vm` — виртуальные машины
+3. **Внешние бэкапы:**
+   - Используйте **Duplicati (Docker)** → OneDrive, Mail.ru, Backblaze.
+   - Настройте хранение: ежедневно (неделя), еженедельно (месяц), ежемесячно (год).
+
+#### **Итоговая архитектура:**
+```
+Unraid
+├── Массив: 6× HDD + 1× Parity + SSD Cache
+├── Docker: Plex, qBittorrent, Duplicati, Syncthing
+├── VM: Windows (RDP), Linux (тесты)
+└── Плагины: Community Apps, Dynamix, CA User Scripts
+```
+
+> ✅ **Итог:** Unraid легко масштабируется. Главное — регулярно бэкапить конфигурацию и данные.

app/data/docs/3-1.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+### Проверка совместимости и выбор процессора**
+
+Перед запуском сервера убедитесь, что железо работает стабильно.
+
+#### **Ключевые шаги:**
+1. Проверьте **официальную поддержку CPU** материнской платой.
+   - Пример: Ryzen 7 1700 на ASRock X470D4U работал с зависаниями при нагрузке (например, `rsync`).
+2. Если процессор не в списке поддержки — ожидайте проблем.
+3. Замените нестабильный CPU на официально поддерживаемый:
+   - Успешный выбор: **Ryzen 7 3700** (8 ядер, 16 потоков, AM4).
+4. После замены:
+   - Обновите BIOS, если нужно.
+   - Проверьте стабильность под нагрузкой (чтение/запись массива, запуск VM).
+
+> ✅ **Итог:** Используйте только проверенные и поддерживаемые процессоры — это основа стабильной работы.

app/data/docs/3-2.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+### Организация охлаждения**
+
+Правильное охлаждение критично для долговечности HDD и CPU.
+
+#### **Схема вентиляции:**
+- **Передняя панель:** 120 мм вентилятор на **вдув**.
+- **Задняя панель:** 140 мм вентилятор на **выдув**.
+- **Верх корпуса:** 140 мм вентилятор на **выдув** — для отвода горячего воздуха от CPU-кулера.
+
+#### **Требования:**
+- Все вентиляторы — **4-pin PWM** (ASRock X470D4U не управляет 3-pin).
+- Кулер: **DeepCool GAMMAXX 300** — подходит для Ryzen 3700.
+- Цель: температура HDD под нагрузкой — **не выше 40°C**.
+
+> ✅ **Итог:** Трёхвентиляторная схема обеспечивает стабильную температуру даже в жару.

app/data/docs/3-3.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+### Энергопотребление и реальные цифры**
+
+Знайте, сколько сервер потребляет, чтобы оценить стоимость эксплуатации.
+
+#### **Измерения (конфигурация):**
+- CPU: Ryzen 7 3700 @3.6 ГГц
+- RAM: 32 ГБ
+- Диски: 6× HDD, 2× SSD
+
+#### **Потребление:**
+| Состояние | Потребление |
+|----------|-------------|
+| Выключен (IPMI работает) | 4–6 Вт |
+| Пик при включении | 120 Вт |
+| Холостой ход (диски крутятся) | 70–73 Вт |
+| Холостой ход (диски остановлены) | 42–43 Вт |
+| Работа (массив, VM, Docker) | 80–83 Вт |
+| Проверка parity | 90–95 Вт |
+| Максимальная нагрузка | 120–125 Вт |
+
+> ✅ **Итог:** Среднее потребление — **~100 Вт**, что даёт около **300 руб/мес** при непрерывной работе.

app/data/docs/3-4.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+### Установка аддонов и аккуратная укладка кабелей**
+
+Оптимизируйте внутреннее пространство и добавьте удобные доработки.
+
+#### **1. SATA-контроллер в M.2**
+- Задача: не тратить PCI-E слот.
+- Решение: M.2 → 5× SATA контроллер (PCIe 2.0 x4).
+- Скорость: до 900 МБ/с — хватает для HDD.
+- Подключение: второй корзине HDD.
+
+#### **2. Внутренний свитч (временное решение)**
+- Проблема: 2 порта на материнке, но 1 свободный на роутере.
+- Решение:
+  - Установите 5-портовый свитч **внутри корпуса**.
+  - Запитайте от БП.
+  - Подключите: LAN + IPMI → свитч → роутер.
+- Минус: при выключении питания — свитч гаснет.
+
+#### **3. USB-хаб**
+- Проблема: всего 4 USB-порта.
+- Решение:
+  - Используйте **внешний хаб** в задних USB-портах.
+  - Закрепите на корпусе.
+  - Передние порты — подключите напрямую к материнке.
+
+#### **4. Укладка кабелей**
+- **Питание HDD:** 40 см кабели с 4 разъёмами — удобно для корзин.
+- **SATA-шлейфы:** 50 см, 4 разъёма — меньше мусора.
+- **Трассировка:**
+  - Не пересекайте кабели.
+  - Используйте штатные стяжки.
+  - Оставьте запас для извлечения корзин.
+
+> ✅ **Итог:** Аккуратная сборка упрощает обслуживание и улучшает охлаждение.

app/data/docs/4-1.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+### Установка Unraid и первоначальная настройка**
+
+Начните с установки ОС и базовой конфигурации.
+
+#### **Шаги:**
+1. Скачайте образ Unraid с официального сайта.
+2. Запишите его на USB-флешку (через Rufus, Balena Etcher и т.п.).
+3. Вставьте флешку в сервер, включите — загрузитесь с неё.
+4. Откройте в браузере: `http://tower` (или IP сервера).
+5. Настройте:
+   - Пароль администратора.
+   - Сетевые интерфейсы (LAN, IPMI — при необходимости).
+   - Подключите диски (они появятся в интерфейсе).
+
+> **Важно:** Unraid загружается в RAM, вся конфигурация хранится на флешке.
+
+> ✅ **Совет:** Используйте свежие гайды от **SpaceInvader One** или **iBracorp** — они покрывают все основы.

app/data/docs/4-2.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+### Настройка дискового массива и parity**
+
+Организуйте надёжное хранилище с защитой от сбоев.
+
+#### **Основные шаги:**
+1. Назначьте один диск как **Parity** (желательно CMR, например, Toshiba 8 ТБ).
+2. Остальные диски — как **Data**.
+3. (Опционально) Добавьте второй **Parity** — защита от двух сбоев.
+4. Назначьте SSD как **Cache** (ускоряет запись и доступ к Docker/VM).
+5. Запустите массив.
+
+#### **Гибкость:**
+- Диски могут быть **разного объёма**.
+- Можно добавлять, удалять, заменять без потери данных.
+- При удалении: остановите массив → пересоздайте без диска → ребилд parity.
+
+#### **Добавление диска (без очистки):**
+1. Подключите диск как **Unassigned Device**.
+2. Отформатируйте в XFS.
+3. Остановите массив → извлеките parity → добавьте диск → верните parity → дождитесь ребилда.
+
+> ✅ **Совет:** Для экономии времени сначала соберите массив **без parity**, заполните данными, потом добавьте parity.

app/data/docs/4-3.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+### Установка и настройка ключевых сервисов**
+
+Разверните основные сервисы через Docker и виртуальные машины.
+
+#### **Какие сервисы и как:**
+
+| Сервис | Решение |
+|--------|--------|
+| **Торрент-клиент** | `qBittorrent` или `Deluge` (Docker) |
+| **Медиасервер** | `Plex` (Docker) — подключите старую базу и укажите новые пути |
+| **Резервное копирование** | `Duplicati` (Docker) → OneDrive (шифрование, версии) |
+| | Увеличьте размер архива (до 300 МБ) для больших файлов (RAW-фото) |
+| | Проблема: `/tmp` заполняется → смонтируйте внешнюю папку |
+| **Синхронизация** | `Syncthing` (Docker) — для ноутбуков, авто-сброс при отключении |
+| **Удалённый доступ** | Виртуалка с Windows + RDP или `Apache Guacamole` (Docker) — веб-доступ |
+| **Внутренний хостинг** | `Bitwarden`, `Nginx Proxy Manager` (Docker) |
+| | Проброс портов: 80/443 |
+
+> ✅ **Совет:** Установите **Portainer** — он упрощает управление множеством контейнеров.

app/data/docs/4-4.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+### Плагины, бэкапы и полезные доработки**
+
+Настройте расширения и защитите конфигурацию.
+
+#### **Полезные плагины:**
+- **Community Applications** — App Store для Docker и плагинов.
+- **Unassigned Devices** — управление дисками вне массива.
+- **Dynamix** — мониторинг температур, дисков, настройка.
+- **CA User Scripts** — автоматизация (бэкапы, запуск скриптов).
+- **Unbalance** — перенос данных с диска перед удалением.
+
+#### **Бэкап конфигурации (обязательно!):**
+1. Экспортируйте:
+   - `Settings → Flash → Backup` (вся конфигурация).
+   - Папки: `/config`, `/docker`, `/vm`.
+2. Храните на внешней флешке или в облаке.
+
+#### **Дополнительно:**
+- Настройте **rclone** → подключите Mail.ru (1 ТБ) как диск (O:).
+- Используйте для синхронизации музыки, книг, видео.
+- Расшарьте через веб или виртуалку.
+
+> ✅ **Итог:** Unraid становится мощной и надёжной платформой. Главное — регулярно бэкапьте конфигурацию.

app/main.py

@@ -1,77 +1,176 @@
+from typing import Any, Dict, List, Optional
 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
 import torch
 import threading
+from loguru import logger
+from langchain_chroma import Chroma
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
 
-# Пути к модели
-model_name = "/models/Qwen3-8B"
+# Предполагается, что у тебя есть config.py с settings
+from config import settings
 
-# Загрузка токенизатора и модели (один раз при старте)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_name,
-    torch_dtype=torch.float16,
-    device_map="cuda",
-    trust_remote_code=True
-)
 
-# Отключим кэширование в истории, чтобы каждый запрос был независимым
-def generate_response(message, history):
-    # Форматируем диалог: используем только текущую историю
-    prompt = ""
-    for human, assistant in history:
-        prompt += f"<|im_start|>user\n{human}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n{assistant}<|im_end|>\n"
-    prompt += f"<|im_start|>user\n{message}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
+class ChatWithAI:
+    def __init__(self, provider: str = "qwen3"):
+        self.provider = provider
+        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
+            model_name=settings.LM_MODEL_NAME,
+            model_kwargs={"device": "cuda"},
+            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},
+        )
 
-    # Токенизация
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+        if provider == "qwen3":
+            model_name = getattr(settings, "LOCAL_LLM_NAME", "/models/Qwen3-8B")
+            logger.info(f"Загрузка локальной модели: {model_name}")
 
-    # Создаём уникальный streamer для каждого запроса
-    streamer = TextIteratorStreamer(
-        tokenizer,
-        skip_prompt=True,
-        skip_special_tokens=True
+            self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+            self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+                model_name,
+                torch_dtype=torch.float16,
+                device_map="cuda",
+            )
+
+            # Streamer для потоковой генерации
+            self.streamer = TextIteratorStreamer(
+                self.tokenizer,
+                skip_prompt=True,
+                skip_special_tokens=True
+            )
+        else:
+            raise ValueError(f"Неподдерживаемый провайдер: {provider}")
+
+        self.chroma_db = Chroma(
+            persist_directory=settings.DOCS_CHROMA_PATH,
+            embedding_function=self.embeddings,
+            collection_name=settings.DOCS_COLLECTION_NAME,
+        )
+
+    def get_relevant_context(self, query: str, k: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """Получение релевантного контекста из базы данных."""
+        try:
+            results = self.chroma_db.similarity_search(query, k=k)
+            return [
+                {
+                    "text": doc.page_content,
+                    "metadata": doc.metadata,
+                }
+                for doc in results
+            ]
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при получении контекста: {e}")
+            return []
+
+    def format_context(self, context: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """Форматирование контекста для промпта."""
+        formatted_context = []
+        for item in context:
+            metadata_str = "\n".join(f"{k}: {v}" for k, v in item["metadata"].items())
+            formatted_context.append(
+                f"Текст: {item['text']}\nМетаданные:\n{metadata_str}\n"
+            )
+        return "\n---\n".join(formatted_context)
+
+    def generate_response_stream(self, query: str):
+        """Генерация ответа с потоковой передачей токенов."""
+        try:
+            logger.info(f"Пользовательский запрос: {query}")
+            context = self.get_relevant_context(query)
+            if not context:
+                yield "Извините, не удалось найти релевантный контекст для ответа."
+                return
+
+            formatted_context = self.format_context(context)
+
+            messages = [
+                {
+                    "role": "system",
+                    "content": """Ты — внутренний менеджер помощи пользоваткля по вопросам настройки сервера. Отвечаешь по делу без лишних вступлений.
+
+Правила:
+1. Сразу переходи к сути, без фраз типа "На основе контекста"
+2. Используй только факты. Если точных данных нет — отвечай общими фразами об настройки сервера, но не придумывай конкретику
+3. Используй текст с форматированием.
+4. Включай ссылки только если они есть в контексте
+5. Говори от первого лица множественного числа: "Мы предоставляем", "У нас есть"
+6. При упоминании файлов делай это естественно, например: "Я прикреплю инструкцию, где подробно описаны шаги"
+7. На приветствия отвечай доброжелательно, на негатив — с легким юмором
+8. Можешь при ответах использовать общую информацию из открытых источников по настройке сервера, но опирайся на контекст
+9. Если пользователь спрашивает о ценах, планах или технических характеристиках — давай конкретные ответы из контекста
+10. При технических вопросах предлагай практические решения
+
+Персонализируй ответы, упоминая имя клиента если оно есть в контексте. Будь краток, информативен и полезен.""",
+                },
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": f"Вопрос: {query}\nКонтекст: {formatted_context}",
+                },
+            ]
+
+            # Применяем шаблон чата
+            prompt = self.tokenizer.apply_chat_template(
+                messages,
+                tokenize=False,
+                add_generation_prompt=True,
+                enable_thinking=False
+            )
+
+            # Подготавливаем вход
+            inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
+
+            # Очищаем streamer и запускаем генерацию в отдельном потоке
+            self.streamer = TextIteratorStreamer(
+                self.tokenizer,
+                skip_prompt=True,
+                skip_special_tokens=True
+            )
+
+            generate_kwargs = {
+                "input_ids": inputs["input_ids"],
+                "max_new_tokens": 2048,
+                "temperature": 0.3,
+                "do_sample": True,
+                "top_p": 0.9,
+                "pad_token_id": self.tokenizer.eos_token_id,
+                "streamer": self.streamer,
+            }
+
+            thread = threading.Thread(target=self.model.generate, kwargs=generate_kwargs)
+            thread.start()
+
+            # Потоковая передача токенов
+            buffer = ""
+            for token in self.streamer:
+                buffer += token
+                yield buffer  # Отправляем частичный ответ
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при генерации ответа: {e}")
+            yield "Произошла ошибка при генерации ответа."
+
+
+# === Gradio интерфейс ===
+def main():
+    chat = ChatWithAI(provider="qwen3")
+
+    def respond(message, history):
+        # Генерируем ответ по частям
+        for token in chat.generate_response_stream(message):
+            yield token
+
+    demo = gr.ChatInterface(
+        fn=respond,
+        title="Помощник настройки сервера и подбора железа",
+        description="Задайте вопрос — получите ответ от внутреннего менеджера.",
+        examples=[
+            "Как определить цели и требования для домашнего сервера?",
+            "Как выбрать ОС для домашнего сервера?",
+            "Проверка совместимости и выбор процессора",
+            "Установка Unraid и первоначальная настройка"
+        ],
     )
+    demo.queue(max_size=20, default_concurrency_limit=10).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=8080, share=False)
 
-    # Параметры генерации
-    generation_kwargs = {
-        "input_ids": inputs["input_ids"],
-        "max_new_tokens": 1024,
-        "temperature": 0.6,
-        "top_p": 0.9,
-        "do_sample": True,
-        "pad_token_id": tokenizer.eos_token_id,
-        "streamer": streamer,
-    }
-
-    # Запускаем генерацию в отдельном потоке
-    thread = threading.Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs)
-    thread.start()
-
-    # Постепенно возвращаем результат
-    buffer = ""
-    for new_text in streamer:
-        buffer += new_text
-        yield buffer.strip()
-
-# Создаем интерфейс
-demo = gr.ChatInterface(
-    fn=generate_response,
-    title="Qwen3-4B-Base Chat",
-    description="Общайтесь с моделью Qwen3-4B-Base в режиме реального времени с потоковой генерацией",
-    examples=[
-        "Объясни, как работает квантование AWQ?",
-        "Напиши стихотворение про ИИ",
-        "Какие преимущества у Qwen3 перед предыдущими версиями?"
-    ],
-    theme="soft",
-)
 
 if __name__ == "__main__":
-    # ВАЖНО: используем .queue() для поддержки асинхронной обработки
-    demo.queue(max_size=20, default_concurrency_limit=10).launch(
-        server_port=8080,
-        server_name="0.0.0.0",
-        share=False,
-        # Можно добавить: max_batch_size=1, concurrency_count=4
-    )
+    main()

app/old_without_db.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
+import torch
+import threading
+
+# Пути к модели
+model_name = "/models/Qwen3-8B"
+
+# Загрузка токенизатора и модели (один раз при старте)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="cuda",
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# Отключим кэширование в истории, чтобы каждый запрос был независимым
+def generate_response(message, history):
+    # Форматируем диалог: используем только текущую историю
+    prompt = ""
+    for human, assistant in history:
+        prompt += f"<|im_start|>user\n{human}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n{assistant}<|im_end|>\n"
+    prompt += f"<|im_start|>user\n{message}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
+
+    # Токенизация
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+
+    # Создаём уникальный streamer для каждого запроса
+    streamer = TextIteratorStreamer(
+        tokenizer,
+        skip_prompt=True,
+        skip_special_tokens=True
+    )
+
+    # Параметры генерации
+    generation_kwargs = {
+        "input_ids": inputs["input_ids"],
+        "max_new_tokens": 1024,
+        "temperature": 0.6,
+        "top_p": 0.9,
+        "do_sample": True,
+        "pad_token_id": tokenizer.eos_token_id,
+        "streamer": streamer,
+    }
+
+    # Запускаем генерацию в отдельном потоке
+    thread = threading.Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs)
+    thread.start()
+
+    # Постепенно возвращаем результат
+    buffer = ""
+    for new_text in streamer:
+        buffer += new_text
+        yield buffer.strip()
+
+# Создаем интерфейс
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=generate_response,
+    title="Qwen3-4B-Base Chat",
+    description="Общайтесь с моделью Qwen3-4B-Base в режиме реального времени с потоковой генерацией",
+    examples=[
+        "Объясни, как работает квантование AWQ?",
+        "Напиши стихотворение про ИИ",
+        "Какие преимущества у Qwen3 перед предыдущими версиями?"
+    ],
+    theme="soft",
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    # ВАЖНО: используем .queue() для поддержки асинхронной обработки
+    demo.queue(max_size=20, default_concurrency_limit=10).launch(
+        server_port=8080,
+        server_name="0.0.0.0",
+        share=False,
+        # Можно добавить: max_batch_size=1, concurrency_count=4
+    )

app/test.py

@@ -1,161 +0,0 @@
-from typing import Any, Dict, List, Literal, Optional
-
-import torch
-from config import settings
-from langchain_chroma import Chroma
-from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
-from loguru import logger
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
-
-
-class ChatWithAI:
-    def __init__(self, provider: "qwen3"):
-        self.provider = provider
-        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-            model_name=settings.LM_MODEL_NAME,
-            model_kwargs={"device": "cuda"},
-            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},
-        )
-
-        if provider == "qwen3":
-            model_name = getattr(settings, "LOCAL_LLM_NAME", "/models/Qwen3-4B")
-
-            logger.info(f"Загрузка локальной модели: {model_name}")
-            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-                model_name,
-                torch_dtype=torch.float32,
-                device_map="cuda",
-            )
-
-            #Создаём text-generation pipeline
-            self.llm = pipeline(
-                "text-generation",
-                model=model,
-                tokenizer=tokenizer,
-                device_map="cuda",  # 0 = GPU, -1 = CPU
-                temperature=0.7,
-                max_new_tokens=512,
-                do_sample=True,
-                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-            )
-        else:
-            raise ValueError(f"Неподдерживаемый провайдер: {provider}")
-
-        self.chroma_db = Chroma(
-            persist_directory=settings.DOCS_CHROMA_PATH,
-            embedding_function=self.embeddings,
-            collection_name=settings.DOCS_COLLECTION_NAME,
-        )
-
-    def get_relevant_context(self, query: str, k: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """Получение релевантного контекста из базы данных."""
-        try:
-            results = self.chroma_db.similarity_search(query, k=k)
-            return [
-                {
-                    "text": doc.page_content,
-                    "metadata": doc.metadata,
-                }
-                for doc in results
-            ]
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Ошибка при получении контекста: {e}")
-            return []
-
-    def format_context(self, context: List[Dict[str, Any]]) -> str:
-        """Форматирование контекста для промпта."""
-        formatted_context = []
-        for item in context:
-            metadata_str = "\n".join(f"{k}: {v}" for k, v in item["metadata"].items())
-            formatted_context.append(
-                f"Текст: {item['text']}\nМетаданные:\n{metadata_str}\n"
-            )
-        return "\n---\n".join(formatted_context)
-
-    def generate_response(self, query: str) -> Optional[str]:
-        """Генерация ответа на основе запроса и контекста."""
-        try:
-            context = self.get_relevant_context(query)
-            if not context:
-                return "Извините, не удалось найти релевантный контекст для ответа."
-
-            formatted_context = self.format_context(context)
-
-            messages = [
-                {
-                    "role": "system",
-                    "content": """Ты — внутренний менеджер компании Amvera Cloud. Отвечаешь по делу без лишних вступлений.
-
-Правила:
-1. Сразу переходи к сути, без фраз типа "На основе контекста"
-2. Используй только факты. Если точных данных нет — отвечай общими фразами об Marzban, но не придумывай конкретику
-3. Используй обычный текст без форматирования
-4. Включай ссылки только если они есть в контексте
-5. Говори от первого лица множественного числа: "Мы предоставляем", "У нас есть"
-6. При упоминании файлов делай это естественно, например: "Я прикреплю инструкцию, где подробно описаны шаги"
-7. На приветствия отвечай доброжелательно, на негатив — с легким юмором
-8. Можешь при ответах использовать общую информацию из открытых источников по Marzban, но опирайся на контекст
-9. Если пользователь спрашивает о ценах, планах или технических характеристиках — давай конкретные ответы из контекста
-10. При технических вопросах предлагай практические решения
-
-Персонализируй ответы, упоминая имя клиента если оно есть в контексте. Будь краток, информативен и полезен.""",
-                },
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": f"Вопрос: {query}\nКонтекст: {formatted_context}",
-                },
-            ]
-            # Генерация через transformers
-            if self.provider == "qwen3":
-                # Используем токенизатор модели для форматирования чата
-                tokenizer = self.llm.tokenizer
-                model = self.llm.model
-
-                # Применяем chat template (поддерживается в современных моделях: Zephyr, Llama3, Qwen и т.д.)
-                prompt = tokenizer.apply_chat_template(
-                    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False
-                )
-
-                # Генерация
-                outputs = self.llm(
-                    prompt,
-                    max_new_tokens=512,
-                    temperature=0.7,
-                    do_sample=True,
-                    top_p=0.9,
-                    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-                )
-                response_text = outputs[0]["generated_text"]
-
-                # Убираем входной промпт, оставляем только ответ
-                if prompt in response_text:
-                    response_text = response_text[len(prompt):].strip()
-
-                return response_text
-
-            else:
-                # Остальные провайдеры (deepseek, openai) используют langchain
-                response = self.llm.invoke(messages)
-                if hasattr(response, "content"):
-                    return str(response.content)
-                return str(response).strip()
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Ошибка при генерации ответа: {e}")
-            return "Произошла ошибка при генерации ответа."
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    chat = ChatWithAI(provider="qwen3")
-    print("\n=== Чат с ИИ ===\n")
-
-    while True:
-        query = input("Вы: ")
-        if query.lower() == "выход":
-            print("\nДо свидания!")
-            break
-
-        print("\nИИ печатает...", end="\r")
-        response = chat.generate_response(query)
-        print(" " * 20, end="\r")  # Очищаем "ИИ печатает..."
-        print(f"ИИ: {response}\n")

docker-compose.yml

@@ -17,9 +17,6 @@ services:
     volumes:
       - ./app:/app
       - ./models:/models
-      - ./cache/cache:/root/.cache
-      - ./cache/site-packages:/usr/local/lib/python3.10/site-packages
-      - ./offline_packages:/offline_packages
     entrypoint: sleep 1000000 #./app/entrypoint.sh
     ports:
       - "8080:8080"

install.sh

@@ -0,0 +1,51 @@
+#!/bin/bash   
+apt-get update
+apt-get install ca-certificates curl
+install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
+curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
+chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
+echo \
+  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
+  $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
+  tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
+
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && \
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
+  sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
+  tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+
+apt-get update
+export NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION=1.17.8-1
+apt-get install -y \
+  nvidia-container-toolkit=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  nvidia-container-toolkit-base=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  libnvidia-container-tools=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  libnvidia-container1=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  nvidia-container-runtime \
+  docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin \
+  git git-lfs
+
+git lfs install
+
+echo \
+'{
+    "runtimes": {
+        "nvidia": {
+            "path": "nvidia-container-runtime",
+            "runtimeArgs": []
+        }
+    },
+    "default-runtime": "nvidia"
+}' > /etc/docker/daemon.json 
+
+mkdir models/
+
+cd models 
+
+git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B
+git clone https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+
+ls
+
+lspci -k | grep -EA2 'VGA|3D'
+nvidia-smi