.forgejo/workflows/ci.yml

@@ -19,7 +19,7 @@ jobs:
         run: pip install -e ".[dev]"
 
       - name: Ruff (lint)
-        run: ruff check src/ tests/ build_archive.py scripts/eval_prompt_tests.py
+        run: ruff check src/ tests/ build_archive.py
 
       - name: Mypy (type check)
         run: mypy

CHANGELOG.md

@@ -11,36 +11,11 @@ and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0
 - Per-profile chat streaming and chat-request timeouts: `stream`, `read_timeout`
   and `connect_timeout` are now resolvable in `[default]`/`[model.<profile>]`
   (CLI `--stream`/`--read-timeout`/`--connect-timeout` still override).
-- Multimodal support: `mmproj` and `mmproj_offload` config keys (CLI `--mmproj`,
-  `--no-mmproj-offload`) pass a vision projector to the server. The path resolves
-  under `hf_home` like `model_path`, and a configured-but-missing projector now
-  fails with exit code 3 — for `--change` before the running container is removed.
-- `docs/KI_TOOLS_PROFILES.md`: which local model suits which task, plus mmproj
-  compatibility per base model.
-- `docs/EVAL_RUBRIC.md` and `scripts/eval_prompt_tests.py`: scoring rubric and an
-  evaluator for the manual prompt-test archive that measures length compliance and
-  **executes** the model-generated code against its own pytest suite.
-- `scripts/run_prompt_suite.sh`: runs a prompt domain against a running profile and
-  stores the outputs under the archive's naming convention.
-- `[model.qwen35base]` profile: the non-abliterated Qwen3.6-35B-A3B (bartowski
-  imatrix Q4_K_M) as a control for the abliteration comparison. Inherits sampling,
-  `ctx_size` and cache types from `[default]`; only model, container, port and GPU
-  differ, so it runs alongside the production server.
 
 ### Changed
 - The chat request now honors the configured `(connect, read)` timeout instead
   of a hard-coded 30 s; the default `read_timeout` is 600 s so slow reasoning
   models are no longer cut off mid-generation.
-- **Breaking:** `--print-effective-config` is now an action in the mutually
-  exclusive action group instead of a flag, and it skips the `docker_available()`
-  check. `--print-effective-config --start` is therefore an argparse error
-  (exit 2) rather than a config dump followed by a real container start.
-
-### Fixed
-- `--print-effective-config` combined with an action silently performed that
-  action. Documented as a diagnostic command (README, installation guide, manual),
-  `--print-effective-config --config … --start` printed the resolved config and
-  then ran `do_start()`, replacing a running container with the `[default]` model.
 
 ## [0.1.0] - 2026-07-07
 

CLAUDE.md

@@ -1,104 +0,0 @@
-# CLAUDE.md
-
-This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
-
-## Commands
-
-```bash
-pip install -e ".[dev]"          # dev install
-scripts/check.sh                 # full local CI gate (ruff + mypy + pytest) — mirrors .forgejo/workflows/ci.yml
-python -m pytest -q              # tests
-python -m pytest tests/test_prompt_urls.py -q            # one file
-python -m pytest tests/test_actions.py::test_do_start -q # one test
-ruff check src/ tests/ build_archive.py
-mypy                             # config in pyproject.toml (files = src/llamacppctl)
-```
-
-Always use `python -m pytest`, never the `pytest` console script: the test modules do
-`from tests.test_docker_ops import ...`, which needs the repo root on `sys.path`.
-
-`git config core.hooksPath .githooks` (once per clone) enables the pre-push hook that runs
-`scripts/check.sh`. CI runs on Python 3.10 and 3.12; `requires-python = ">=3.10"`.
-
-Other entry points:
-- `python3 build_archive.py` — builds and self-verifies `llamacppctl-installable.tar.gz`
-  (has its own required-file manifest; adding a top-level file that must ship means updating it).
-- `SMOKE_GPU=1 scripts/smoke.sh` — opt-in end-to-end test against a real Docker + GPU + GGUF model.
-  Not part of the pytest suite.
-
-## Architecture
-
-A single CLI (`llamacppctl`) that starts/checks/stops/switches llama.cpp servers running as Docker
-containers, plus a security-hardened input layer for system/user prompts from text, file, or URL.
-
-`main.py` is a thin pipeline: parse (`cli.build_parser`) → validate (`cli.validate_args`) →
-`docker_available()` → resolve prompt sources (`prompt_io`) → resolve config
-(`config.resolve_effective_config`) → dispatch to `actions.do_*`.
-
-Layering is deliberate and must be preserved — it keeps the security-critical input validation
-independently testable from orchestration:
-- `prompt_io.py` knows nothing about argparse; it works only with `PromptSource` + `InputPolicy`.
-- `config.py` knows nothing about Docker or HTTP.
-- `docker_ops.py` / `http_ops.py` know nothing about CLI semantics.
-- `actions.py` orchestrates; `schema.py` holds the shared dataclasses (`ServerConfig`,
-  `PromptConfig`, `ChatReply`, `CheckResult`).
-
-Two cross-module couplings to know about:
-- `main._resolve_prompts()` stashes loaded prompts on the argparse namespace as
-  `args._resolved_system_prompt` / `args._resolved_user_prompt`; `config.py` picks them up there.
-- `main.run()` calls `docker_available()` *before* config resolution, so `--dry-run` still
-  needs a reachable Docker daemon. Only `--print-effective-config` skips that check — it is a
-  standalone action in the mutually-exclusive group, never a modifier, so it cannot start
-  anything.
-
-### Config resolution
-
-INI file (`llama.cpp.config`, template in `llama.cpp.config.example`), lowest to highest priority:
-builtin defaults (`config.builtin_defaults()`) → `[default]` → `[model.<profile>]` (via `--profile`)
-→ CLI overrides. `[prompt.<name>]` sections resolve separately and only supply a *fallback* system
-prompt — an explicit `-s`/`--system-file`/`--system-url` always wins.
-
-`container_name` is mandatory (empty → `ConfigError`). It is the only identity anchor: Docker
-`--name`, the `--stop`/`--check` target, and the derived lock path
-`/tmp/llamacppctl.<container_name>.lock`. Profiles meant to run in parallel need distinct
-`container_name` *and* `host_port`, otherwise a second `--start` silently replaces the first
-container.
-
-`max_tokens` / `chat_temperature` / `connect_timeout` / `read_timeout` affect only the chat request
-(`--chat` and the reply printed after `--start`), never the container.
-
-### Exit codes (`actions.py`)
-
-`0` ok · `1` general/config/prompt error · `2` argparse validation · `3` model path missing ·
-`4` docker error · `5` HTTP not ready (also `--check` failing) · `6` lock busy.
-`--check` is meant to be scriptable; keep those codes stable.
-
-## Invariants worth not breaking
-
-- All Docker calls go through `subprocess.run()` with **argument lists** — never `shell=True`,
-  never composed shell strings.
-- The port publishes to `127.0.0.1` by default (`docker_ops._port_publish()`); the llama.cpp
-  OpenAI endpoint is unauthenticated unless `api_key` is set. `--expose` binds all interfaces.
-- Every HTTP request in `prompt_io` — including each redirect hop — passes `validate_url_target()`:
-  HTTPS-only, no IP literals, no embedded credentials, no `localhost`, all resolved addresses
-  classified (private/loopback/link-local/multicast/reserved/unspecified → reject), metadata IP
-  `169.254.169.254` blocked. `_pin_dns()` then restricts `getaddrinfo` to the already-validated IPs
-  for the duration of the request, closing the TOCTOU/DNS-rebinding window. Size limits are enforced
-  both from `Content-Length` and while streaming.
-- Escape hatches (`--allow-private-url`, `--allow-insecure-http`, `--allow-ip-host`,
-  `--allow-symlinks`, `--follow-redirects`, `--allow-html-input`) are opt-in and off by default.
-  `--allow-private-url` and `--url-allow-host` are mutually exclusive.
-- `--start` and `--change` hold an exclusive non-blocking `fcntl.flock`; `--change` validates the
-  model path *before* removing the running container. `--dry-run` takes no lock and touches nothing.
-
-Tests mock `subprocess` and `requests` (and DNS resolution for the SSRF cases); nothing in the
-pytest suite requires Docker or the network.
-
-## Conventions
-
-- Docs, comments in `docs/`, and the example prompts are in German; source code, docstrings, and
-  commit subjects are in English. Commits follow Conventional Commits (`feat(chat):`, `docs(prompts):`).
-- Line length 100, `from __future__ import annotations` in every module, `py.typed` is shipped —
-  keep annotations complete enough for `mypy` to pass.
-- Behavior changes should be reflected in `man/llamacppctl.1`, `CHANGELOG.md`, and — for security-
-  relevant ones — `docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md`.

README.md

@@ -44,10 +44,9 @@ Voraussetzungen auf dem Zielsystem:
 - Docker (CLI + laufender Daemon), für `--start`/--check`/--stop`/--change`
 - Netzwerkzugriff auf den Container-Host-Port für `--chat`/--check`
 
-`--print-effective-config` ist eine eigenständige, nebenwirkungsfreie Aktion und
+`--print-effective-config` und `--dry-run` benötigen keinen laufenden Docker-Daemon
-benötigt keinen laufenden Docker-Daemon. `--start`/--check`/--stop`/--change`
+für die reine Konfigurationsprüfung; `--start`/--check`/--stop`/--change` erfordern
-erfordern einen erreichbaren Docker-Daemon — auch zusammen mit `--dry-run`, weil
+einen erreichbaren Docker-Daemon.
-die Verfügbarkeit geprüft wird, bevor der Trockenlauf greift.
 
 ## Konfiguration
 
@@ -94,8 +93,8 @@ llamacppctl --start --config llama.cpp.config
 # Nur den geplanten docker-run-Befehl anzeigen, nichts ausführen
 llamacppctl --start --config llama.cpp.config --dry-run
 
-# Effektive Konfiguration als JSON ausgeben (startet nichts, braucht kein Docker)
+# Effektive Konfiguration als JSON ausgeben
-llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config
+llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start
 
 # Status prüfen
 llamacppctl --check --config llama.cpp.config

docs/BEDIENUNGSANLEITUNG.md

@@ -49,7 +49,7 @@ Siehe [`INSTALL_FROM_ARCHIVE.md`](INSTALL_FROM_ARCHIVE.md).
 
 ```bash
 llamacppctl --help
-llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config
+llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start --dry-run
 ```
 
 ---

docs/EVAL_RUBRIC.md

@@ -1,108 +0,0 @@
-# Bewertungsrubrik für Modell-Prompt-Tests
-
-Zweck: Modellwechsel (anderes Modell, andere Quantisierung, `Balanced` statt
-`Aggressive`, MTP, KV-Cache-Einstellungen) sollen an **Zahlen** entschieden
-werden, nicht an Bauchgefühl. Ohne Vorher-Nachher-Messung ist nicht feststellbar,
-ob eine Änderung verbessert oder verschlechtert hat.
-
-Grundlage sind die Läufe unter `~/llamacppctl_prompt_tests/` gegen die Prompts in
-`example_user_prompts/`. Modelleignung siehe [`KI_TOOLS_PROFILES.md`](KI_TOOLS_PROFILES.md).
-
-## Zwei Ebenen
-
-**Objektiv** — von `scripts/eval_prompt_tests.py` automatisch gemessen, keine
-Meinung nötig:
-
-| Metrik | Domäne | Bedeutung |
-|---|---|---|
-| Wortzahl, Abweichung vom Ziel | prosa, reden | Der Prompt nennt ein Ziel („etwa 1200 Wörtern"). |
-| Trunkierungsverdacht | alle | Text endet ohne Satzzeichen → Budget zu klein. |
-| Tests laufen durch | coding | Der generierte Code wird **wirklich ausgeführt**. |
-| Anteil bestandener Tests | coding | `passed / (passed + failed)`. |
-
-**Subjektiv** — von Hand oder per LLM-Judge, Skala 1–5. Die Anker unten sind
-bewusst so formuliert, dass 3 „brauchbar, aber mit Mängeln" bedeutet; ein
-durchschnittlich guter Text landet nicht automatisch bei 4.
-
-## Skala
-
-| Punkte | Bedeutung |
-|---|---|
-| 5 | Kriterium durchgängig erfüllt; kein Eingriff nötig. |
-| 4 | Erfüllt, mit einzelnen Schwächen, die den Gesamteindruck nicht tragen. |
-| 3 | Brauchbar, aber erkennbare Mängel; Überarbeitung nötig. |
-| 2 | Kriterium überwiegend verfehlt; Grundgerüst vorhanden. |
-| 1 | Verfehlt. |
-
-## Prosa
-
-1. **Show, don't tell** — Innenleben ausschließlich über Handlung, Gegenstand,
-   Wahrnehmung. *1 = benannte Gefühle („sie war traurig"); 5 = kein einziges
-   benanntes Gefühl, Zustand trotzdem eindeutig.*
-2. **Schlussbild** — konkretes, bedeutungstragendes Bild statt Moral oder
-   Zusammenfassung. *1 = explizite Lehre; 5 = Bild, das die Geschichte trägt.*
-3. **Ton- und Registertreue** — hält die geforderte Tonlage (z. B. „nüchtern,
-   ohne Pathos") über den gesamten Text.
-4. **Sprachliche Präzision** — konkrete Substantive, keine Füllattribute, keine
-   Klischees.
-5. **Komposition** — Aufbau trägt; kein Leerlauf, kein abrupter Abbruch.
-6. **Sprachrichtigkeit (Deutsch)** — Grammatik, Kasus, Idiomatik. *Eigener
-   Punkt, weil abliterierte, primär englisch trainierte Modelle hier auffällig
-   sind.*
-
-## Reden
-
-1. **Argumentative Substanz** — trägt der Gedankengang, oder reiht er Behauptungen?
-2. **Vorweggenommene Einwände** — wird der stärkste Gegeneinwand benannt und
-   beantwortet, nicht der schwächste?
-3. **Benannte Zielkonflikte** — werden echte Interessengegensätze offen
-   ausgesprochen statt harmonisiert?
-4. **Rhetorische Mittel** — bewusst und sparsam eingesetzt (Trikolon, Anapher,
-   Antithese), nicht dekorativ.
-5. **Adressatenbezug** — Sprache, Beispiele und Anrede passen zum Publikum.
-6. **Sprachrichtigkeit (Deutsch)** — siehe oben.
-
-## Coding
-
-1. **Korrektheit** — *primär aus dem automatischen Testlauf.* Ein Modul, dessen
-   eigene Tests durchfallen, kann in diesem Kriterium nicht über 2 kommen.
-2. **Anforderungsabdeckung** — sind alle Punkte des Prompts umgesetzt?
-3. **Fehlerbehandlung** — die im Prompt geforderten Fehlerfälle, sauber getrennt.
-4. **Testqualität** — decken die Tests die genannten Fälle ab, und sind sie
-   konsistent zum eigenen Code (richtiger Exception-Typ, Fixtures erfüllen das
-   Schema)?
-5. **Keine Halluzinationen** — keine erfundenen APIs, Signaturen,
-   Framework-Aussagen oder Benchmark-Messwerte. *Automatisch nicht prüfbar;
-   erfundene Messwerte sind in den bisherigen Läufen wiederholt aufgetreten.*
-6. **Lesbarkeit** — Benennung, Struktur, Kommentardichte.
-
-## Durchführung
-
-- **Blind bewerten.** Die Modellzuordnung steckt im Dateinamen; beim Scoren
-  ausblenden (`scripts/eval_prompt_tests.py --anonymize` schreibt anonymisierte
-  Kopien mit Zufalls-IDs und eine Auflösungstabelle).
-- **Ein Kriterium über alle Texte**, nicht ein Text über alle Kriterien. Das
-  hält den Maßstab konstant.
-- **LLM-Judge:** möglich gegen den lokalen Server, aber der Judge darf **nicht**
-  das bewertete Modell sein. Ein Modell bewertet seine eigenen Texte zu gut.
-  Der Judge ersetzt die menschliche Stichprobe nicht — mindestens 20 % der Texte
-  gegenlesen und die Übereinstimmung prüfen.
-- **Mindestens zwei Läufe pro Zelle**, weil bei `temp > 0` ein Einzellauf wenig
-  aussagt. Für Coding-Vergleiche `--seed` fixieren.
-
-## Was die Zahlen nicht sagen
-
-Ein bestandener Testlauf beweist, dass der Code *seine eigenen* Tests besteht —
-nicht, dass er korrekt ist. Wenn Modell und Test aus derselben Halluzination
-stammen, sind beide konsistent falsch. Kriterium 4 (Testqualität) ist deshalb
-nicht redundant zu Kriterium 1, sondern dessen Korrektiv.
-
-## Sicherheitshinweis
-
-`scripts/eval_prompt_tests.py` führt **modellgenerierten Code aus**. Das ist der
-Sinn der Übung, aber es ist Codeausführung aus einer nicht vertrauenswürdigen
-Quelle. Der Runner arbeitet in einem temporären Verzeichnis, erzwingt ein
-Zeitlimit und verweigert den Start als `root`. Er bietet **keine** Netz- oder
-Dateisystem-Isolation. Wer die Läufe auf einem Rechner mit Produktionsdaten
-auswertet, sollte `--no-exec` verwenden oder das Skript in einem Container
-starten.

docs/INSTALL_FROM_ARCHIVE.md

@@ -64,7 +64,7 @@ cp llama.cpp.config.example llama.cpp.config
 Auflösung prüfen, ohne etwas zu starten:
 
 ```bash
-llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config
+llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start --dry-run
 ```
 
 Das zeigt die vollständig aufgelöste Konfiguration als JSON **und** das

docs/KI_TOOLS_PROFILES.md

@@ -1,169 +0,0 @@
-# Modellprofile — Eignung der lokalen GGUF-Modelle
-
-Dieses Dokument beschreibt, **wofür** sich die Modelle unter
-`$HF_HOME/models/qwen3/` jeweils eignen, unabhängig von den Beispiel-Prompts in
-`example_system_prompts/`. Grundlage sind die Modellkarten auf Hugging Face
-(Stand Juli 2026) sowie die eigenen Testläufe unter `~/llamacppctl_prompt_tests/`.
-
-> Die Angaben zu Fähigkeiten und Benchmarks stammen, wo nicht anders vermerkt,
-> **von den Modellautoren selbst** und sind nicht unabhängig verifiziert.
-
-## Übersicht
-
-| Datei | Profil | Basis | Primäre Eignung |
-|---|---|---|---|
-| `ornith-1.0-35b-Q4_K_M.gguf` | `ornith35b` | Qwen3.5-MoE | Agentisches Coding |
-| `Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B-Q4_K_M.gguf` | `carnice` | Qwen3.6-35B-A3B | Agenten-/Tool-Calling-Workflows |
-| `Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf` | `qwopus` | Qwen3.6-35B-A3B | Reasoning, Vision, Tool-Calling |
-| `Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf` | `[default]` | Qwen3.6-35B-A3B | Kreatives Schreiben ohne Verweigerungen |
-| `Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf` | `qwen27b` | Qwen3.6-27B (dense) | Wie oben, kleinerer VRAM-Bedarf |
-| `mmproj.gguf` | — | Qwen3.6-35B-A3B | Vision-Projektor (kein eigenständiges Modell) |
-
-Alle 35B-A3B-Modelle sind MoE mit **3 B aktiven Parametern** pro Token: hoher
-Durchsatz bei 21 GB VRAM-Bedarf. Das 27B ist dense — langsamer pro Token, aber
-nur ~15 GB.
-
-## Ornith-1.0-35B — agentisches Coding
-
-Quelle: [`deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF`](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF) (MIT)
-
-Ein dediziertes Coding-Modell aus einer selbstverbessernden Modellfamilie. Das
-Trainings-Framework erzeugt per RL nicht nur Lösungs-Rollouts, sondern optimiert
-auch das treibende Scaffold gemeinsam mit ihnen. Beworben mit SOTA unter
-vergleichbar großen Open-Source-Modellen auf Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench,
-NL2Repo und OpenClaw. Reasoning-Modell: die Assistant-Antwort beginnt mit einem
-`<think>`-Block.
-
-**Einsetzen für:** Code-Generierung, Refactoring, Repo-weite Aufgaben,
-Agenten-Loops mit Tool-Calls.
-**Nicht einsetzen für:** Prosa und Reden — dafür ist das Sampling im Profil
-(`temp = 0.20`) bewusst deterministisch gewählt.
-
-Beachte: Basis ist **Qwen3.5**-MoE (`qwen3_5_moe`), nicht 3.6. Die lokale
-`mmproj.gguf` passt deshalb *nicht* zu diesem Modell.
-
-## Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B — Agenten-Workflows
-
-Quelle: [`samuelcardillo/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B`](https://huggingface.co/samuelcardillo/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B)
-
-QLoRA-Finetune von Qwen3.6-35B-A3B, trainiert auf echten Execution-Traces der
-Hermes-Agent-Runtime. Das erklärte Ziel ist, dem Modell die konkreten
-Konversationsmuster beizubringen, die ein Agenten-Runtime erwartet — nicht
-generisches Reasoning.
-
-**Einsetzen für:** Tool-Calling-Pipelines, Agenten-Orchestrierung (z. B. n8n),
-strukturierte Mehrschritt-Abläufe.
-
-## Qwopus3.6-35B-A3B-v1 — Reasoning + Vision
-
-Quelle: [`Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1`](https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1)
-
-Reasoning-verstärkter Finetune, dreistufiges SFT mit progressiv steigender
-Reasoning-Komplexität. Unterstützt Vision und Tool-Calling.
-
-**Einsetzen für:** Aufgaben mit langer Gedankenkette, multimodale Eingaben.
-**Vorbehalt:** Der Autor kennzeichnet das Modell ausdrücklich als experimentell,
-ohne vollständige Performance- oder Sicherheitsevaluation.
-
-Für reines Coding gibt es die separate Variante
-[`Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP`](https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF)
-(thinking-off, 62,4 % auf einem 300-Fall-SWE-Bench-Lauf) — lokal nicht vorhanden.
-
-## HauhauCS Uncensored (35B-A3B und 27B) — kreatives Schreiben
-
-Quellen: [35B-A3B](https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive),
-[27B](https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive)
-
-**Abliterierte** Modelle: keine neuen Fähigkeiten, entfernte Verweigerungen
-(Modellkarte: „0/465 Refusals"). Alle Quants mit imatrix erzeugt. Beide sind
-multimodal.
-
-**Einsetzen für:** Prosa, Reden, Dialog, Rollenspiel — Themen, bei denen ein
-aligntes Modell abbricht.
-**Nicht einsetzen für:** Coding. Eigene Testläufe zeigen wiederkehrend Tests, die
-inkonsistent zum selbst erzeugten Schema sind, erfundene Framework-Aussagen und
-Benchmarks mit erfundenen Messwerten.
-
-Zwei Punkte, die in der aktuellen Konfiguration relevant sind:
-
-1. Die Karte des 27B empfiehlt selbst, dass **99,9 % der Nutzer die
-   `Balanced`-Variante** nehmen sollten statt `Aggressive`. Beide erreichen
-   dieselbe Refusal-Rate; `Balanced` bietet zusätzlich stabileres Sampling für
-   agentic coding, Tool-Use und Reasoning. `Aggressive` spart lediglich
-   Vorreden. Aktuell sind beide lokalen HauhauCS-Modelle `Aggressive`.
-2. Die Behauptungen „lossless" und „zero capability loss" stammen vom Autor der
-   Modellkarte. Abliteration kostet in aller Regel *etwas* Fähigkeit.
-
-## Empirische Befunde (eigene Läufe)
-
-Getestet gegen das Default-Modell (HauhauCS 35B-A3B), Reasoning aktiv, ctx 262144:
-
-- **Längenvorgaben werden nicht präzise getroffen** (−27 % bis +26 % über sechs
-  Läufe). Länge als Spanne vorgeben oder im zweiten Turn nachjustieren.
-- **Reasoning frisst das Antwortbudget.** Bei `--max-tokens 10000` endeten
-  schwere Aufgaben in `finish_reason=length`. Für Prosa/Reden/Dialog
-  `--max-tokens` ≥ 16000 wählen.
-- **`--chat` ohne `--stream`** läuft bei langem Output in den Read-Timeout.
-  Immer `--stream` verwenden (jeder Token setzt den Timeout zurück).
-- **Coding: Struktur gut, Korrektheit unzuverlässig.** Generierten Code und
-  generierte Tests immer wirklich ausführen.
-
-Rohdaten: `~/llamacppctl_prompt_tests/`.
-
-## Vision (mmproj)
-
-Die lokale `mmproj.gguf` (902 MB) ist der Vision-Encoder des **Basismodells
-Qwen3.6-35B-A3B** (aus dem unsloth-Repo). GGUF-Metadaten:
-
-```
-general.architecture = clip
-general.name         = Qwen3.6 35B A3B
-clip.projector_type  = qwen3vl_merger
-clip.has_vision_encoder
-```
-
-Ein mmproj ist kein eigenständiges Modell, sondern projiziert Bild-Embeddings in
-den Textmodell-Raum. Er muss zum Vision-Tower der jeweiligen Basis passen.
-
-| Modell | mmproj.gguf passt? |
-|---|---|
-| HauhauCS 35B-A3B | ja (Basis Qwen3.6-35B-A3B) |
-| Qwopus3.6-35B-A3B | ja (dieselbe Basis) |
-| Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B | ja (dieselbe Basis) |
-| `ornith-1.0-35b` | **nein** — Basis Qwen3.5-MoE, eigener Projektor nötig |
-| HauhauCS 27B (dense) | **nein** — anderer Vision-Encoder |
-
-Verwendung über `llamacppctl` (siehe `[model.vision]` in `llama.cpp.config`):
-
-```bash
-llamacppctl --start --config llama.cpp.config --profile vision
-```
-
-Das Profil setzt `mmproj = models/qwen3/mmproj.gguf`; der Pfad wird — wie
-`model_path` — relativ zu `hf_home` aufgelöst und als `--mmproj` an den
-llama.cpp-Server durchgereicht. Der Projektor wird standardmäßig auf die GPU
-ausgelagert; `mmproj_offload = false` bzw. `--no-mmproj-offload` verhindert das,
-wenn der VRAM knapp ist.
-
-Bilder gehen anschließend über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt
-`/v1/chat/completions` als `image_url`-Content-Part. `llamacppctl --chat` sendet
-derzeit nur Text; für Bild-Requests den Endpunkt direkt ansprechen.
-
-## MTP / Speculative Decoding (nicht lokal vorhanden)
-
-Für Ornith, Carnice und Qwopus existieren **MTP-Quants** mit eingebettetem
-Multi-Token-Prediction-Head. Mit hinreichend aktuellem llama.cpp erlauben sie
-self-speculative Decoding ohne separates Draft-Modell (`--draft-mtp`);
-Community-Berichte nennen etwa doppelten Decode-Durchsatz bei ~2,5 % größerer
-Datei. Die im pyproject gepinnte Image-Version muss das unterstützen.
-
-## Quellen
-
-- <https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF>
-- <https://huggingface.co/SC117/Ornith-1.0-35B-MTP-APEX-GGUF>
-- <https://huggingface.co/samuelcardillo/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B>
-- <https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1>
-- <https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF>
-- <https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive>
-- <https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive>
-- <https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/multimodal.md>

docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md

@@ -258,29 +258,22 @@ keinen vermeidbaren Ausfall verursacht.
 
 ## 6. `--dry-run` und `--print-effective-config` als Sicherheitswerkzeuge
 
-- `--print-effective-config` ist eine **eigene Aktion** in der
+- `--print-effective-config` gibt die vollständig aufgelöste Konfiguration
-  Mutually-Exclusive-Gruppe: sie gibt die vollständig aufgelöste Konfiguration
+  (Server- und Prompt-Konfiguration) als JSON aus, **bevor** irgendeine
-  (Server- und Prompt-Konfiguration) als JSON aus und beendet sich. Damit lässt
+  Docker- oder HTTP-Aktion ausgeführt wird. Damit lässt sich prüfen, welche
-  sich prüfen, welche Werte aus welcher Quelle (Defaults/[default]/[model.*]/CLI)
+  Werte aus welcher Quelle (Defaults/[default]/[model.*]/CLI) tatsächlich
-  tatsächlich gewonnen haben, ohne einen Container anzufassen.
+  gewonnen haben, ohne einen Container anzufassen.
-
-  Bis einschließlich 0.1.0 war dies ein *Flag*. Da argparse immer eine Aktion
-  verlangt, führte `--print-effective-config --start` die Konfigurationsausgabe
-  **und anschließend einen echten `do_start()`** aus — der einen laufenden
-  Container stillschweigend ersetzte. Die Kombination ist jetzt ein
-  argparse-Fehler (Exit-Code 2).
 - `--dry-run` (in Kombination mit `--start`/--change`) zeigt den vollständig
   zusammengesetzten `docker run`-Befehl (Shell-quotiert zur Anzeige) an,
   **ohne** ihn auszuführen. Empfohlen vor jeder Änderung an einer
   Produktionskonfiguration, insbesondere nach Anpassungen an
   `llama.cpp.config`.
 
-`--print-effective-config` erfordert **keinen** erreichbaren Docker-Daemon;
+Beide Flags erfordern **keinen** erreichbaren Docker-Daemon für ihre reine
-`main.run()` überspringt die `docker_available()`-Prüfung für diese Aktion. Für
+Ausgabe — `main.run()` prüft `docker_available()` derzeit vor der
-`--dry-run` gilt das **nicht**: es ist ein Modifikator von `--start`/`--change`,
+Konfigurationsauflösung; auf einem Host ganz ohne Docker (z. B. zur reinen
-und die Docker-Prüfung läuft vor der Konfigurationsauflösung. Auf einem Host ganz
+Konfigurationsvalidierung) schlägt der Aufruf entsprechend mit einer
-ohne Docker schlägt `--start --dry-run` daher mit einer expliziten Fehlermeldung
+expliziten Fehlermeldung fehl statt still falsche Annahmen zu treffen.
-fehl, statt still falsche Annahmen zu treffen.
 
 ## 7. Betriebsmodell auf einem dedizierten GPU-Host
 

llama.cpp.config.example

@@ -88,24 +88,6 @@ host_port = 8003
 gpu_device = 1
 ctx_size = 131072
 
-# Vision profile: `mmproj` points at the multimodal projector (vision encoder)
-# GGUF. Like `model_path` it is resolved relative to `hf_home` unless absolute.
-# The projector MUST match the base model's vision tower -- a projector built for
-# a different base will not load. A missing projector aborts with exit code 3
-# (for --change: before the running container is removed).
-#
-# llama.cpp offloads the projector to the GPU by default; set mmproj_offload to
-# false to keep it on the CPU when VRAM is tight. Images are then sent to
-# /v1/chat/completions as an image_url content part -- `llamacppctl --chat`
-# itself only sends text.
-[model.vision]
-model_path = qwen3/Qwen3-35B-A3B-Q4_K_M.gguf
-mmproj = qwen3/mmproj.gguf
-mmproj_offload = true
-container_name = llama_cpp_vision
-host_port = 8004
-gpu_device = 1
-
 [prompt.concise]
 system_prompt = Du antwortest kurz, präzise und technisch.
 

scripts/check.sh

@@ -27,7 +27,7 @@ run() {
   fi
 }
 
-run "ruff (lint)"      "${BIN}ruff" check src/ tests/ build_archive.py scripts/eval_prompt_tests.py
+run "ruff (lint)"      "${BIN}ruff" check src/ tests/ build_archive.py
 run "mypy (types)"     "${BIN}mypy"
 # Use `python -m pytest` (not the pytest console script) so the repo root is on
 # sys.path — the test modules import `from tests.test_docker_ops import ...`.

scripts/eval_prompt_tests.py

@@ -1,457 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""eval_prompt_tests.py
-
-Auswertung der manuellen Modell-Prompt-Testlaeufe unter
-``~/llamacppctl_prompt_tests/`` gegen die Prompts in ``example_user_prompts/``.
-
-Misst die objektive Ebene der Rubrik (docs/EVAL_RUBRIC.md):
-
-  * prosa/reden: Wortzahl und Abweichung vom im Prompt genannten Zielwert,
-    Trunkierungsverdacht.
-  * coding:      extrahiert die Python-Codebloecke, schreibt Modul und Tests in
-    ein temporaeres Verzeichnis und **fuehrt pytest tatsaechlich aus**.
-
-WARNUNG: ``--exec`` fuehrt modellgenerierten Code aus. Der Runner nutzt ein
-temporaeres Verzeichnis, ein Zeitlimit und verweigert den Start als root, bietet
-aber keine Netz- oder Dateisystem-Isolation. Siehe docs/EVAL_RUBRIC.md.
-
-Beispiele
----------
-    scripts/eval_prompt_tests.py                       # messen + Tests ausfuehren
-    scripts/eval_prompt_tests.py --no-exec             # nur statisch messen
-    scripts/eval_prompt_tests.py --json report.json    # maschinenlesbar
-    scripts/eval_prompt_tests.py --anonymize blind/    # blinde Bewertung vorbereiten
-
-Exit-Codes
-----------
-    0  Auswertung durchgelaufen (auch wenn einzelne Testlaeufe rot sind)
-    1  Eingabeverzeichnis fehlt oder unsichere Ausfuehrungsumgebung
-"""
-
-from __future__ import annotations
-
-import argparse
-import json
-import os
-import random
-import re
-import shutil
-import subprocess
-import sys
-import tempfile
-from dataclasses import asdict, dataclass, field
-from pathlib import Path
-from typing import Optional
-
-DEFAULT_RESULTS_DIR = Path.home() / "llamacppctl_prompt_tests"
-DEFAULT_PROMPTS_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "example_user_prompts"
-
-DOMAINS = ("prosa", "reden", "coding")
-# Dateien ohne Modellpraefix stammen vom Default-Modell aus llama.cpp.config.
-KNOWN_MODELS = ("carnice", "qwen27b", "qwopus", "ornith", "qwen35base")
-DEFAULT_MODEL_LABEL = "default"
-VARIANT_MARKERS = frozenset({"r2", "highbudget", "explizit"})
-
-# "etwa 1200 Wörtern", "ca. 700 Wörter", "rund 900 Worten"
-LENGTH_TARGET_RE = re.compile(
-    r"(?:etwa|ca\.|circa|rund)\s*(\d{2,5})\s*(?:Wörter|Wörtern|Worte|Worten)",
-    re.IGNORECASE,
-)
-FENCE_RE = re.compile(r"^```([A-Za-z+#]*)\s*$(.*?)^```\s*$", re.MULTILINE | re.DOTALL)
-PY_FILENAME_RE = re.compile(r"`([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\.py`")
-FROM_IMPORT_RE = re.compile(r"^\s*from\s+([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\s+import", re.MULTILINE)
-PLAIN_IMPORT_RE = re.compile(r"^\s*import\s+([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)", re.MULTILINE)
-PYTEST_COUNT_RE = re.compile(r"(\d+)\s+(passed|failed|error|errors)")
-
-# Endet der Text sauber? Fehlendes Satzzeichen deutet auf finish_reason=length.
-SENTENCE_END = tuple('.!?"»“’—-)')
-
-# Ein Modul darf niemals nach einem Stdlib-Modul benannt werden: eine Datei
-# sqlite3.py im Arbeitsverzeichnis ueberschattet die echte Stdlib und laesst den
-# Testlauf mit einem Importfehler scheitern, der faelschlich dem Modell
-# angelastet wuerde. sys.stdlib_module_names ist exakt (Python >= 3.10).
-RESERVED_MODULE_NAMES = frozenset(sys.stdlib_module_names) | {"pytest", "conftest"}
-
-
-@dataclass
-class Run:
-    """Ein einzelner Testlauf, abgeleitet aus dem Dateinamen."""
-
-    path: Path
-    model: str
-    domain: str
-    case: str
-    variant: str = ""
-
-    @property
-    def label(self) -> str:
-        base = f"{self.model}/{self.domain}_{self.case}"
-        return f"{base}[{self.variant}]" if self.variant else base
-
-
-@dataclass
-class Metrics:
-    label: str
-    model: str
-    domain: str
-    case: str
-    variant: str
-    words: int = 0
-    target_words: Optional[int] = None
-    deviation_pct: Optional[float] = None
-    looks_truncated: bool = False
-    # coding
-    executed: bool = False
-    exec_status: str = ""  # ok | failed | timeout | no-tests | skipped-<grund>
-    tests_passed: int = 0
-    tests_failed: int = 0
-    detail: str = ""
-    code_langs: list = field(default_factory=list)
-
-
-def parse_run(path: Path) -> Optional[Run]:
-    """Zerlegt ``[<modell>_]<domaene>_<nr>[_<variante>].out.txt``.
-
-    Die Namenskonvention ist historisch uneinheitlich (mal steht der Fallname
-    hinter der Nummer, mal eine Variante wie ``r2``), deshalb wird tolerant
-    geparst statt streng validiert.
-    """
-    stem = path.name
-    for suffix in (".out.txt", ".txt", ".md"):
-        if stem.endswith(suffix):
-            stem = stem[: -len(suffix)]
-            break
-
-    tokens = stem.split("_")
-    if not tokens:
-        return None
-
-    model = DEFAULT_MODEL_LABEL
-    if tokens[0] in KNOWN_MODELS:
-        model = tokens[0]
-        tokens = tokens[1:]
-
-    domain = next((t for t in tokens if t in DOMAINS), None)
-    if domain is None:
-        return None
-    rest = tokens[tokens.index(domain) + 1 :]
-
-    case = next((t for t in rest if t.isdigit()), None)
-    if case is None:
-        return None
-
-    # Der Fallname (z. B. "jsonl_validator") ist keine Variante. Nur bekannte
-    # Marker zaehlen -- sie muessen erhalten bleiben, sonst kollidieren zwei
-    # verschiedene Laeufe (prosa_04_dialog vs. prosa_04_dialog_highbudget) unter
-    # demselben Label.
-    variant = "_".join(t for t in rest[rest.index(case) + 1 :] if t in VARIANT_MARKERS)
-
-    return Run(path=path, model=model, domain=domain, case=case, variant=variant)
-
-
-def load_length_targets(prompts_dir: Path) -> dict:
-    """Mappt (domaene, nr) auf die im Prompt genannte Ziel-Wortzahl."""
-    targets: dict = {}
-    if not prompts_dir.is_dir():
-        return targets
-    for prompt in sorted(prompts_dir.glob("*.md")):
-        tokens = prompt.stem.split("_")
-        if len(tokens) < 2 or tokens[0] not in DOMAINS or not tokens[1].isdigit():
-            continue
-        match = LENGTH_TARGET_RE.search(prompt.read_text(encoding="utf-8"))
-        if match:
-            targets[(tokens[0], tokens[1])] = int(match.group(1))
-    return targets
-
-
-def count_words(text: str) -> int:
-    """Woerter ohne Markdown-Auszeichnung und ohne Codebloecke."""
-    without_code = FENCE_RE.sub("", text)
-    cleaned = re.sub(r"[#*_>`]", " ", without_code)
-    return len(cleaned.split())
-
-
-def looks_truncated(text: str) -> bool:
-    stripped = text.strip()
-    if not stripped:
-        return True
-    return not stripped.endswith(SENTENCE_END)
-
-
-def extract_code_blocks(text: str) -> list:
-    """Liefert (sprache, code, start_offset) je Fence-Block.
-
-    Der Offset wird gebraucht, um den im Fliesstext *vor* einem Block genannten
-    Dateinamen zu finden; ein Textvergleich waere mehrdeutig, wenn derselbe Code
-    mehrfach vorkommt.
-    """
-    return [
-        (match.group(1).lower(), match.group(2), match.start())
-        for match in FENCE_RE.finditer(text)
-    ]
-
-
-def is_test_block(code: str) -> bool:
-    return "def test_" in code or "import pytest" in code
-
-
-def _usable(name: str) -> bool:
-    return bool(name) and name not in RESERVED_MODULE_NAMES and not name.startswith("test_")
-
-
-def infer_module_name(markdown: str, block_start: int, tests: list) -> str:
-    """Ermittelt den Dateinamen des Moduls.
-
-    Reihenfolge: (1) letzte im Fliesstext *vor* dem Block genannte ``*.py``-Datei,
-    (2) ``from X import`` in den Tests -- die Tests importieren das Modul unter
-    genau diesem Namen, (3) ``import X``. Stdlib-Namen und ``test_*`` werden in
-    jeder Stufe verworfen.
-    """
-    for name in reversed(PY_FILENAME_RE.findall(markdown[:block_start])):
-        if _usable(name):
-            return name
-
-    for pattern in (FROM_IMPORT_RE, PLAIN_IMPORT_RE):
-        for test_code in tests:
-            for candidate in pattern.findall(test_code):
-                if _usable(candidate):
-                    return candidate
-
-    return "generated_module"
-
-
-def _parse_pytest_counts(output: str) -> tuple:
-    passed = failed = 0
-    for count, kind in PYTEST_COUNT_RE.findall(output):
-        if kind == "passed":
-            passed = int(count)
-        else:
-            failed += int(count)
-    return passed, failed
-
-
-def run_python_case(markdown: str, timeout: int, keep_dir: Optional[Path]) -> dict:
-    """Schreibt Modul + Tests in ein Temp-Verzeichnis und ruft pytest auf."""
-    blocks = extract_code_blocks(markdown)
-    py_blocks = [(body, start) for lang, body, start in blocks if lang in ("python", "py")]
-    if not py_blocks:
-        return {"exec_status": "no-code", "detail": "kein Python-Block gefunden"}
-
-    tests = [body for body, _ in py_blocks if is_test_block(body)]
-    modules = [(body, start) for body, start in py_blocks if not is_test_block(body)]
-    if not tests:
-        return {"exec_status": "no-tests", "detail": f"{len(modules)} Modul-Block(loecke), keine Tests"}
-
-    workdir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix="llamaeval_"))
-    warnings = []
-    try:
-        used: set = set()
-        for module_body, block_start in modules:
-            name = infer_module_name(markdown, block_start, tests)
-            if name == "generated_module":
-                # Weder der Fliesstext nennt einen Dateinamen noch importieren die
-                # Tests das Modul: ein echter Mangel der Testqualitaet, kein
-                # Ratefehler des Runners.
-                warnings.append("Tests importieren das Modul nicht")
-            while name in used:  # zwei Modul-Bloecke, gleicher geratener Name
-                name += "_x"
-            used.add(name)
-            (workdir / f"{name}.py").write_text(module_body, encoding="utf-8")
-        for index, test_body in enumerate(tests):
-            suffix = "" if index == 0 else f"_{index}"
-            (workdir / f"test_generated{suffix}.py").write_text(test_body, encoding="utf-8")
-
-        try:
-            proc = subprocess.run(
-                [sys.executable, "-m", "pytest", "-q", "--tb=no", "-p", "no:cacheprovider"],
-                cwd=workdir,
-                capture_output=True,
-                text=True,
-                timeout=timeout,
-            )
-        except subprocess.TimeoutExpired:
-            return {"exec_status": "timeout", "detail": f"pytest > {timeout}s"}
-        except FileNotFoundError:
-            return {"exec_status": "skipped-no-pytest", "detail": "pytest nicht gefunden"}
-
-        output = proc.stdout + proc.stderr
-        passed, failed = _parse_pytest_counts(output)
-        status = "ok" if proc.returncode == 0 else "failed"
-        last = [ln for ln in output.strip().splitlines() if ln.strip()]
-        detail = "; ".join(warnings + ([last[-1]] if last else []))
-        return {
-            "exec_status": status,
-            "tests_passed": passed,
-            "tests_failed": failed,
-            "detail": detail[:120],
-        }
-    finally:
-        if keep_dir is not None:
-            shutil.move(str(workdir), str(keep_dir / workdir.name))
-        else:
-            shutil.rmtree(workdir, ignore_errors=True)
-
-
-def evaluate(run: Run, targets: dict, do_exec: bool, timeout: int, keep_dir) -> Metrics:
-    text = run.path.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
-    metrics = Metrics(
-        label=run.label,
-        model=run.model,
-        domain=run.domain,
-        case=run.case,
-        variant=run.variant,
-        words=count_words(text),
-        looks_truncated=looks_truncated(text),
-        code_langs=sorted({lang for lang, _, _ in extract_code_blocks(text) if lang}),
-    )
-
-    target = targets.get((run.domain, run.case))
-    if target:
-        metrics.target_words = target
-        metrics.deviation_pct = round((metrics.words - target) / target * 100, 1)
-
-    if run.domain != "coding":
-        return metrics
-
-    if not do_exec:
-        metrics.exec_status = "skipped-no-exec"
-        return metrics
-    if "typescript" in metrics.code_langs and "python" not in metrics.code_langs:
-        metrics.exec_status = "skipped-typescript"
-        metrics.detail = "kein tsc im PATH; TypeScript-Lauf nicht implementiert"
-        return metrics
-
-    result = run_python_case(text, timeout, keep_dir)
-    metrics.executed = result["exec_status"] in ("ok", "failed")
-    metrics.exec_status = result["exec_status"]
-    metrics.tests_passed = result.get("tests_passed", 0)
-    metrics.tests_failed = result.get("tests_failed", 0)
-    metrics.detail = result.get("detail", "")
-    return metrics
-
-
-def anonymize(runs: list, out_dir: Path) -> Path:
-    """Kopiert die Laeufe unter Zufalls-IDs und schreibt die Aufloesungstabelle.
-
-    Fuer blinde Bewertung: der Bewertende darf das Modell nicht kennen.
-    """
-    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    ids = [f"text_{i:03d}" for i in range(len(runs))]
-    random.shuffle(ids)
-    mapping = {}
-    for run, blind_id in zip(runs, ids):
-        shutil.copyfile(run.path, out_dir / f"{blind_id}.txt")
-        mapping[blind_id] = {"model": run.model, "domain": run.domain, "case": run.case,
-                             "variant": run.variant, "source": run.path.name}
-    key_path = out_dir / "AUFLOESUNG.json"
-    key_path.write_text(json.dumps(mapping, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
-    return key_path
-
-
-def _fmt_dev(metrics: Metrics) -> str:
-    if metrics.deviation_pct is None:
-        return "—"
-    return f"{metrics.deviation_pct:+.1f}%"
-
-
-def print_report(all_metrics: list) -> None:
-    for domain in DOMAINS:
-        rows = [m for m in all_metrics if m.domain == domain]
-        if not rows:
-            continue
-        print(f"\n=== {domain} ===")
-        if domain == "coding":
-            print(f"{'Lauf':<28} {'Status':<18} {'passed':>6} {'failed':>6}  Detail")
-            for m in sorted(rows, key=lambda r: (r.model, r.case)):
-                print(f"{m.label:<28} {m.exec_status:<18} {m.tests_passed:>6} "
-                      f"{m.tests_failed:>6}  {m.detail[:60]}")
-        else:
-            print(f"{'Lauf':<28} {'Wörter':>7} {'Ziel':>6} {'Abw.':>8}  {'trunkiert':<9}")
-            for m in sorted(rows, key=lambda r: (r.model, r.case)):
-                target = str(m.target_words) if m.target_words else "—"
-                trunc = "ja" if m.looks_truncated else ""
-                print(f"{m.label:<28} {m.words:>7} {target:>6} {_fmt_dev(m):>8}  {trunc:<9}")
-
-    coding = [m for m in all_metrics if m.domain == "coding" and m.executed]
-    if coding:
-        green = sum(1 for m in coding if m.exec_status == "ok")
-        total_p = sum(m.tests_passed for m in coding)
-        total_f = sum(m.tests_failed for m in coding)
-        print(f"\nCoding gesamt: {green}/{len(coding)} Läufe grün, "
-              f"{total_p} Tests bestanden, {total_f} durchgefallen.")
-
-    lengths = [m for m in all_metrics if m.deviation_pct is not None]
-    if lengths:
-        within5 = sum(1 for m in lengths if abs(m.deviation_pct) <= 5)
-        worst = max(lengths, key=lambda m: abs(m.deviation_pct))
-        print(f"Längentreue: {within5}/{len(lengths)} Läufe im ±5%-Fenster; "
-              f"größte Abweichung {_fmt_dev(worst)} ({worst.label}).")
-
-
-def main() -> int:
-    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.splitlines()[1] if __doc__ else "")
-    parser.add_argument("--results-dir", type=Path, default=DEFAULT_RESULTS_DIR)
-    parser.add_argument("--prompts-dir", type=Path, default=DEFAULT_PROMPTS_DIR)
-    parser.add_argument("--no-exec", dest="exec_code", action="store_false", default=True,
-                        help="Generierten Code NICHT ausführen, nur statisch messen")
-    parser.add_argument("--timeout", type=int, default=60, help="Sekunden pro pytest-Lauf")
-    parser.add_argument("--json", type=Path, help="Report zusätzlich als JSON schreiben")
-    parser.add_argument("--keep-workdirs", type=Path,
-                        help="Temp-Verzeichnisse der Testläufe hierhin retten (Debugging)")
-    parser.add_argument("--anonymize", type=Path,
-                        help="Anonymisierte Kopien + Auflösungstabelle für blinde Bewertung")
-    args = parser.parse_args()
-
-    if not args.results_dir.is_dir():
-        print(f"Ergebnisverzeichnis nicht gefunden: {args.results_dir}", file=sys.stderr)
-        return 1
-
-    if args.exec_code and hasattr(os, "geteuid") and os.geteuid() == 0:
-        print("Verweigert: modellgenerierten Code nicht als root ausführen "
-              "(--no-exec erzwingt die statische Auswertung).", file=sys.stderr)
-        return 1
-
-    runs = []
-    skipped = []
-    for path in sorted(args.results_dir.iterdir()):
-        if not path.is_file():
-            continue
-        run = parse_run(path)
-        (runs.append(run) if run else skipped.append(path.name))
-
-    if not runs:
-        print(f"Keine auswertbaren Läufe in {args.results_dir}", file=sys.stderr)
-        return 1
-
-    if args.anonymize:
-        key = anonymize(runs, args.anonymize)
-        print(f"{len(runs)} Texte anonymisiert nach {args.anonymize}; Auflösung: {key}")
-
-    if args.keep_workdirs:
-        args.keep_workdirs.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-    targets = load_length_targets(args.prompts_dir)
-    if not targets:
-        print(f"Warnung: keine Ziel-Wortzahlen aus {args.prompts_dir} gelesen", file=sys.stderr)
-
-    all_metrics = [
-        evaluate(run, targets, args.exec_code, args.timeout, args.keep_workdirs)
-        for run in runs
-    ]
-
-    print_report(all_metrics)
-    if skipped:
-        print(f"\nÜbersprungen ({len(skipped)}): {', '.join(skipped)}")
-
-    if args.json:
-        args.json.write_text(
-            json.dumps([asdict(m) for m in all_metrics], indent=2, ensure_ascii=False),
-            encoding="utf-8",
-        )
-        print(f"JSON-Report: {args.json}")
-
-    return 0
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    sys.exit(main())

scripts/run_prompt_suite.sh

@@ -1,97 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-#
-# Faehrt eine Domaene der Beispiel-Prompts gegen ein laufendes Modell-Profil und
-# legt die Ausgaben unter der etablierten Namenskonvention im Test-Archiv ab:
-#
-#     <label>_<domaene>_<nr>.out.txt
-#
-# Der Server fuer <profil> muss bereits laufen (llamacppctl --start --profile ...).
-# Ausgewertet wird anschliessend mit scripts/eval_prompt_tests.py.
-#
-# Verwendung:
-#   scripts/run_prompt_suite.sh <profil> <label> <domaene> [<domaene>...]
-#
-# Beispiel (Kontrolllauf des nicht-abliterierten Basismodells auf Prosa):
-#   scripts/run_prompt_suite.sh qwen35base qwen35base prosa
-#
-# Environment:
-#   OUT_DIR      Zielverzeichnis (Default: ~/llamacppctl_prompt_tests)
-#   CONFIG       Config-Datei   (Default: llama.cpp.config)
-#   MAX_TOKENS   Antwortbudget  (Default: 20000 -- Reasoning frisst viel; unter
-#                16000 brechen Prosa/Reden mitten im Denken ab)
-#   CLI          Pfad zum CLI   (Default: ./.venv/bin/llamacppctl)
-#   OVERWRITE    1 = vorhandene Ausgaben ueberschreiben (Default: 0 = ueberspringen)
-#
-set -uo pipefail
-
-cd "$(git rev-parse --show-toplevel)" || exit 1
-
-if [ "$#" -lt 3 ]; then
-  sed -n '2,25p' "$0" | sed 's/^# \{0,1\}//'
-  exit 2
-fi
-
-PROFILE=$1; LABEL=$2; shift 2
-OUT_DIR=${OUT_DIR:-"$HOME/llamacppctl_prompt_tests"}
-CONFIG=${CONFIG:-llama.cpp.config}
-MAX_TOKENS=${MAX_TOKENS:-20000}
-CLI=${CLI:-./.venv/bin/llamacppctl}
-OVERWRITE=${OVERWRITE:-0}
-
-if [ ! -x "$CLI" ]; then
-  echo "CLI nicht ausfuehrbar: $CLI" >&2
-  exit 1
-fi
-
-# Ohne laufenden Server produziert jeder Prompt nur eine Fehlermeldung als
-# "Ergebnis" -- lieber sofort abbrechen als 4 Muelldateien schreiben.
-if ! "$CLI" --check --config "$CONFIG" --profile "$PROFILE" >/dev/null 2>&1; then
-  echo "Server fuer Profil '$PROFILE' ist nicht erreichbar (--check schlug fehl)." >&2
-  echo "Zuerst starten:  $CLI --start --config $CONFIG --profile $PROFILE" >&2
-  exit 5
-fi
-
-mkdir -p "$OUT_DIR"
-fail=0
-
-for domain in "$@"; do
-  system_prompt="example_system_prompts/system_prompt_${domain}.md"
-  if [ ! -f "$system_prompt" ]; then
-    echo "System-Prompt fehlt: $system_prompt" >&2
-    fail=1
-    continue
-  fi
-
-  for prompt in example_user_prompts/"${domain}"_[0-9][0-9]_*.md; do
-    [ -e "$prompt" ] || continue
-    base=$(basename "$prompt" .md)          # z. B. prosa_01_werkstatt
-    number=$(echo "$base" | cut -d_ -f2)    # z. B. 01
-    out="$OUT_DIR/${LABEL}_${domain}_${number}.out.txt"
-
-    if [ -e "$out" ] && [ "$OVERWRITE" != "1" ]; then
-      echo "== $base -> vorhanden, uebersprungen (OVERWRITE=1 erzwingt)"
-      continue
-    fi
-
-    echo "== $base -> $out"
-    if "$CLI" --chat --config "$CONFIG" --profile "$PROFILE" \
-         --system-file "$system_prompt" \
-         --prompt-file "$prompt" \
-         --stream --max-tokens "$MAX_TOKENS" > "$out.part" 2>"$out.err"; then
-      mv "$out.part" "$out"
-      rm -f "$out.err"
-      printf '   %s Woerter\n' "$(wc -w < "$out")"
-    else
-      echo "   FEHLGESCHLAGEN -- siehe $out.err" >&2
-      rm -f "$out.part"
-      fail=1
-    fi
-  done
-done
-
-echo
-if [ "$fail" -ne 0 ]; then
-  echo "Mindestens ein Lauf schlug fehl."
-  exit 1
-fi
-echo "Fertig. Auswerten mit: scripts/eval_prompt_tests.py"

src/llamacppctl/actions.py

@@ -77,23 +77,15 @@ def check_exit_code(result: CheckResult) -> int:
     return EXIT_HTTP_NOT_READY
 
 
-def _host_path(cfg: ServerConfig, path_str: str) -> Path:
-    path = Path(path_str)
-    return path if path.is_absolute() else cfg.hf_home / path_str
-
-
 def validate_model_path(cfg: ServerConfig) -> None:
-    """Check that the model file — and the vision projector, when one is
+    model_path = Path(cfg.model_path)
-    configured — exist on the host before the container is (re)created."""
+    if model_path.is_absolute():
-    target = _host_path(cfg, cfg.model_path)
+        target = model_path
+    else:
+        target = cfg.hf_home / cfg.model_path
     if not target.exists():
         raise FileNotFoundError(f"model file not found: {target}")
 
-    if cfg.mmproj:
-        projector = _host_path(cfg, cfg.mmproj)
-        if not projector.exists():
-            raise FileNotFoundError(f"mmproj file not found: {projector}")
-
 
 def print_effective_config(cfg: ServerConfig, prompt_cfg: PromptConfig) -> None:
     payload = {

src/llamacppctl/cli.py

@@ -20,14 +20,6 @@ def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
     action.add_argument("--stop", action="store_true", help="Stop/remove the container")
     action.add_argument("--change", action="store_true", help="Stop, reconfigure, and restart")
     action.add_argument("--chat", action="store_true", help="Send a prompt to a running server")
-    # A diagnostic action, not a modifier: combining it with --start used to print
-    # the config and then really start the container. It is mutually exclusive with
-    # the other actions so it can never have a side effect.
-    action.add_argument(
-        "--print-effective-config",
-        action="store_true",
-        help="Print the fully merged configuration as JSON and exit. Touches nothing",
-    )
 
     p.add_argument("--config", default="llama.cpp.config", help="Path to llama.cpp.config")
     p.add_argument("--profile", help="Model profile name: [model.<profile>] in config")
@@ -54,18 +46,6 @@ def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
     p.add_argument("--image", help="Docker image (e.g. ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda)")
     p.add_argument("--hf-home", help="Host path mounted read-only as model storage")
     p.add_argument("--model-path", help="Model path, relative to --hf-home unless absolute")
-    p.add_argument(
-        "--mmproj",
-        help="Vision projector (mmproj) GGUF, relative to --hf-home unless absolute. "
-        "Must match the base model's vision tower; enables image input",
-    )
-    p.add_argument(
-        "--no-mmproj-offload",
-        dest="mmproj_offload",
-        action="store_false",
-        default=None,
-        help="Keep the vision projector on the CPU instead of offloading it to the GPU",
-    )
     p.add_argument("--container-name", help="Docker container name (must be unique per config)")
     p.add_argument("--host-port", type=int, help="Host port to publish")
     p.add_argument("--container-port", type=int, help="Container-internal port")
@@ -154,6 +134,11 @@ def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
     p.add_argument("--log-lines", type=int, default=100)
     p.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="Show the docker run command, do not execute it")
     p.add_argument("--force", action="store_true", help="Force stop/change despite inconsistencies")
+    p.add_argument(
+        "--print-effective-config",
+        action="store_true",
+        help="Print the fully merged configuration as JSON and exit (unless combined with an action)",
+    )
 
     return p
 
@@ -200,6 +185,3 @@ def validate_args(args: argparse.Namespace, parser: argparse.ArgumentParser) ->
 
     if args.container_name is not None and not args.container_name.strip():
         parser.error("--container-name must not be empty")
-
-    if args.mmproj is not None and not args.mmproj.strip():
-        parser.error("--mmproj must not be empty")

src/llamacppctl/config.py

@@ -71,8 +71,6 @@ def builtin_defaults() -> dict:
         "host": "0.0.0.0",
         "expose": "false",  # publish only on loopback unless true
         "api_key": "",
-        "mmproj": "",  # vision projector GGUF; empty => text-only server
-        "mmproj_offload": "true",
         "health_endpoint": "/health",
         "models_endpoint": "/v1/models",
         "chat_endpoint": "/v1/chat/completions",
@@ -139,8 +137,6 @@ def _apply_cli_overrides(merged: dict, args) -> None:
         "lock_file": getattr(args, "lock_file", None),
         "expose": getattr(args, "expose", None),
         "api_key": getattr(args, "api_key", None),
-        "mmproj": getattr(args, "mmproj", None),
-        "mmproj_offload": getattr(args, "mmproj_offload", None),
     }
     for key, value in overrides.items():
         if value is not None:
@@ -197,8 +193,6 @@ def build_server_config(merged: dict) -> ServerConfig:
         host=str(merged["host"]),
         expose=_to_bool(merged.get("expose", "false"), "expose"),
         api_key=str(merged.get("api_key", "")),
-        mmproj=str(merged.get("mmproj") or "").strip(),
-        mmproj_offload=_to_bool(merged.get("mmproj_offload", "true"), "mmproj_offload"),
         health_endpoint=str(merged["health_endpoint"]),
         models_endpoint=str(merged["models_endpoint"]),
         chat_endpoint=str(merged["chat_endpoint"]),

src/llamacppctl/docker_ops.py

@@ -105,21 +105,11 @@ def container_logs(name: str, tail: int = 100) -> str:
 tail_logs = container_logs
 
 
-def _resolve_hf_path_in_container(path_str: str) -> str:
-    """Map a host-side model/projector path to its path inside the container.
-    Absolute paths are passed through; relative ones resolve under the
-    read-only /hf_home mount."""
-    if Path(path_str).is_absolute():
-        return path_str
-    return f"/hf_home/{path_str}"
-
-
 def _resolve_model_path_in_container(cfg: ServerConfig) -> str:
-    return _resolve_hf_path_in_container(cfg.model_path)
+    model_path = Path(cfg.model_path)
-
+    if model_path.is_absolute():
-
+        return str(model_path)
-def _resolve_mmproj_path_in_container(cfg: ServerConfig) -> str:
+    return f"/hf_home/{cfg.model_path}"
-    return _resolve_hf_path_in_container(cfg.mmproj)
 
 
 def _port_publish(cfg: ServerConfig) -> str:
@@ -191,10 +181,6 @@ def build_run_command(cfg: ServerConfig) -> list:
         cmd.append("--kv-unified")
     if cfg.cont_batching:
         cmd.append("--cont-batching")
-    if cfg.mmproj:
-        cmd += ["--mmproj", _resolve_mmproj_path_in_container(cfg)]
-        if not cfg.mmproj_offload:
-            cmd.append("--no-mmproj-offload")
     if cfg.api_key:
         cmd += ["--api-key", cfg.api_key]
     cmd.extend(cfg.extra_args)

src/llamacppctl/main.py

@@ -3,7 +3,7 @@
 Orchestration order:
   1. Parse CLI arguments (cli.build_parser)
   2. Run semantic validation (cli.validate_args)
-  3. Check that docker is available (skipped for --print-effective-config)
+  3. Check that docker is available
   4. Resolve prompt sources (prompt_io) under an InputPolicy built from CLI flags
   5. Resolve effective server/prompt config (config.resolve_effective_config)
   6. Dispatch to the requested action (actions.do_*)
@@ -55,9 +55,7 @@ def run(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> int:
     args = parser.parse_args(argv)
     validate_args(args, parser)
 
-    # --print-effective-config is purely diagnostic: it must work on a host
+    if not docker_available():
-    # without a Docker daemon, and it must never touch a container.
-    if not args.print_effective_config and not docker_available():
         print("docker is not available on PATH (or the daemon is not reachable)", file=sys.stderr)
         return 1
 
@@ -76,6 +74,9 @@ def run(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> int:
 
     if args.print_effective_config:
         actions.print_effective_config(server_cfg, prompt_cfg)
+        # An action is always required by argparse; only exit early if the run
+        # is purely diagnostic (no action would actually do anything).
+        if not (args.start or args.check or args.stop or args.change or args.chat):
             return 0
 
     if args.start:

src/llamacppctl/schema.py

@@ -60,14 +60,6 @@ class ServerConfig:
     # as a Bearer token on every request.
     api_key: str = ""
 
-    # Optional multimodal projector (vision encoder) GGUF. Resolved relative to
-    # hf_home unless absolute, like model_path. Must match the base model's
-    # vision tower. Empty => text-only server.
-    mmproj: str = ""
-    # llama.cpp offloads the projector to the GPU by default; set False to keep
-    # it on the CPU when VRAM is tight (emits --no-mmproj-offload).
-    mmproj_offload: bool = True
-
     extra_args: list = field(default_factory=list)
 
 

tests/test_actions.py

@@ -213,34 +213,3 @@ def test_container_lock_force_bypasses_busy(tmp_path, capsys):
             entered = True
     assert entered is True
     assert "busy lock" in capsys.readouterr().err
-
-
-# --- model / mmproj path validation ---------------------------------------
-
-
-def test_validate_model_path_accepts_existing_model(tmp_path):
-    (tmp_path / "m.gguf").write_bytes(b"x")
-    cfg = make_cfg(hf_home=tmp_path, model_path="m.gguf")
-    actions.validate_model_path(cfg)  # must not raise
-
-
-def test_validate_model_path_rejects_missing_model(tmp_path):
-    cfg = make_cfg(hf_home=tmp_path, model_path="absent.gguf")
-    with pytest.raises(FileNotFoundError, match="model file not found"):
-        actions.validate_model_path(cfg)
-
-
-def test_validate_model_path_rejects_missing_mmproj(tmp_path):
-    # The model exists but the configured projector does not: --change must fail
-    # here, before the running container is removed.
-    (tmp_path / "m.gguf").write_bytes(b"x")
-    cfg = make_cfg(hf_home=tmp_path, model_path="m.gguf", mmproj="absent-proj.gguf")
-    with pytest.raises(FileNotFoundError, match="mmproj file not found"):
-        actions.validate_model_path(cfg)
-
-
-def test_validate_model_path_accepts_existing_mmproj(tmp_path):
-    (tmp_path / "m.gguf").write_bytes(b"x")
-    (tmp_path / "proj.gguf").write_bytes(b"x")
-    cfg = make_cfg(hf_home=tmp_path, model_path="m.gguf", mmproj="proj.gguf")
-    actions.validate_model_path(cfg)  # must not raise

tests/test_cli.py

@@ -147,16 +147,9 @@ def test_dry_run_flag():
     assert args.dry_run is True
 
 
-def test_print_effective_config_is_a_standalone_action():
+def test_print_effective_config_flag():
-    args = parse(["--print-effective-config"])
+    args = parse(["--start", "--print-effective-config"])
     assert args.print_effective_config is True
-    assert args.start is False
-
-
-def test_print_effective_config_cannot_be_combined_with_start():
-    # Regression: as a plain flag this printed the config and then really started
-    # the container, silently replacing a running one.
-    parse_error(["--print-effective-config", "--start"])
 
 
 def test_reasoning_choice_validated():

tests/test_config.py

@@ -55,10 +55,6 @@ model_alias = alt_llm
 [model.noname]
 host_port = 9002
 
-[model.vision]
-container_name = test_vision
-mmproj = qwen3/mmproj.gguf
-
 [prompt.concise]
 system_prompt = Be brief.
 """
@@ -284,57 +280,6 @@ def test_stream_and_read_timeout_from_config(tmp_path):
     assert prompt_cfg.connect_timeout == 5.0
 
 
-def test_mmproj_empty_by_default(tmp_path):
-    cfg_path = _write_config(tmp_path)
-    server_cfg, _ = resolve_effective_config(_parse(["--start", "--config", str(cfg_path)]))
-    assert server_cfg.mmproj == ""
-    assert server_cfg.mmproj_offload is True  # llama.cpp offloads by default
-
-
-def test_mmproj_from_profile(tmp_path):
-    cfg_path = _write_config(tmp_path)
-    args = _parse(["--start", "--config", str(cfg_path), "--profile", "vision"])
-    server_cfg, _ = resolve_effective_config(args)
-    assert server_cfg.mmproj == "qwen3/mmproj.gguf"
-    assert server_cfg.container_name == "test_vision"
-
-
-def test_mmproj_cli_overrides_config(tmp_path):
-    cfg_path = _write_config(tmp_path)
-    args = _parse(
-        [
-            "--start",
-            "--config",
-            str(cfg_path),
-            "--profile",
-            "vision",
-            "--mmproj",
-            "other/proj.gguf",
-            "--no-mmproj-offload",
-        ]
-    )
-    server_cfg, _ = resolve_effective_config(args)
-    assert server_cfg.mmproj == "other/proj.gguf"
-    assert server_cfg.mmproj_offload is False
-
-
-def test_mmproj_offload_false_from_config(tmp_path):
-    cfg = CONFIG_BASIC.replace(
-        "[model.vision]\ncontainer_name = test_vision",
-        "[model.vision]\ncontainer_name = test_vision\nmmproj_offload = false",
-    )
-    cfg_path = _write_config(tmp_path, cfg)
-    args = _parse(["--start", "--config", str(cfg_path), "--profile", "vision"])
-    server_cfg, _ = resolve_effective_config(args)
-    assert server_cfg.mmproj_offload is False
-
-
-def test_blank_mmproj_via_cli_rejected(tmp_path):
-    cfg_path = _write_config(tmp_path)
-    with pytest.raises(SystemExit):
-        _parse(["--start", "--config", str(cfg_path), "--mmproj", "   "])
-
-
 def test_stream_and_read_timeout_cli_overrides_config(tmp_path):
     cfg = CONFIG_BASIC.replace("poll_interval = 2", "poll_interval = 2\nread_timeout = 900")
     cfg_path = _write_config(tmp_path, cfg)

tests/test_docker_ops.py

@@ -178,41 +178,6 @@ def test_build_run_command_relative_model_path():
     assert cmd[idx + 1] == "/hf_home/qwen3/default.gguf"
 
 
-def test_build_run_command_no_mmproj_by_default():
-    cmd = build_run_command(make_cfg())
-    assert "--mmproj" not in cmd
-    assert "--no-mmproj-offload" not in cmd
-
-
-def test_build_run_command_mmproj_relative_path_resolves_under_hf_home():
-    cfg = make_cfg(mmproj="qwen3/mmproj.gguf")
-    cmd = build_run_command(cfg)
-    idx = cmd.index("--mmproj")
-    assert cmd[idx + 1] == "/hf_home/qwen3/mmproj.gguf"
-    # offload is llama.cpp's default, so the opt-out flag must stay absent
-    assert "--no-mmproj-offload" not in cmd
-
-
-def test_build_run_command_mmproj_absolute_path_passed_through():
-    cfg = make_cfg(mmproj="/abs/mmproj.gguf")
-    cmd = build_run_command(cfg)
-    idx = cmd.index("--mmproj")
-    assert cmd[idx + 1] == "/abs/mmproj.gguf"
-
-
-def test_build_run_command_mmproj_offload_disabled():
-    cfg = make_cfg(mmproj="qwen3/mmproj.gguf", mmproj_offload=False)
-    cmd = build_run_command(cfg)
-    assert "--no-mmproj-offload" in cmd
-
-
-def test_build_run_command_no_mmproj_offload_needs_mmproj():
-    # Without a projector the offload opt-out is meaningless and must not leak
-    # into the command line (llama.cpp would reject it).
-    cfg = make_cfg(mmproj="", mmproj_offload=False)
-    assert "--no-mmproj-offload" not in build_run_command(cfg)
-
-
 def test_format_command_for_display_quotes_properly():
     cmd = ["docker", "run", "--name", "has space"]
     out = format_command_for_display(cmd)

tests/test_main.py

@@ -1,57 +0,0 @@
-import sys
-from pathlib import Path
-
-sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1] / "src"))
-
-from llamacppctl import actions, main as main_mod  # noqa: E402
-
-CONFIG = """
-[default]
-hf_home = /srv/models
-model_path = qwen3/default.gguf
-container_name = test_main
-"""
-
-
-def _config(tmp_path: Path) -> Path:
-    path = tmp_path / "llama.cpp.config"
-    path.write_text(CONFIG, encoding="utf-8")
-    return path
-
-
-def test_print_effective_config_has_no_side_effects(tmp_path, monkeypatch, capsys):
-    """Regression: --print-effective-config used to fall through into do_start()
-    because argparse always required an action, silently replacing a running
-    container."""
-    started = []
-    monkeypatch.setattr(actions, "do_start", lambda *a, **k: started.append(1))
-    monkeypatch.setattr(actions, "do_change", lambda *a, **k: started.append(1))
-    monkeypatch.setattr(actions, "do_stop", lambda *a, **k: started.append(1))
-
-    rc = main_mod.run(["--print-effective-config", "--config", str(_config(tmp_path))])
-
-    assert rc == 0
-    assert started == []
-    assert '"container_name": "test_main"' in capsys.readouterr().out
-
-
-def test_print_effective_config_works_without_docker(tmp_path, monkeypatch, capsys):
-    """It is a pure config check, so it must not require a reachable daemon."""
-    def boom() -> bool:
-        raise AssertionError("docker_available() must not be consulted")
-
-    monkeypatch.setattr(main_mod, "docker_available", boom)
-
-    rc = main_mod.run(["--print-effective-config", "--config", str(_config(tmp_path))])
-
-    assert rc == 0
-    assert '"hf_home": "/srv/models"' in capsys.readouterr().out
-
-
-def test_start_still_requires_docker(tmp_path, monkeypatch, capsys):
-    monkeypatch.setattr(main_mod, "docker_available", lambda: False)
-
-    rc = main_mod.run(["--start", "--config", str(_config(tmp_path))])
-
-    assert rc == 1
-    assert "docker is not available" in capsys.readouterr().err