SRV/bdi_podman_serverconf

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BadStorm Developer 50e725c9e7 Split config files

2026-02-05 23:27:16 +01:00

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LLaMACpp Multi-Instance Setup

Guida per configurare e scalare il numero di istanze di llama-server con load balancing nginx.

Struttura Attuale

4 istanze di llama-server (porte 9000-9003)
Nginx come load balancer (porta 8090)
Supervisor per gestire tutti i processi

Aggiungere Istanze

Se vuoi aumentare il numero di istanze, segui questi step:

1. Modifica il Containerfile

File: llamacpp-multi.Containerfile

Cambia:

ENV LLAMA_INSTANCES=4

Con il numero di istanze desiderato (es. 6):

ENV LLAMA_INSTANCES=6

2. Aggiorna la Configurazione Nginx

File: llama-upstream.conf

Aggiungi i server nei porti nuovi nel blocco upstream llama_backend:

upstream llama_backend {
    least_conn;
    server 127.0.0.1:9000 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 127.0.0.1:9001 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 127.0.0.1:9002 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 127.0.0.1:9003 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 127.0.0.1:9004 max_fails=3 fail_timeout=30s;  # NUOVO
    server 127.0.0.1:9005 max_fails=3 fail_timeout=30s;  # NUOVO
}

3. Aggiorna il Containerfile con le porte esposte

File: llamacpp-multi.Containerfile

Aggiungi le nuove porte:

EXPOSE 8090 9000 9001 9002 9003 9004 9005

4. Ricompila il Container

cd /home/badstorm/Source/bdi/bdi_podman_serverconf/Services/llamacpp-multi
podman build -t llamacpp:vulkan-multi-amd64 -f llamacpp-multi.Containerfile .

5. Riavvia il Servizio

systemctl restart llamacpp-multi

Considerazioni di Risorse

Ogni istanza consuma:

~8GB VRAM (dipende dal modello e da LLAMA_ARG_CTX_SIZE)
~1-2 CPU core (dipende dal carico)

Con GPU AMD Radeon (RENOIR):

2 istanze: ✅ Stabile
4 istanze: ⚠️ Funziona ma monitorare memoria
6+ istanze: ❌ Probabilmente fuori di VRAM

Monitora con:

podman stats llamacpp-multi

Variabili di Ambiente Modificabili

Nel file .container puoi sovrascrivere:

Environment=LLAMA_ARG_PARALLEL=32
Environment=LLAMA_ARG_THREADS=16
Environment=LLAMA_ARG_BATCH_SIZE=2048
Environment=LLAMA_ARG_CTX_SIZE=131072
Environment=LLAMA_ARG_HF_REPO=unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q2_K_XL
Environment=LLAMA_READY_TIMEOUT=600

Testing

Una volta avviate le istanze, testa:

curl http://localhost:8090/v1/models

Dovresti vedere il modello listato se tutte le istanze sono pronte.

Test di carico (concurrent requests):

for i in {1..10}; do
  curl -X POST http://localhost:8090/api/completion \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"prompt": "Once upon a time", "n_predict": 64}' &
done
wait

Troubleshooting

502 Bad Gateway:

podman exec llamacpp-multi tail -f /var/log/llama-server-9000.log

Timeout Ready: Aumenta LLAMA_READY_TIMEOUT se il modello impiega più di 10 minuti a caricare.

Out of Memory: Riduci LLAMA_ARG_PARALLEL, LLAMA_ARG_BATCH_SIZE, o LLAMA_ARG_CTX_SIZE.

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