my_voice_assistant_v3/Makefile
Dieter Schlüter 28c729f1d4 feat(llm): lokales llama.cpp-Modell (va_llm) als zentrale, sprachoptimierte KI
- scripts/llm-server/: start/stop/status fuer llama.cpp-Server (Port 8001, GPU 1,
  Modell Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored, Alias va_llm) - alles per ENV ueberschreibbar
- Defaults auf den lokalen Server umgestellt (config.py, .example-Configs, .env.example)
- Provider local-openai-compatible sprachoptimiert: Reasoning aus
  (chat_template_kwargs.enable_thinking=false) + knapper Sprach-System-Prompt,
  optional max_tokens/temperature - Antwort ~9x schneller, kurze vorlesbare Texte
- Makefile-Targets llm-up/llm-down/llm-status
- Doku (README, BEDIENUNGSANLEITUNG) auf llama.cpp statt Ollama aktualisiert

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-18 02:57:57 +02:00

43 lines
1.1 KiB
Makefile

ifneq (,$(wildcard ./.env))
include .env
export
endif
PORT ?= 8080
HOST ?= 0.0.0.0
.PHONY: ensure-env install run test smoke docker-build llm-up llm-down llm-status
ensure-env:
@if [ ! -f .env ] && [ -f .env.example ]; then \
cp .env.example .env; \
echo "Created .env from .env.example"; \
fi
install: ensure-env
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate && pip install -U pip && pip install -e .[test]
run: ensure-env
. .venv/bin/activate && uvicorn app.main:app --host $(HOST) --port $(PORT) --reload
test: ensure-env
. .venv/bin/activate && pytest tests/
# Echter End-to-End-Test gegen OpenRouter (macht Netz-Aufrufe, kostet wenig).
smoke: ensure-env
. .venv/bin/activate && python scripts/smoke_e2e.py
docker-build:
docker build -t voice-assistant-gateway .
# --- Lokales LLM (llama.cpp-Server, zentrale unzensierte KI) -----------------
# Konfig per ENV ueberschreibbar, z. B.: GPU_DEVICE=2 HOST_PORT=8101 make llm-up
llm-up:
bash scripts/llm-server/start-llm-server.sh
llm-down:
bash scripts/llm-server/stop-llm-server.sh
llm-status:
bash scripts/llm-server/status-llm-server.sh