IETM_FIXE\ietm6
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Brain : main.py (1496 l.) reduit a l'assemblage (~95 l.) ; un router par responsabilite (generation, chat, tables, imports, notebooks, settings, models), factories DI dans api/deps.py, DTOs chat + mapping anti-corruption separes, auto-pull embeddings deplace en infrastructure. Chemins HTTP inchanges. Web : SettingsComponent (729 l.) recentre sur le formulaire (~330 l.) ; sous-composants standalone updates-section (MAJ + licence Patreon + switch canal) et ollama-model-manager (liste/pull/suppression de modeles). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2.2 KiB
Python
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2.2 KiB
Python
"""Auto-installation du modèle d'embeddings Ollama au démarrage du Brain.
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Adapter d'infrastructure : parle directement à l'API HTTP d'Ollama. Best-effort
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(Ollama peut être absent / la connexion limitée) — n'empêche jamais le démarrage.
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"""
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from __future__ import annotations
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import asyncio
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import logging
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import httpx
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logger = logging.getLogger(__name__)
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async def ensure_ollama_embedding_model(base_url: str, model: str) -> None:
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"""Télécharge `model` sur le serveur Ollama s'il n'y est pas déjà.
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Attend qu'Ollama soit joignable (ordre de démarrage des conteneurs), puis
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vérifie la présence du modèle avant de le tirer.
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"""
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for attempt in range(10):
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try:
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async with httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
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tags = await client.get(f"{base_url}/api/tags")
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tags.raise_for_status()
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names = [m.get("name", "") for m in tags.json().get("models", [])]
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if any(n == model or n.startswith(model + ":") for n in names):
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logger.info("Modèle d'embedding '%s' déjà présent.", model)
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return
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break # Ollama joignable, modèle absent → on tire (ci-dessous)
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except httpx.HTTPError:
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await asyncio.sleep(min(5 * (attempt + 1), 30))
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else:
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logger.warning(
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"Ollama injoignable au démarrage — modèle d'embedding '%s' non auto-installé "
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"(il sera tirable manuellement : ollama pull %s).", model, model)
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return
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logger.info("Téléchargement automatique du modèle d'embedding '%s'…", model)
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try:
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async with httpx.AsyncClient(timeout=None) as client:
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async with client.stream("POST", f"{base_url}/api/pull", json={"name": model}) as resp:
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resp.raise_for_status()
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async for _line in resp.aiter_lines():
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pass # on draine la progression NDJSON jusqu'à la fin
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logger.info("Modèle d'embedding '%s' prêt.", model)
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except httpx.HTTPError as exc:
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logger.warning(
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"Auto-installation du modèle d'embedding '%s' échouée : %s "
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"(tirage manuel possible : ollama pull %s).", model, exc, model)
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