Initial commit: Qwen3.6-MoE-35B-A3B server configuration and documentation

docker-compose_Qwen3.6_Tools_coding.yml

@@ -0,0 +1,91 @@
+services:
+  qwen35b:
+    image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda
+    container_name: qwen35b-moe-coding
+    restart: unless-stopped
+
+    ports:
+      - "8000:8000"
+
+    environment:
+      HF_HOME: /hf_home
+      NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: "1,2"  # Im Host‑System: 3090 = 1,2; T600 = 0
+
+    volumes:
+      - /home/dschlueter/nvme2n1p7_home/huggingface:/hf_home:ro
+
+    command:
+      - -m
+      - /hf_home/models/qwen3/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B-Q4_K_M.gguf
+      
+      # Kontext & Ausgabe
+
+      - -c
+      - "262144"      # 256k: ideal für große Codeprojekte mit vielen Dateien im Kontext
+      - -n
+      - "16384"       # 16k: reicht für komplexe Klassen, ganze Dateien, lange Erklärungen
+
+      # Sampler
+
+      - --temp
+      - "0.3"           # Kompromiss: niedrig genug für edit-Tool-Präzision, variabel genug für kreatives Coding
+      - --top-p
+      - "0.95"          # Qwen-Empfehlung
+      - --top-k
+      - "40"            # Qwen-Empfehlung
+      - --min-p
+      - "0.01"          # stabilisiert Sampling-Verteilung
+      - --repeat-penalty
+      - "1.05"          # minimal: verhindert Text-Wiederholungsschleifen, schadet edit-Tool kaum
+
+      # GPU-/Multi-GPU-Setup
+      - --main-gpu
+      - "0"               # erste 3090 als Haupt-GPU im Container
+      - --tensor-split
+      - "0.5,0.5"         # symmetrisch: beide 3090 haben je 24 GB VRAM
+      - -ngl
+      - "999"             # alle Layer auf GPU auslagern
+      - -fa
+      - "on"              # Flash Attention: optimierte Speicherzugriffe und Matmul
+
+      # KV-Cache
+      - --kv-unified
+      - --cache-type-k
+      - q8_0              # guter Speed/Qualitäts-Kompromiss
+      - --cache-type-v
+      - q8_0
+
+      # Batching & Parallelität
+      - --batch-size
+      - "2048"            # großer Prompt-Batch: schnellere Verarbeitung langer Datei-Kontexte
+      - --ubatch-size
+      - "512"             # passend zu batch-size
+      - --parallel
+      - "2"               # 2 parallele Slots für Single-User: spart ~10 GB KV-Cache vs. 4
+      - --cont-batching   # kontinuierliches Batching aktivieren
+
+     
+      # Server
+      
+      - --jinja
+      - --no-context-shift
+      - --host
+      - 0.0.0.0
+      - --port
+      - "8000"
+
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "curl -fs http://localhost:8000/ || exit 1"]
+      interval: 30s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+      start_period: 120s
+
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              device_ids: ["1", "2"]
+              capabilities: [gpu]
+