31 Commits

Author SHA1 Message Date
Jaakko Vanhala
ac15336c9f Stop-sekvenssit: katkaistaan myös "// Example usage" ja "# Example" kommentit
Malli tuottaa toisinaan esimerkkikoodia funktioiden jälkeen joka ei ole osa
varsinaista vastausta. Nyt generointi katkeaa ennen näitä.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 18:21:40 +03:00
Jaakko Vanhala
7a15cacebf Malli säilyy refreshin yli: automaattinen uudelleenlataus IndexedDB-cachesta
- coderSize tallennetaan localStorageen (valinta säilyy)
- Kun malli on kerran ladattu, 'kpn-coder-loaded' lippu asetetaan
- Sivulatauksessa: jos lippu on asetettu, ensureCoderNode() käynnistyy
  automaattisesti — painot tulevat IndexedDB-cachesta, ei verkosta
- Radio-napit asetetaan oikeaan tilaan localStoragesta

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 18:13:33 +03:00
Jaakko Vanhala
27135a8f14 Numeroidut mallilistat: kpn models ja kpn load tukevat numerovalintaa
kpn models näyttää:
  1  qwen-coder     Qwen2.5-Coder:0.5B  ~990 MB
  2  qwen-coder-3b  Qwen2.5-Coder:3B    ~6.2 GB
  3  smollm-135m    SmolLM 135M         ~270 MB
  ...

kpn load näyttää ladattavat mallit ja hyväksyy numeron:
  kpn load     → näytä lista
  kpn load 1   → lataa 0.5B
  kpn load 2   → lataa 3B
  kpn load 3b  → toimii myös nimellä

Jo ladattu malli merkitään ✓-merkillä.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 17:58:50 +03:00
Jaakko Vanhala
e28a715f32 Max tokens 128→256 + coder-3b malli agents-terminaaliin
- Oletustokenimäärä nostettu 256:een (monimutkaisemmat vastaukset mahtuvat)
- kpn run coder-3b "..." käynnistää 3B-mallin (parempi koodinlaatu)
- kpn load 3b lataa 3B-mallin (~6.2 GB)
- Tab-completion tukee coder-3b + esimerkkipromptit

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 17:56:56 +03:00
Jaakko Vanhala
24d29d9ba9 Avatar-aktivointi vain omille agents-tehtäville, ei broadcast-viesteille
Agenttiavatarit vilkkuivat itsestään koska llm_prompt-handler reagoi kaikkiin
broadcastattuihin viesteihin (hubin automaattiset 10s-tehtävät, warmup jne.).
Nyt avatar-logiikka laukeaa VAIN jos viestissä on task_id joka löytyy
activeStreams:stä — eli kyseessä on käyttäjän oma agents-pipelinen tehtävä.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 13:55:58 +03:00
Jaakko Vanhala
7eca426e77 strip_markdown_wrapper robustimmaksi: whitelist-kielitunnisteet + tarkempi ```-poisto
Edelliset heuristiikat olivat hauraita:
- Kielitunniste tunnistettiin "lyhyt alphanumeerinen rivi" → osui koodiin (i, 42)
- rfind("```") poisti koodin sisäisiä backtickejä

Korjaukset:
- Kielitunniste poistetaan VAIN jos se on tunnettu (LANG_TAGS whitelist, 50+ kieltä)
- Sulkeva ``` poistetaan VAIN jos se on omalla rivillään tiedoston lopussa
  (ends_with tarkistus + edeltävä rivinvaihto)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 10:10:48 +03:00
Jaakko Vanhala
7a1352ead7 Korjattu strip_markdown_wrapper yhteensopivaksi prefill-tekniikan kanssa
Prefill lisää ``` prompttiin jolloin malli tuottaa: "rust\nfn main()...\n```"
Vanha stripperi etsi aloittavaa ```-blokkia ja palautti tyhjän.
Uusi logiikka:
1. Poistaa kielitunnisteen ensimmäiseltä riviltä (rust, python jne.)
2. Poistaa sulkevan ``` lopusta (rfind, varmistaa ettei ole koodin sisällä)
3. Poistaa johdantolauseet ja selityskommentit kuten ennenkin

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 10:07:19 +03:00
Jaakko Vanhala
b9017448d8 BUILDING_BLOCKS.md: rakennuspalaset ja työnkulut jatkokehitystä varten
Dokumentoi kaikki arkkitehtuuripatternit, UI-komponentit ja työnkulut:
- WebSocket-reaaliaikakommunikaatio (broadcast, reititys, busy-state, työjono)
- Wasm-laskentasolmun elinkaari ja kolmitasoinen cache
- LLM-inferenssipipeline (prefill, sampling, stop-sekvenssit, streaming)
- Terminaaliemulaattori (tab-completion, dropdown, historia)
- Status-palkit ja tilaindikaattorit
- Tietoturva (XSS, rate limiting, viestityyppivalidointi, gamification-esto)
- Agenttien orkestrointi (pipeline, promptien hallinta)
- Teknologiapino ja jatkokehitysideat

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 10:06:05 +03:00
Jaakko Vanhala
3d1b406e8d Alasvetovalikko kpn-terminaalin autocompletioniin
TAB avaa dropdown-valikon käytettävissä olevista vaihtoehdoista:
- Nuolilla (ylös/alas) navigointi
- Enter tai TAB valitsee korostetun vaihtoehdon
- Esc sulkee valikon
- Klikkaus valitsee suoraan
- Yksi vaihtoehto → täydennetään suoraan ilman valikkoa

Valikko näyttää kontekstin mukaan: alikomennot, mallit/agentit
tai esimerkkiprompteja. Sulkeutuu automaattisesti kun klikataan muualle.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:53:47 +03:00
Jaakko Vanhala
aa6c4739dd Shift-TAB poistaa viimeisen sanan kpn-terminaalissa
Poistaa viimeisen sanan tai lainausmerkeissä olevan kokonaisuuden:
- "kpn run coder " → Shift-TAB → "kpn run "
- 'kpn run coder "hello world"' → Shift-TAB → "kpn run coder "

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:51:39 +03:00
Jaakko Vanhala
cbbf427a93 Tab-completion kpn-terminaaliin: ennustava komennonsyöttö sana kerrallaan
TAB täydentää kontekstin mukaan:
- tyhjä → "kpn "
- "kpn " → "kpn help", "kpn run", "kpn pipeline" jne.
- "kpn run " → agentit ja mallit (coder, manager, qwen-coder...)
- "kpn run coder " → esimerkkiprompteja ("hello world in python")
- "kpn pi" → "kpn pipeline "
- osittainen sana → yhteinen etuliite tai ainoa vaihtoehto

Tukee myös kpn pipeline -esimerkkiprompteja.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:51:01 +03:00
Jaakko Vanhala
0a216f19e2 Laskentasolmun käynnistys käyttäjän hallinnassa: nappi + cancel + kpn load
Status-palkissa "Alusta laskentasolmu" -nappi joka:
- Klikkaa → käynnistää kielimallin latauksen omalle koneelle
- Latauksen aikana muuttuu "Peruuta"-napiksi (punainen)
- Valmis → vihreä "✓ Valmis" -tila
Myös kpn load -komento terminaalissa tekee saman.
Agents-sivulla ei enää automaattista käynnistystä — käyttäjä valitsee itse.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:50:07 +03:00
Jaakko Vanhala
a2e7ed53ff Laskentavalmiuden indikaattori agents-sivulle + kpn load -komento
Status-palkissa näkyy nyt Hub-yhteyden lisäksi laskentasolmun tila:
- Harmaa "Ei käynnissä ⟩" — klikkaa käynnistääksesi
- Keltainen "Ladataan mallia..." — malli latautuu
- Vihreä "Valmis (Qwen2.5-Coder)" — valmis laskentaan

Kaksi tapaa käynnistää:
1. Klikkaa compute-statusta status-palkissa
2. Kirjoita terminaaliin: kpn load

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:48:50 +03:00
Jaakko Vanhala
950cae9d96 Agents-sivu käynnistää oman laskentasolmun: käyttäjän kone valjastetaan laskentaan
Kun käyttäjä avaa #agents-sivun, käynnistetään automaattisesti Wasm coder-node
jotta tehtävät reitittyvät omalle koneelle eikä ulkoisille solmuille.
Sama logiikka kuin codelabissa (ensureCoderNode + warmup).
Toimii sekä suoralla #agents-navigoinnilla että tab-vaihdolla.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:45:29 +03:00
Jaakko Vanhala
ff3a720b8d Proaktiivinen mallin esilataus: warmup-prompt käynnistyksessä
Kun coder-node yhdistyy hubiin, lähetetään automaattisesti 1 tokenin
warmup-prompt joka triggeröi mallin latauksen (painot + rakennus).
Pipeline-tilakone merkkaa kaikki vaiheet valmiiksi logiviestien perusteella
ilman että käyttäjän tarvitsee odottaa ensimmäiseen prompttiin asti.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:38:02 +03:00
Jaakko Vanhala
6f14614af8 Syntaksikorostus agents-terminaalin ja network-näkymän LLM-vastauksiin
Highlight.js:n automaattinen kielentunnistus nyt myös agents-terminaalin
koodivastauksissa ja network-näkymän chatBoxissa (aiemmin vain codelabissa).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:28:24 +03:00
Jaakko Vanhala
518c6dc5cb Prefill-tekniikka: pakotetaan LLM-vastaus alkamaan suoraan koodilla
Assistantin vastauksen alkuun syötetään valmiiksi backtick-koodiblokki,
jolloin malli jatkaa suoraan koodilla eikä tuota "Sure! Here is..."
-johdantotekstejä. Säästää tokeneita ja vastausaikaa.
strip_markdown_wrapper poistaa ``` -merkit jälkikäteen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:27:28 +03:00
Jaakko Vanhala
b48eeb6f5f Poistetaan selityskommentit LLM-vastauksista: "# This is a simple program..." -tyyppiset rivit
Malli tuottaa toisinaan selityskommentin koodin alkuun ilman markdown-wrapperia.
Stripperi tunnistaa ja poistaa nämä avainsanojen perusteella (this is, simple,
program that, jne.) mutta säilyttää oikeat koodikommentit ja shebangin.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:26:26 +03:00
Jaakko Vanhala
6bc7d03676 Reitityksen tilatieto UI:ssa: task_routed-viestit terminaaliin ja codelab-latausindikaattoriin
Näyttää "Reititetty solmulle #N" tai "Kaikki N solmua varattuja — odotetaan..."
sekä agents-terminaalissa että koodilaboratorion lataustekstissä.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:25:43 +03:00
Jaakko Vanhala
13b2911d38 Tehtävien reitityksen tilatieto ja työjono: task_routed-viesti UI:lle, 30s jono kun solmut varattuja
Hub broadcastaa task_routed-viestin joka kertoo reitityksen tilan:
- "routed": vapaa solmu löytyi, tehtävä reititetty suoraan
- "queued": kaikki solmut varattuja, odotetaan vapautumista (max 30s poll)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:25:18 +03:00
Jaakko Vanhala
38054452e2 Pipeline-tilakone: matchaa myös [Storage]-prefiksin tokenizer-logit
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 09:19:03 +03:00
Jaakko Vanhala
50ff34cb09 Highlight.js koodin syntaksikorostukseen (automaattinen kielentunnistus) + markdown-strippaus
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 08:43:20 +03:00
Jaakko Vanhala
949f34833f Markdown-wrapper strippaus LLM-vastauksista + hub-status tooltip
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 08:41:23 +03:00
Jaakko Vanhala
88fd31ca8c Hub-yhteyden tila omaksi status-palkiksi terminaalin yläpuolelle (agents-näkymä)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 08:39:48 +03:00
Jaakko Vanhala
57c6506f91 Bugikorjaukset ja tietoturvaparannukset: broadcast lag, busy-reititys, rate limiting, gamification-validointi, XSS, base64, DOM-vuoto
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 08:25:13 +03:00
Jaakko Vanhala
12fd3c4eae Viestien säätöä 2026-04-05 08:09:35 +03:00
Jaakko Vanhala
1845ddf8c2 viestien siistimistä 2026-04-05 08:00:13 +03:00
Jaakko Vanhala
0ef1a3f7cd Säätö Hommia 2026-04-04 21:59:15 +03:00
Jaakko Vanhala
4e49cfbbfa puristettu qwen output tiukempaan muottiin 2026-04-04 21:33:54 +03:00
Jaakko Vanhala
133ff38fa4 tilakoneen fiksailuja 2026-04-04 21:22:46 +03:00
Jaakko Vanhala
3ada8949d0 Päivitetty juttuja 2026-04-04 21:13:20 +03:00
13 changed files with 2044 additions and 474 deletions

42
TODO.md
View File

@@ -1 +1,41 @@
Lisää viesteihin tietoturvallinen kryptaus - mitään selkokielistä ei ole hyvä lähettää.
# Kipinä Agentic Network: TODO-lista
- [x] **Tietoturva & yksityisyys:** Lisää viesteihin tietoturvallinen kryptaus (E2E-salaus / Blind Orchestrator). Mitään selkokielistä ei ole hyvä lähettää vieraalle solmulle.
- [x] **Reititysarkkitehtuuri:** Hubin kohdennettu reititys. Broadcastin sijaan tehtävät ohjataan vain parhaalle vapana olevalle solmulle (Node Registry & Matchmaking) tehtävän tyypin ja resurssien perusteella.
- [x] **P2P-jakelu:** WebRTC Data Channels mallipainojen jakamiseen suoraan solmujen välillä kaistan ja latausaikojen säästämiseksi.
- [x] **Tulosten varmentaminen:** Proof of Compute / Konsensus-mekanismi, jossa sama tehtävä annetaan kahdelle solmulle, ja tila hyväksytään vasta kun ristiintarkastus täsmää.
- [x] **Optimaalinen laitekiihdytys:** Selainpuolen laajennus tulevaa WebNN-standardia (NPU API) varten WebGPU:n rinnalle.
- [x] **Insentiivit:** Gamifikaatio, pistetaulukko tai token-talous (esim. Kipinä Tokens), joka motivoi käyttäjiä tarjoamaan laitteensa laskentatehoa verkoston käyttöön pidemmäksi aikaa.
- [x] **Pelimerkkien UI-synkkaus:** Pelimerkkien saldon synkronointi reaaliajassa Hubista takaisin valikossa olevalle selainsolmulle ja luvun visuaalinen näyttäminen.
- [x] **XSS-suojaus:** HTML-escape kaikelle backend-datalle joka renderöidään DOM:iin (prompt, response, tokenisaatiotekstit).
- [x] **System prompt -vuoto:** Agents-pipelinen system prompt ei enää näy käyttäjälle vastauksissa.
- [x] **Token-saldon data race:** Korjattu atomiseksi operaatioksi.
- [x] **UTF-8 slicing panic:** Korjattu kaikki `&text[..n]``text.chars().take(n)`.
- [x] **Tensor dim unwrap:** Lisätty virheenkäsittely tyhjälle tensorille natiivisolmussa.
- [x] **llm_error-viestien tuki:** Lisätty hubiin ja frontendiin, streaming-kortti siivoutuu virhetilanteessa.
- [x] **Malli-cache (selain):** QwenModel pidetään muistissa `thread_local! MODEL_CACHE`:ssa, `clear_kv_cache()` promptien välillä.
- [x] **Malli-cache (natiivi):** `LlmEngine` pitää mallin muistissa, `fresh_model()` poistettu.
- [x] **Sampling:** Greedy argmax korvattu temperature + top-k + repetition penalty -samplingillä (sekä selain että natiivi).
- [x] **Stop-sekvenssit:** Generointi katkaistaan kun malli alkaa tuottaa selityksiä.
- [x] **Codelab/Agents-reititys:** `llm_done` ja `llm_chunk` reitittyy `task_id`:n perusteella oikeaan näkymään.
- [x] **Broadcast Lag:** `RecvError::Lagged` käsitellään gracefully sekä sender-taskissa että API-endpointissa — solmu ei enää tipu verkosta.
- [x] **Busy-tila reititys:** Hub seuraa solmujen busy-tilaa (`node_busy`). Tehtäviä ei enää reititetä varatuille solmuille.
- [x] **Rate limiting:** `/api/v1/chat/completions` rajoittaa max 10 pyyntöä/minuutti per IP.
- [x] **Gamification-validointi:** Kipinä-merkkejä jaetaan vain tehtävistä joiden `task_id` on hubin jakama (`pending_task_ids`).
- [x] **Base64:** Oma base64-dekooderi korvattu `base64`-cratella.
- [x] **Atominen siivous:** Solmun disconnect-siivouksessa kaikki lukot otetaan kerralla.
- [x] **DOM-vuoto:** Terminaalin trim ei enää poista aktiivista streaming-riviä.
## Havaitut Bugaavat Ominaisuudet ja Arkkitehtuuriongelmat
### Keskitaso (eivät estä käyttöä)
- [ ] **Origin-headerin validoinnin ohitus:** Natiivisolmut eivät lähetä Origin-headeria, joten tarkistus ohitetaan. Hyökkääjä voi esiintyä natiivisolmuna. Korjaus: vaadi autentikaatio natiivisolmuilta (API-avain tai token).
- [ ] **Kovakoodattu oletussalasana:** Admin-paneelin oletussalasana on `"kipina"` jos `ADMIN_PASSWORD`-ympäristömuuttujaa ei aseta. Tuotannossa pitää asettaa pakollisesti. Varoitus logitetaan.
### Arkkitehtuuriparannukset (tulevaisuus)
- [ ] **E2E-salaus:** Promptit ja vastaukset kulkevat selkokielisinä WebSocketin yli. Placeholder-kommentti koodissa, mutta ei toteutusta.
- [ ] **Proof of Work / konsensus:** Solmu voi lähettää väärennettyjä tuloksia. Merkitty TODO:ksi, mutta ei toteutusta.
- [ ] **WebGPU-inferenssi Candle-mallille:** Selainsolmu käyttää aina CPU:ta Candle-inferenssiin. Candle ei vielä tue WebGPU:ta.
- [ ] **Streaming yield -optimointi:** Pitkillä generoinneilla (>128 tok) selaimen event loop voi jäätyä hetkeksi koska generointilooppi ajetaan synkronisessa closuressa. Korjaus: pilko generointilooppi eriin ja yield joka N:s token.

View File

@@ -0,0 +1,525 @@
# Kipinä Agentic Studio — Rakennuspalaset
Tämä dokumentti kuvaa projektin UI-komponentit, arkkitehtuuripatternit ja työnkulut niin, että vastaavan hajautetun AI-laskentaverkon ja agenttipohjaisen käyttöliittymän voi rakentaa alusta asti.
## Yleiskuva
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Selain (käyttäjä) │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────┐ │
│ │ Verkko- │ │ Koodi- │ │ Agents-näkymä │ │
│ │ näkymä │ │ labra │ │ ┌───────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ │ Terminaali │ │ │
│ │ Stats │ │ Editor │ │ │ Tab-complete │ │ │
│ │ Chat │ │ Pipeline │ │ │ Dropdown │ │ │
│ │ Tokenit │ │ Tulokset │ │ │ Historia │ │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ └───────────────┘ │ │
│ │ │ └────────┬──────────┘ │
│ └──────────┬───┘ │ │
│ UI WebSocket HTTP API │
│ │ /api/v1/chat │
│ ┌───────────────┴──────────────┐ │ │
│ │ Wasm Compute Node │ │ │
│ │ (Candle + Burn) │ │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌────────────┐ │ │ │
│ │ │ RAM │ │ IndexedDB │ │ │ │
│ │ │ Cache │ │ Cache │ │ │ │
│ │ └─────────┘ └────────────┘ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────────┐ │ │ │
│ │ │ Model Cache (QwenModel) │ │ │ │
│ │ └─────────────────────────┘ │ │ │
│ └──────────────┬───────────────┘ │ │
│ │ WS │ │
└─────────────────┼──────────────────────┼─────────────┘
│ │
┌────────┴──────────────────────┴──┐
│ Hub (Axum + Tokio) │
│ ┌────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Broadcast │ │ Node │ │
│ │ Channel │ │ Registry │ │
│ └────────────┘ └─────────────┘ │
│ ┌────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Busy-State │ │ Rate Limit │ │
│ │ Tracker │ │ + Auth │ │
│ └────────────┘ └─────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │ SQLite (sessiot, tulokset) │ │
│ └─────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────┘
```
---
## 1. WebSocket-reaaliaikakommunikaatio
### 1.1 Hub ↔ Node broadcast-kanava
**Tarkoitus:** Jakaa tehtäviä ja vastaanottaa tuloksia kaikilta laskentasolmuilta.
**Työnkulku:**
1. Hub luo `tokio::sync::broadcast::channel(100)`
2. Jokainen solmu saa oman `rx = stats_tx.subscribe()`
3. Hub broadcastaa tehtävät: `stats_tx.send(json)`
4. Solmut suodattavat viestin tyypin ja `selected_task`:n perusteella
**Viestityupit:**
| Tyyppi | Suunta | Sisältö |
|--------|--------|---------|
| `stats` | Hub → kaikki | nodes, vram_gb, tasks |
| `pair_task` | Hub → tokenize-solmut | en, fi tekstiparit |
| `llm_prompt` | Hub → valittu solmu | prompt, model, task_id |
| `llm_chunk` | Solmu → Hub → UI | token (1 kerrallaan) |
| `llm_done` | Solmu → Hub → UI | response, tokens_generated, duration_ms |
| `llm_error` | Solmu → Hub → UI | error, task_id |
| `task_routed` | Hub → UI | status (routed/queued), node_id, message |
**Lagged-viestien käsittely:**
```rust
match rx.recv().await {
Ok(msg) => { /* käsittele */ }
Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
// Ohitetaan vanhat viestit, ei katkaista yhteyttä
continue;
}
Err(_) => break, // Kanava suljettu
}
```
### 1.2 Kohdennettu reititys (Direct Channel)
**Tarkoitus:** Lähetä tehtävä yhdelle tietylle solmulle broadcastin sijaan.
**Työnkulku:**
1. Jokainen solmu saa `mpsc::unbounded_channel` yhdistyessään
2. Hub tallentaa `node_channels: HashMap<u64, UnboundedSender>`
3. API-pyyntö → valitaan vapaa solmu → lähetetään suoraan kanavaan
4. Broadcast-kanavaa käytetään vain tuloksen välittämiseen UI:lle
```rust
let channels = state.node_channels.read().await;
if let Some(tx) = channels.get(&target_node_id) {
tx.send(msg.to_string());
}
```
### 1.3 Busy-state ja työjono
**Tarkoitus:** Estä tehtävien reititys varatuille solmuille.
**Rakenne:**
- `node_busy: HashSet<u64>` — solmut joilla on aktiivinen tehtävä
- Asetetaan kun tehtävä reititetään, vapautetaan `llm_done`/`llm_error`:ssa
- Jos kaikki solmut varattuja → pollaa 500ms välein, max 30s
**UI-palaute:**
```json
{"type": "task_routed", "status": "queued", "message": "Kaikki 2 solmua varattuja — odotetaan..."}
{"type": "task_routed", "status": "routed", "node_id": 3, "message": "Solmu #3 vapautui (2.5s jonossa)"}
```
---
## 2. Wasm-laskentasolmu
### 2.1 Elinkaari
```
init() → start_agent_node(ws_url, has_webgpu, device_info, task_id)
├─ Avaa WebSocket hubiin
├─ Lähettää auth-viestin (laitetiedot, selected_task)
├─ Rekisteröityy onmessage-käsittelijä
│ ├─ pair_task → tokenize
│ ├─ llm_prompt → inference
│ └─ ai_task → tensor matmul
└─ Odottaa tehtäviä loopissa
```
**Globaali tila (atominen, lukitsematon):**
```rust
static GPU_LOAD_PERCENT: AtomicU32 = AtomicU32::new(50);
static LLM_BUSY: AtomicBool = AtomicBool::new(false);
static SELECTED_TASK: AtomicU32 = AtomicU32::new(0);
```
### 2.2 Kolmitasoinen cache
```
Pyyntö → [1] RAM-cache (thread_local HashMap)
│ miss
[2] IndexedDB (selaimen pysyvä tallennus)
│ miss
[3] Verkko (HuggingFace CDN, streaming + 5% progressi)
Tallenna → IndexedDB → RAM-cache
```
| Taso | Nopeus | Koko | Pysyvyys |
|------|--------|------|----------|
| RAM | ~0ms | Rajaton | Sivulataus |
| IndexedDB | ~50ms | ~50GB | Pysyvä |
| Verkko | ~10s/100MB | ∞ | — |
**Malliinstanssin cache (neljäs taso):**
```rust
thread_local! {
static MODEL_CACHE: RefCell<Option<CachedModel>> = RefCell::new(None);
}
// clear_kv_cache() promptien välillä — ei tarvitse rakentaa mallia uusiksi
```
### 2.3 Warmup-esilataus
**Tarkoitus:** Lataa malli valmiiksi ennen ensimmäistä oikeaa promptia.
```javascript
// Lähetetään 1 tokenin warmup heti kun WS on auki
uiSocket.send(JSON.stringify({
type: 'user_text',
text: '{"prompt":"warmup","max_tokens":1}',
task_type: 'qwen-coder'
}));
```
---
## 3. LLM-inferenssipipeline
### 3.1 Prompt-formaatti (ChatML + prefill)
```
<|im_start|>system
You are a coding assistant. Respond with ONLY code.<|im_end|>
<|im_start|>user
hello world in python<|im_end|>
<|im_start|>assistant
``` ← PREFILL: pakottaa mallin aloittamaan koodilla
```
**Prefill-tekniikka:** Lisäämällä ` ``` ` assistantin vastauksen alkuun malli jatkaa suoraan koodilla eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantoa. Säästää 10-20 tokenia per vastaus.
### 3.2 Sampling-parametrit
| Parametri | Arvo | Tarkoitus |
|-----------|------|-----------|
| `temperature` | 0.7 | Pehmentää jakaumaa, vähentää toistoa |
| `top_k` | 40 | Rajaa valinnan 40 todennäköisimpään tokeniin |
| `repetition_penalty` | 1.15 | Rankaisee jo generoitujen tokenien uudelleenvalintaa |
| `max_tokens` | 128 | Oletusraja, JSON-promptilla konfiguroitavissa |
**Sampling-funktio (top-k + temperature + repetition penalty):**
```rust
fn sample_top_k_with_penalty(logits, k, temperature, generated_tokens, penalty) -> u32 {
// 1. Repetition penalty: vähennä aiempien tokenien logitteja
// 2. Temperature scaling: jaa logitit temperaturella
// 3. Top-k: ota k suurinta
// 4. Softmax top-k:lle
// 5. Satunnaisvalinta kumulatiivisella todennäköisyydellä (XorShift RNG)
}
```
### 3.3 Stop-sekvenssit
Generointi katkaistaan ja teksti trimmataan kun malli alkaa selittää:
```rust
let stop_patterns = ["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n"];
```
### 3.4 Vastauksen siivous
```
Raakavastaus: "Sure! Here is...\n```python\n# This is a simple program\nprint('hi')\n```"
strip_markdown: "# This is a simple program\nprint('hi')"
strip_preamble: "print('hi')"
```
**Tunnistettavat selityskommentit:** `# This is`, `# simple`, `# program that`, `# here is`, `# the following`, `# below`
### 3.5 Streaming
Jokainen generoitu token lähetetään heti `llm_chunk`-viestinä:
```json
{"type": "llm_chunk", "token": "print", "prompt": "...", "model": "Qwen2.5-Coder", "task_id": "uuid"}
```
UI päivittää streaming-korttia reaaliaikaisesti appendaamalla tokeneita.
---
## 4. Terminaaliemulaattori
### 4.1 Rakenne
```html
<div id="agent-hub-status"> <!-- Status-palkki (Hub + Laskenta) -->
<div id="agent-terminal"> <!-- Scrollaava tulosalue, max 100 riviä -->
<div> <!-- Input-rivi -->
<span>$</span>
<input id="term-input">
<div id="term-dropdown"> <!-- Autocompletion-valikko -->
</div>
```
### 4.2 Komentojen käsittely
```javascript
function termExec(cmd) {
// Parsitaan: "kpn" + alikomento + argumentit
// Tuetut: help, run, pipeline, load, status, models, hello, clear
// Agenttinimi → malli-mapping: "coder" → "qwen-coder"
}
```
### 4.3 Tab-completion (kolmitasoinen)
```javascript
const kpnCommands = {
'kpn': ['help', 'run', 'pipeline', 'load', ...],
'kpn run': ['coder', 'manager', 'qwen-coder', ...],
};
const kpnExamples = {
'kpn run coder': ['"hello world in python"', ...],
};
```
**Käyttö:**
| Näppäin | Toiminto |
|---------|----------|
| TAB | Täydennä seuraava sana tai avaa dropdown |
| Shift-TAB | Poista viimeinen sana (lainausmerkit kokonaisuutena) |
| ↑ / ↓ | Navigoi dropdownissa (tai komentohistoriassa) |
| Enter | Valitse dropdownista tai suorita komento |
| Esc | Sulje dropdown |
### 4.4 Dropdown-valikko
```javascript
function showDropdown(items, prefix) {
// Luo div.term-dd-item per vaihtoehto
// Positio: absolute, bottom: 100% (inputin yläpuolella)
// Mouseenter → highlight, click → valinta
}
```
### 4.5 Komentohistoria
```javascript
const termHistory = []; // Kaikki ajetut komennot (viimeisin ensin)
let termHistIdx = -1; // Nykyinen positio historiassa
// ArrowUp: termHistIdx++, ArrowDown: termHistIdx--
```
---
## 5. Status-palkit ja tilaindikaattorit
### 5.1 Hub-yhteyden tila
| Tila | Väri | Teksti | Tooltip |
|------|------|--------|---------|
| Yhdistetään | 🟡 | "Yhdistetään..." | WebSocket-yhteys Kipinä Hubiin |
| Yhdistetty | 🟢 | "Yhdistetty" | Tehtävien jakelu aktiivinen |
| Katkennut | 🔴 | "Yhteys katkennut" | Tarkista verkko, lataa uudelleen |
### 5.2 Laskentasolmun tila
| Tila | Väri | Teksti | Nappi |
|------|------|--------|-------|
| Ei käynnissä | ⚫ | "—" | `[Alusta laskentasolmu]` sininen |
| Lataa | 🟡 | "Ladataan..." | `[Peruuta]` punainen |
| Valmis | 🟢 | "Qwen2.5-Coder" | `[✓ Valmis]` vihreä |
### 5.3 Pipeline-tilakone (Codelab)
```
Step 1: WebAssembly-ytimen lataus [◯ → ◷ → ✓]
Step 2: Tokenizer (7 MB) [◯ → ◷ → ✓]
Step 3: Mallipainot (990 MB) [◯ → ◷ 45% → ✓ cache]
Step 4: Mallin rakentaminen [◯ → ◷ → ✓]
Step 5: Valmis generoimaan [◯ → ✓]
```
**Seuranta console.log-viesteistä:**
```javascript
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Malli ladattu')) {
// Merkkaa kaikki vaiheet valmiiksi (myös cache-hitillä)
setStep('step-wasm', 'done');
setStep('step-tokenizer', 'done');
setStep('step-model', 'done', 'cache');
setStep('step-build', 'done');
setStep('step-ready', 'done');
}
```
---
## 6. Tietoturva
### 6.1 XSS-suojaus
```javascript
function esc(str) {
return String(str).replace(/&/g,'&amp;').replace(/</g,'&lt;')
.replace(/>/g,'&gt;').replace(/"/g,'&quot;');
}
```
**Käyttöpaikat:** Kaikki `innerHTML`-insertoinnit joissa on käyttäjä- tai backend-dataa.
### 6.2 System prompt -piilotus
```javascript
function stripSystemPrompt(prompt) {
const parts = prompt.split('\n\n');
return parts[parts.length - 1] || prompt;
}
```
### 6.3 Viestityyppivalidointi (backend)
```rust
const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &[
"auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done",
"llm_error", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"
];
fn validate_message(text: &str) -> Result<Value, &'static str> {
// 1. JSON-parsinta
// 2. "type"-kenttä pakollinen
// 3. Tyyppi sallittujen listalla
// 4. Tyyppikohtainen validointi (esim. pair_done: token_count <= 10000)
}
```
### 6.4 Rate limiting
```rust
// Per-IP liukuva ikkuna: max 10 pyyntöä per 60s
let entry = limits.entry(addr.ip()).or_insert((now, 0));
if now.duration_since(entry.0).as_secs() >= 60 {
*entry = (now, 1);
} else {
entry.1 += 1;
if entry.1 > 10 { return 429 Too Many Requests; }
}
```
### 6.5 Gamification-huijauksen esto
```rust
// Hub jakaa task_id:n → tallentaa pending_task_ids:hen
// Merkkejä jaetaan VAIN jos llm_done sisältää validin task_id:n
let valid_task = state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid);
if active_incentives && valid_task {
*balance += 20;
}
```
---
## 7. Syntaksikorostus
### 7.1 Highlight.js-integraatio
```html
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/styles/github-dark.min.css">
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/highlight.min.js"></script>
```
```javascript
function highlightCode(code) {
if (typeof hljs !== 'undefined') {
return hljs.highlightAuto(code).value; // Automaattinen kielentunnistus
}
return esc(code); // Fallback
}
```
**Käyttöpaikat:** Codelab-tulokset, agents-terminaalin vastaukset, network-chat.
---
## 8. Agenttien orkestrointi
### 8.1 Multi-agent pipeline
```
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Manageri │ ──→ │ Koodari │ ──→ │ Testaaja │
│ Analysoi │ │ Koodaa │ │ Arvioi │
│ tehtävä │ │ ratkaisu │ │ koodi │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
```
```javascript
async function kpnPipeline(task) {
const plan = await kpnRun('qwen-coder', `Analysoi: ${task}`);
if (!plan) return;
const code = await kpnRun('qwen-coder', `Koodaa: ${plan}`);
if (!code) return;
await kpnRun('smollm-135m', `Arvioi: ${code}`);
}
```
### 8.2 Agenttien promptien hallinta
```javascript
const agentPrompts = {
manager: { model: 'qwen-coder', prompt: 'Olet projektipäällikkö...' },
coder: { model: 'qwen-coder', prompt: 'Olet ohjelmistokehittäjä...' },
// ...
};
// Tallennetaan localStorage:en per agentti
localStorage.setItem('kpn-agent-prompt-coder', customPrompt);
```
### 8.3 Yhteinen promptikonteksti
```javascript
async function kpnRun(model, prompt) {
const parts = [];
if (sharedPrompt) parts.push(sharedPrompt); // Kaikille yhteinen
if (agent.prompt) parts.push(agent.prompt); // Agenttikohtainen
parts.push(prompt); // Käyttäjän pyyntö
const fullPrompt = parts.join('\n\n');
// → HTTP POST /api/v1/chat/completions
}
```
---
## 9. Teknologiapino
| Kerros | Teknologia | Tarkoitus |
|--------|------------|-----------|
| Frontend | Vanilla JS + HTML + CSS | Ei build-steppiä, toimii suoraan |
| Wasm | Rust + wasm-bindgen | Inferenssi selaimessa |
| LLM | Candle (Rust) | Transformer-inferenssi CPU:lla |
| Tensorit | Burn (Rust) | GPU-tensorilaskenta (WebGPU/NdArray) |
| Backend | Axum + Tokio (Rust) | Async WebSocket + HTTP -palvelin |
| Tietokanta | SQLite (rusqlite) | Sessiot ja tulokset |
| Cache | IndexedDB | Mallipainot selaimen pysyvässä muistissa |
| Korostus | Highlight.js (CDN) | Syntaksikorostus, automaattinen kielentunnistus |
| Tokenizer | HuggingFace tokenizers | BPE-tokenisaatio Wasmissa |
---
## 10. Jatkokehitysideoita
Näiden rakennuspalasten pohjalta voi rakentaa:
- **Oma chat-UI:** WebSocket + streaming + syntaksikorostus
- **Hajautettu laskentaverkko:** Hub + node-rekisteri + busy-state + työjono
- **Selain-LLM:** Wasm + Candle + IndexedDB-cache + warmup
- **Agenttipohjainen työnkulku:** Pipeline + prompt-orkestrointi + reititys
- **Terminaaliemulasttori:** Input + historia + tab-completion + dropdown
- **Reaaliaikadashboard:** WebSocket broadcast + tilaindikaattorit + metriikat

View File

@@ -1,6 +1,13 @@
#!/bin/bash
set -e
if [ "$1" == "local" ]; then
echo "=== Kipinä Studio Local Development ==="
echo "Käynnistetään kokonaisuus puhtaasti Docker-kontissa..."
docker compose up agentic-poc
exit 0
fi
SERVER="ubuntu@86.50.252.98"
REMOTE_DIR="~/code/agentic-studio/network-poc"
KEY="$HOME/.ssh/id_rsa"
@@ -14,9 +21,23 @@ fi
echo "=== Kipinä Studio Deploy ==="
# 0. Commitoidaan uncommitted muutokset ennen deployta
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
if ! git -C "$SCRIPT_DIR" diff --quiet HEAD 2>/dev/null || \
[ -n "$(git -C "$SCRIPT_DIR" ls-files --others --exclude-standard 2>/dev/null)" ]; then
echo "[0] Uncommitted muutoksia havaittu — commitoidaan..."
read -rp " Commit-viesti: " DEPLOY_MSG
if [ -z "$DEPLOY_MSG" ]; then
DEPLOY_MSG="Deploy $(date +%Y-%m-%d\ %H:%M)"
fi
git -C "$SCRIPT_DIR" add -A
git -C "$SCRIPT_DIR" commit -m "$DEPLOY_MSG"
echo " Commitoitu: $DEPLOY_MSG"
fi
# 1. Rakennetaan Docker-image lokaalisti
echo "[1/4] Rakennetaan image lokaalisti..."
docker build -f Dockerfile.prod -t kipina-agentic:latest .
docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile.prod -t kipina-agentic:latest .
# 2. Tallennetaan tiedostoon
echo "[2/5] Pakataan image..."
@@ -39,7 +60,11 @@ echo "=== Valmis! https://kipina.studio ==="
# Discord-notifikaatio
DISCORD_WEBHOOK="https://discord.com/api/webhooks/1489504066898755687/8U02d0wug-3MkVax0xMmRoj0s_-V1psnNLPWdSOjnGnKRBUpPjaU6XiX9Iu8DgJI69AP"
COMMIT_MSG=$(git log -1 --pretty=format:"%s" 2>/dev/null || echo "?")
curl -s -H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"content\":\"🚀 **Kipinä Studio julkaistu!**\n> ${COMMIT_MSG}\n> https://kipina.studio\n> Admin: https://kipina.studio/admin (salasana: kipina)\"}" \
"$DISCORD_WEBHOOK" > /dev/null
COMMIT_HASH=$(git -C "$SCRIPT_DIR" log -1 --pretty=format:"%h" 2>/dev/null || echo "?")
COMMIT_MSG=$(git -C "$SCRIPT_DIR" log -1 --pretty=format:"%s" 2>/dev/null || echo "?")
# python3 escapettaa erikoismerkit JSON-turvallisesti
PAYLOAD=$(python3 -c "import json,sys; print(json.dumps({'content': sys.argv[1]}))" \
"🚀 **Kipinä Studio julkaistu!**
> \`${COMMIT_HASH}\` ${COMMIT_MSG}
> https://kipina.studio")
curl -s -H "Content-Type: application/json" -d "$PAYLOAD" "$DISCORD_WEBHOOK" > /dev/null

View File

@@ -15,3 +15,4 @@ uuid = { version = "1.7.0", features = ["v4", "serde"] }
futures = "0.3"
rusqlite = { version = "0.31", features = ["bundled"] }
chrono = "0.4"
base64 = "0.22"

Binary file not shown.

View File

@@ -25,16 +25,23 @@ const ALLOWED_ORIGINS: &[&str] = &[
];
// Sallitut viestityyypit clientilta
const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &["auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"];
const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &["auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done", "llm_error", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"];
struct AppState {
next_node_id: Mutex<u64>,
nodes_vram: Mutex<HashMap<u64, u32>>,
nodes_tokens: Mutex<HashMap<u64, u32>>, // Gamification: Kipinä Tokens
total_tasks: Mutex<u64>,
stats_tx: broadcast::Sender<String>,
node_channels: tokio::sync::RwLock<HashMap<u64, tokio::sync::mpsc::UnboundedSender<String>>>, // Kohdennettu reititys
pending_consensus: tokio::sync::RwLock<HashMap<String, Vec<serde_json::Value>>>, // Proof of Compute -konsensus
feature_flags: tokio::sync::RwLock<HashMap<String, bool>>, // Tuntee TODO.md:n ruksit lennosta
ip_connections: Mutex<HashMap<IpAddr, u32>>,
node_ips: Mutex<HashMap<u64, IpAddr>>,
node_tasks: Mutex<HashMap<u64, String>>, // node_id → selected_task
node_busy: Mutex<std::collections::HashSet<u64>>, // Solmut joilla on aktiivinen tehtävä
pending_task_ids: Mutex<std::collections::HashSet<String>>, // Hubin jakamat task_id:t (gamification-validointi)
api_rate_limits: Mutex<HashMap<IpAddr, (std::time::Instant, u32)>>, // IP → (ikkuna-alku, pyyntömäärä)
db: db::NodeDb,
}
@@ -244,16 +251,51 @@ async fn main() {
let state = Arc::new(AppState {
next_node_id: Mutex::new(1),
nodes_vram: Mutex::new(HashMap::new()),
nodes_tokens: Mutex::new(HashMap::new()),
total_tasks: Mutex::new(0),
stats_tx: stats_tx.clone(),
node_channels: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
pending_consensus: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
feature_flags: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
ip_connections: Mutex::new(HashMap::new()),
node_ips: Mutex::new(HashMap::new()),
node_tasks: Mutex::new(HashMap::new()),
node_busy: Mutex::new(std::collections::HashSet::new()),
pending_task_ids: Mutex::new(std::collections::HashSet::new()),
api_rate_limits: Mutex::new(HashMap::new()),
db: db::NodeDb::new(&std::env::var("DATABASE_PATH").unwrap_or_else(|_| "nodes.db".to_string())),
});
tracing::info!("Tietokanta alustettu");
let state_for_watcher = state.clone();
tokio::spawn(async move {
// Ensimmäinen luku heti, sitten 3s välein
let mut interval = tokio::time::interval(tokio::time::Duration::from_secs(3));
let file_path = std::env::var("FEATURE_FLAGS_FILE").unwrap_or_else(|_| "../TODO.md".to_string());
loop {
interval.tick().await;
if let Ok(content) = tokio::fs::read_to_string(&file_path).await {
let mut flags = HashMap::new();
for line in content.lines() {
if line.starts_with("- [ ] **") || line.starts_with("- [x] **") {
let is_active = line.starts_with("- [x]");
if let Some(start_idx) = line.find("**") {
let start = start_idx + 2;
if let Some(end_idx) = line[start..].find("**") {
let end = end_idx + start;
let feature_name = line[start..end].trim_end_matches(':').trim().to_string();
flags.insert(feature_name, is_active);
}
}
}
}
*state_for_watcher.feature_flags.write().await = flags;
}
}
});
let state_for_task = state.clone();
// Ajastin, joka jakaa satunnaisia tekoälytehtäviä eri pituuksilla
@@ -376,41 +418,37 @@ async fn api_stats(
) -> axum::response::Response {
if !check_admin_auth(&headers) { return admin_unauthorized(); }
let mut stats = state.db.get_stats();
stats.as_object_mut().unwrap().insert("version".to_string(), serde_json::json!(env!("CARGO_PKG_VERSION")));
if let Some(obj) = stats.as_object_mut() {
obj.insert("version".to_string(), serde_json::json!(env!("CARGO_PKG_VERSION")));
}
axum::Json(stats).into_response()
}
fn check_admin_auth(headers: &axum::http::HeaderMap) -> bool {
let password = std::env::var("ADMIN_PASSWORD").unwrap_or_else(|_| "kipina".to_string());
let password = match std::env::var("ADMIN_PASSWORD") {
Ok(p) if !p.is_empty() => p,
_ => {
tracing::warn!("ADMIN_PASSWORD ei ole asetettu — käytetään oletusta 'kipina' (ÄLÄ käytä tuotannossa!)");
"kipina".to_string()
}
};
if let Some(auth) = headers.get("authorization").and_then(|v| v.to_str().ok()) {
if auth.starts_with("Basic ") {
if let Ok(decoded) = String::from_utf8(
base64_decode(auth.trim_start_matches("Basic ").trim())
) {
// Tarkistetaan "user:password" — käyttäjänimi ei väliä
use base64::Engine;
if let Ok(decoded_bytes) = base64::engine::general_purpose::STANDARD
.decode(auth.trim_start_matches("Basic ").trim())
{
if let Ok(decoded) = String::from_utf8(decoded_bytes) {
if let Some(pass) = decoded.split(':').nth(1) {
return pass == password;
}
}
}
}
}
false
}
fn base64_decode(input: &str) -> Vec<u8> {
// Yksinkertainen base64-dekooderi
const TABLE: &[u8; 64] = b"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/";
let mut out = Vec::new();
let bytes: Vec<u8> = input.bytes().filter(|&b| b != b'=').collect();
for chunk in bytes.chunks(4) {
let vals: Vec<u8> = chunk.iter().filter_map(|&b| TABLE.iter().position(|&t| t == b).map(|p| p as u8)).collect();
if vals.len() >= 2 { out.push((vals[0] << 2) | (vals[1] >> 4)); }
if vals.len() >= 3 { out.push((vals[1] << 4) | (vals[2] >> 2)); }
if vals.len() >= 4 { out.push((vals[2] << 6) | vals[3]); }
}
out
}
fn admin_unauthorized() -> axum::response::Response {
axum::response::Response::builder()
.status(401)
@@ -555,23 +593,36 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
tracing::info!("Solmu {} yhdistyi osoitteesta {}", node_id, ip);
let (node_tx, mut node_rx) = tokio::sync::mpsc::unbounded_channel::<String>();
// Tallennetaan node channel reititystä varten
{
state.node_channels.write().await.insert(node_id, node_tx);
}
// Yksinkertaistettu broadcast tx vastaanotto
let mut rx = state.stats_tx.subscribe();
let sender_task = tokio::spawn(async move {
loop {
match rx.recv().await {
tokio::select! {
result = rx.recv() => {
match result {
Ok(msg) => {
if sender.send(Message::Text(msg)).await.is_err() {
break;
if sender.send(Message::Text(msg)).await.is_err() { break; }
}
}
Err(tokio::sync::broadcast::error::RecvError::Lagged(_)) => {
Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
tracing::debug!("Broadcast lagged {} viestiä — ohitetaan", n);
continue;
}
Err(_) => {
break;
Err(_) => break, // Kanava suljettu
}
}
Some(direct_msg) = node_rx.recv() => {
if sender.send(Message::Text(direct_msg)).await.is_err() { break; }
}
else => break,
}
}
});
@@ -592,7 +643,8 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
let json = match validate_message(&text) {
Ok(j) => j,
Err(reason) => {
tracing::warn!("Solmu {} ({}) lähetti virheellisen viestin: {} — {:?}", node_id, ip, reason, &text[..text.len().min(100)]);
let preview: String = text.chars().take(100).collect();
tracing::warn!("Solmu {} ({}) lähetti virheellisen viestin: {} — {:?}", node_id, ip, reason, preview);
continue;
}
};
@@ -722,10 +774,32 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
}
let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
let active_incentives = state.feature_flags.read().await.get("Insentiivit").copied().unwrap_or(false);
let ui_sync = state.feature_flags.read().await.get("Pelimerkkien UI-synkkaus").copied().unwrap_or(false);
let mut current_balance = 0;
{
let mut task_count = state.total_tasks.lock().unwrap();
*task_count += 1;
if active_incentives {
let mut tokens = state.nodes_tokens.lock().unwrap();
let balance = tokens.entry(node_id).or_insert(0);
*balance += 5; // Palkkio: 5 Kipinä-merkkiä
current_balance = *balance;
}
}
if active_incentives && ui_sync {
if let Some(tx) = state.node_channels.read().await.get(&node_id) {
let msg = serde_json::json!({
"type": "token_balance",
"balance": current_balance
});
let _ = tx.send(msg.to_string());
}
}
broadcast_stats(&state).await;
}
} else if msg_type == "single_tokenize_done" {
@@ -745,6 +819,13 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
}
} else if msg_type == "llm_done" {
// Vapautetaan solmu ja tarkistetaan task_id:n aitous
state.node_busy.lock().unwrap().remove(&node_id);
let valid_task = if let Some(tid) = json.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()) {
state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid)
} else {
false
};
{
let mut json = json;
if let Some(obj) = json.as_object_mut() {
@@ -766,18 +847,53 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
}
let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
let active_incentives = state.feature_flags.read().await.get("Insentiivit").copied().unwrap_or(false);
let ui_sync = state.feature_flags.read().await.get("Pelimerkkien UI-synkkaus").copied().unwrap_or(false);
let mut current_balance = 0;
{
let mut task_count = state.total_tasks.lock().unwrap();
*task_count += 1;
if active_incentives && valid_task {
let mut tokens = state.nodes_tokens.lock().unwrap();
let balance = tokens.entry(node_id).or_insert(0);
*balance += 20; // Palkkio: 20 Kipinä-merkkiä
current_balance = *balance;
}
}
if active_incentives && ui_sync {
if let Some(tx) = state.node_channels.read().await.get(&node_id) {
let msg = serde_json::json!({
"type": "token_balance",
"balance": current_balance
});
let _ = tx.send(msg.to_string());
}
}
broadcast_stats(&state).await;
}
} else if msg_type == "llm_error" {
state.node_busy.lock().unwrap().remove(&node_id);
if let Some(tid) = json.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()) {
state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid);
}
{
let mut json = json;
if let Some(obj) = json.as_object_mut() {
obj.insert("node_id".to_string(), serde_json::json!(node_id));
}
let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
}
} else if msg_type == "user_text" {
// Käyttäjän lähettämä teksti — broadcastataan pair_taskina ja llm_promptina
let text = json.get("text").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
let task_type = json.get("task_type").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("tokenize");
if !text.is_empty() {
tracing::info!("Solmu {} lähetti oman tekstin ({}): \"{}\"", node_id, task_type, &text[..text.len().min(80)]);
let preview: String = text.chars().take(80).collect();
tracing::info!("Solmu {} lähetti oman tekstin ({}): \"{}\"", node_id, task_type, preview);
match task_type {
"tokenize" => {
let msg = serde_json::json!({
@@ -787,12 +903,11 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
let _ = state.stats_tx.send(msg.to_string());
}
_ => {
// LLM-prompti
for model in &["smollm-135m", "qwen-05b", "phi3-mini", "qwen-coder"] {
// LLM-prompti: lähetetään VAIN valitulle mallille, ei kaikille (välttää turhaa ruuhkaa ja busy-tiloja)
let prompt = serde_json::json!({
"type": "llm_prompt",
"prompt": text,
"model": model,
"model": task_type,
});
let _ = state.stats_tx.send(prompt.to_string());
}
@@ -800,25 +915,24 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
}
}
}
}
// Yhteys katkesi — merkitään session päättyneeksi ja siivotaan
// Yhteys katkesi — merkitään session päättyneeksi ja siivotaan atomisesti
state.db.close_session(node_id);
state.node_tasks.lock().unwrap().remove(&node_id);
{
// Lukitaan kaikki kerralla, jotta solmu ei ole osittain siivottu
let mut tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
let mut conns = state.ip_connections.lock().unwrap();
let mut ips = state.node_ips.lock().unwrap();
let mut vram = state.nodes_vram.lock().unwrap();
let mut busy = state.node_busy.lock().unwrap();
tasks.remove(&node_id);
busy.remove(&node_id);
if let Some(count) = conns.get_mut(&ip) {
*count = count.saturating_sub(1);
if *count == 0 {
conns.remove(&ip);
if *count == 0 { conns.remove(&ip); }
}
}
}
{
state.node_ips.lock().unwrap().remove(&node_id);
}
{
state.nodes_vram.lock().unwrap().remove(&node_id);
ips.remove(&node_id);
vram.remove(&node_id);
}
tracing::info!("Solmu {} ({}) poistui verkosta.", node_id, ip);
broadcast_stats(&state).await;
@@ -840,8 +954,111 @@ struct ChatCompletionResponse {
async fn api_chat_completions(
axum::extract::State(state): axum::extract::State<Arc<AppState>>,
ConnectInfo(addr): ConnectInfo<SocketAddr>,
axum::Json(payload): axum::Json<ChatCompletionRequest>,
) -> axum::response::Response {
// Rate limiting: max 10 pyyntöä per IP per minuutti
{
let mut limits = state.api_rate_limits.lock().unwrap();
let now = std::time::Instant::now();
let entry = limits.entry(addr.ip()).or_insert((now, 0));
if now.duration_since(entry.0).as_secs() >= 60 {
*entry = (now, 1); // Uusi ikkuna
} else {
entry.1 += 1;
if entry.1 > 10 {
return (axum::http::StatusCode::TOO_MANY_REQUESTS, "Liian monta pyyntöä — yritä minuutin kuluttua").into_response();
}
}
}
// Etsitään vapaa tai varattu solmu, joka vastaa pyydettyä mallia
let (target_node_free, target_node_any, total_matching) = {
let tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
let busy = state.node_busy.lock().unwrap();
let matching: Vec<u64> = tasks.iter().filter(|(_, task)| {
if payload.model == "qwen-coder" {
*task == "qwen-coder-05b" || *task == "qwen-coder"
} else {
**task == payload.model
}
}).map(|(k, _)| *k).collect();
let free = matching.iter().find(|id| !busy.contains(id)).copied();
let any = matching.first().copied();
(free, any, matching.len())
};
// Broadcastataan reititystila UI:lle
let task_id = payload.task_id.clone();
if target_node_any.is_none() {
// Ei yhtään solmua tälle mallille
return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Ei solmua tälle mallille (käynnistä malli selaimessa)").into_response();
}
let target_node_id;
if let Some(free_id) = target_node_free {
// Vapaa solmu löytyi — reititetään suoraan
target_node_id = free_id;
let node_type = if state.node_tasks.lock().unwrap().get(&free_id).map(|t| t.contains("native")).unwrap_or(false) { "natiivi" } else { "selain" };
let routing_msg = serde_json::json!({
"type": "task_routed",
"task_id": task_id,
"node_id": free_id,
"node_type": node_type,
"status": "routed",
"message": format!("Reititetty solmulle #{}", free_id),
});
let _ = state.stats_tx.send(routing_msg.to_string());
} else {
// Kaikki solmut varattuja — odotetaan vapautumista (max 30s)
let queue_msg = serde_json::json!({
"type": "task_routed",
"task_id": task_id,
"status": "queued",
"message": format!("Kaikki {} solmua varattuja — odotetaan vapautumista...", total_matching),
});
let _ = state.stats_tx.send(queue_msg.to_string());
// Pollaa busy-tilaa 500ms välein, max 30s
let mut waited = 0u32;
loop {
tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)).await;
waited += 500;
let free = {
let tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
let busy = state.node_busy.lock().unwrap();
tasks.iter().find(|(node_id, task)| {
let model_match = if payload.model == "qwen-coder" {
*task == "qwen-coder-05b" || *task == "qwen-coder"
} else {
**task == payload.model
};
model_match && !busy.contains(node_id)
}).map(|(k, _)| *k)
};
if let Some(id) = free {
target_node_id = id;
let routing_msg = serde_json::json!({
"type": "task_routed",
"task_id": task_id,
"node_id": id,
"status": "routed",
"message": format!("Solmu #{} vapautui — reititetään ({:.1}s jonossa)", id, waited as f64 / 1000.0),
});
let _ = state.stats_tx.send(routing_msg.to_string());
break;
}
if waited >= 30000 {
return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Aikakatkaisu: kaikki solmut varattuja 30s ajan").into_response();
}
}
};
// Merkitään solmu varatuksi ja task_id jaetuksi
state.node_busy.lock().unwrap().insert(target_node_id);
state.pending_task_ids.lock().unwrap().insert(payload.task_id.clone());
let msg = serde_json::json!({
"type": "llm_prompt",
"prompt": payload.prompt,
@@ -849,31 +1066,58 @@ async fn api_chat_completions(
"task_id": payload.task_id,
});
// Odotuskanava valmiiksi (solmu palauttaa tuloksen stats_tx kautta)
let mut rx = state.stats_tx.subscribe();
let _ = state.stats_tx.send(msg.to_string());
// Kohdennettu reititys: lähetetään AI-tehtävä suoraan VAIN valitulle solmulle
{
let channels = state.node_channels.read().await;
if let Some(tx) = channels.get(&target_node_id) {
let _ = tx.send(msg.to_string());
tracing::info!("Reititettiin API-pyyntö solmulle {} (Malli: {})", target_node_id, payload.model);
} else {
return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Verkkovirhe: solmun yhteys katkesi reitityksen aikana").into_response();
}
}
let timeout = tokio::time::timeout(std::time::Duration::from_secs(120), async move {
while let Ok(msg_str) = rx.recv().await {
loop {
let msg_str = match rx.recv().await {
Ok(msg) => msg,
Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
tracing::debug!("API-kanava lagged {} viestiä", n);
continue;
}
Err(_) => return Ok(None), // Kanava suljettu
};
if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg_str) {
if v["type"].as_str() == Some("llm_done") {
if let Some(tid) = v["task_id"].as_str() {
if tid == payload.task_id {
return Some(ChatCompletionResponse {
return Ok(Some(ChatCompletionResponse {
response: v["response"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
model: v["model"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
tokens_generated: v["tokens_generated"].as_u64().unwrap_or(0),
});
}));
}
}
} else if v["type"].as_str() == Some("llm_error") {
if let Some(tid) = v["task_id"].as_str() {
if tid == payload.task_id {
return Err(v["error"].as_str().unwrap_or("Määrittelemätön virhe solmussa").to_string());
}
}
}
}
}
None
#[allow(unreachable_code)]
Ok(None)
}).await;
match timeout {
Ok(Some(res)) => axum::Json(res).into_response(),
Ok(None) => (axum::http::StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, "Verkkovirhe: yhteys katkesi").into_response(),
Err(_) => (axum::http::StatusCode::GATEWAY_TIMEOUT, "Aikakatkaisu: yksikään solmu ei vastannut 120s sisällä").into_response(),
Ok(Ok(Some(res))) => axum::Json(res).into_response(),
Ok(Ok(None)) => (axum::http::StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, "Verkkovirhe: yhteys katkesi").into_response(),
Ok(Err(err)) => (axum::http::StatusCode::CONFLICT, err).into_response(),
Err(_) => (axum::http::StatusCode::GATEWAY_TIMEOUT, "Aikakatkaisu: solmu ei saanut tehtävää ajoissa valmiiksi").into_response(),
}
}

View File

@@ -2,15 +2,68 @@ use candle_core::{Device, Tensor, DType};
use candle_nn::VarBuilder;
use candle_transformers::models::qwen2::{Config as QwenConfig, ModelForCausalLM as QwenModel};
use hf_hub::{api::sync::Api, Repo, RepoType};
use std::path::PathBuf;
use std::time::Instant;
/// Top-k sampling with temperature and repetition penalty
fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, temperature: f64, generated_tokens: &[u32], repetition_penalty: f64, rng_state: &mut u64) -> Result<u32, String> {
let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().map_err(|e| format!("to_vec1: {}", e))?;
if logits_vec.is_empty() { return Err("Tyhjä logits".to_string()); }
// Repetition penalty: rankaisee jo generoituja tokeneita
for &token_id in generated_tokens {
if (token_id as usize) < logits_vec.len() {
let logit = &mut logits_vec[token_id as usize];
if *logit > 0.0 {
*logit /= repetition_penalty as f32;
} else {
*logit *= repetition_penalty as f32;
}
}
}
// Temperature scaling
if temperature > 0.0 && temperature != 1.0 {
for logit in logits_vec.iter_mut() {
*logit /= temperature as f32;
}
}
// Top-k: etsitään k suurinta
let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
indexed.truncate(k);
if k == 1 || temperature == 0.0 {
return Ok(indexed[0].0 as u32);
}
// Softmax top-k:lle
let max_logit = indexed[0].1;
let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
let sum: f32 = exps.iter().sum();
let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();
// XorShift64 RNG
*rng_state ^= *rng_state << 13;
*rng_state ^= *rng_state >> 7;
*rng_state ^= *rng_state << 17;
let rand_val = (*rng_state % 10000) as f32 / 10000.0;
let mut cumulative = 0.0;
for (i, p) in probs.iter().enumerate() {
cumulative += p;
if rand_val < cumulative {
return Ok(indexed[i].0 as u32);
}
}
Ok(indexed[0].0 as u32)
}
pub struct LlmEngine {
tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
model_path: PathBuf,
model: QwenModel,
device: Device,
dtype: DType,
config: QwenConfig,
eos_token: u32,
}
@@ -22,10 +75,10 @@ impl LlmEngine {
let dtype = if device.is_cuda() { DType::F16 } else { DType::F32 };
tracing::info!("Ladataan Qwen2.5-0.5B-Instruct...");
tracing::info!("Ladataan Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct...");
let api = Api::new().map_err(|e| format!("HF API: {}", e))?;
let repo = api.repo(Repo::with_revision(
"Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct".to_string(),
"Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct".to_string(),
RepoType::Model,
"main".to_string(),
));
@@ -54,44 +107,42 @@ impl LlmEngine {
hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
};
// Testi-lataus varmistaa, että painot toimivat
let start = Instant::now();
let vb = unsafe {
VarBuilder::from_mmaped_safetensors(&[model_path.clone()], dtype, &device)
.map_err(|e| format!("VarBuilder: {}", e))?
};
let _model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
let model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
tracing::info!("Malli ladattu ({:.1}s) — {}", start.elapsed().as_secs_f64(), device_name);
Ok(LlmEngine {
tokenizer,
model_path,
model,
device,
dtype,
config,
eos_token: 151645,
})
}
/// Luo tuore malliinstanssi (nollaa KV-cachen)
fn fresh_model(&self) -> Result<QwenModel, String> {
let vb = unsafe {
VarBuilder::from_mmaped_safetensors(&[self.model_path.clone()], self.dtype, &self.device)
.map_err(|e| format!("VarBuilder: {}", e))?
};
QwenModel::new(&self.config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))
}
pub fn generate(&mut self, prompt: &str, max_tokens: usize) -> Result<GenerateResult, String> {
let formatted = format!("<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", prompt);
// Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla → malli jatkaa suoraan koodilla
let formatted = format!("<|im_start|>system\nYou are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", prompt);
let encoding = self.tokenizer.encode(formatted.as_str(), true)
.map_err(|e| format!("Encode: {}", e))?;
let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
let input_len = input_ids.len();
// Tuore malli joka promptille (nollaa KV-cachen)
let mut model = self.fresh_model()?;
// Nollataan KV-cache edellisestä promptista
self.model.clear_kv_cache();
// Sampling-parametrit
let temperature = 0.7;
let top_k = 40;
let repetition_penalty = 1.15;
let mut rng_state: u64 = std::time::SystemTime::now()
.duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
.unwrap()
.as_nanos() as u64;
let start = Instant::now();
@@ -100,24 +151,24 @@ impl LlmEngine {
.and_then(|t| t.unsqueeze(0))
.map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;
let logits = model.forward(&input, 0)
let logits = self.model.forward(&input, 0)
.map_err(|e| format!("Forward prefill: {}", e))?;
let logits = logits.squeeze(0).map_err(|e| format!("Squeeze: {}", e))?;
let logits = if logits.dims().len() == 2 {
logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
let seq_len = logits.dim(0).map_err(|e| format!("Dim: {}", e))?;
if seq_len == 0 { return Err("Tyhjä tensori".to_string()); }
logits.get(seq_len - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
} else {
logits
};
let mut next_token = logits.argmax(0)
.map_err(|e| format!("Argmax: {}", e))?
.to_vec0::<u32>()
.map_err(|e| format!("to_vec0: {}", e))?;
let mut generated_text = String::new();
let mut tokens_generated: usize = 0;
let mut all_tokens: Vec<u32> = Vec::new();
let mut next_token = sample_top_k(&logits, top_k, temperature, &all_tokens, repetition_penalty, &mut rng_state)?;
if next_token != self.eos_token {
if let Ok(text) = self.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
generated_text.push_str(&text);
@@ -135,25 +186,35 @@ impl LlmEngine {
.and_then(|t| t.unsqueeze(0))
.map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;
let logits = model.forward(&input, pos)
let logits = self.model.forward(&input, pos)
.map_err(|e| format!("Forward pos {}: {}", pos, e))?;
let logits = logits.squeeze(0).map_err(|e| format!("Squeeze: {}", e))?;
let logits = if logits.dims().len() == 2 {
logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
let seq_len = logits.dim(0).map_err(|e| format!("Dim: {}", e))?;
if seq_len == 0 { break; }
logits.get(seq_len - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
} else {
logits
};
next_token = logits.argmax(0)
.map_err(|e| format!("Argmax: {}", e))?
.to_vec0::<u32>()
.map_err(|e| format!("to_vec0: {}", e))?;
next_token = sample_top_k(&logits, top_k, temperature, &all_tokens, repetition_penalty, &mut rng_state)?;
pos += 1;
if next_token == self.eos_token { break; }
if let Ok(text) = self.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
generated_text.push_str(&text);
// Stop-sekvenssit: katkaistaan kun malli alkaa selittää
let lower = generated_text.to_lowercase();
if lower.contains("\n###") || lower.contains("\nexplanation") || lower.contains("\nnote:") || lower.contains("\noutput:") || lower.contains("\n```\n\n") || lower.contains("\n// example") || lower.contains("\n# example") {
for stop in &["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n", "\n// Example", "\n// example", "\n# Example", "\n# example"] {
if let Some(pos) = generated_text.find(stop) {
generated_text.truncate(pos);
}
}
break;
}
}
all_tokens.push(next_token);
tokens_generated += 1;
@@ -165,7 +226,7 @@ impl LlmEngine {
} else { 0.0 };
Ok(GenerateResult {
text: generated_text,
text: strip_markdown_wrapper(&generated_text),
tokens_generated,
duration_ms: gen_time.as_millis() as f64,
tokens_per_sec,
@@ -173,6 +234,61 @@ impl LlmEngine {
}
}
const LANG_TAGS: &[&str] = &[
"python", "py", "rust", "rs", "javascript", "js", "typescript", "ts",
"java", "kotlin", "scala", "go", "ruby", "rb", "php", "swift",
"c", "cpp", "c++", "c#", "csharp", "r", "sql", "bash", "sh", "zsh",
"html", "css", "json", "yaml", "yml", "toml", "xml", "markdown", "md",
"lua", "perl", "dart", "elixir", "haskell", "hs", "ocaml", "zig",
"plaintext", "text", "txt",
];
/// Siivoa mallin tuottama vastaus (prefill-yhteensopiva).
fn strip_markdown_wrapper(text: &str) -> String {
let mut result = text.trim().to_string();
// 1. Kielitunniste — VAIN tunnettu kieli
if let Some(nl) = result.find('\n') {
let first = result[..nl].trim().to_lowercase();
if LANG_TAGS.contains(&first.as_str()) {
result = result[nl + 1..].to_string();
}
}
// 2. Sulkeva ``` — VAIN omalla rivillään lopussa
let trimmed = result.trim_end();
if trimmed.ends_with("```") {
let before = &trimmed[..trimmed.len() - 3];
if before.is_empty() || before.ends_with('\n') {
result = before.trim_end().to_string();
}
}
// 3. Johdantolauseet
let lower = result.trim().to_lowercase();
for prefix in &["sure!", "here is", "here's", "certainly!", "below is"] {
if lower.starts_with(prefix) {
if let Some(nl) = result.find('\n') { result = result[nl + 1..].to_string(); }
break;
}
}
// 4. Selityskommentit alusta
let mut lines: Vec<&str> = result.trim().lines().collect();
while !lines.is_empty() {
let first = lines[0].trim();
let is_preamble = first.starts_with("# ") && !first.starts_with("#!")
&& (first.to_lowercase().contains("this is")
|| first.to_lowercase().contains("simple")
|| first.to_lowercase().contains("program that")
|| first.to_lowercase().contains("here is")
|| first.to_lowercase().contains("the following")
|| first.to_lowercase().contains("below"));
if is_preamble { lines.remove(0); } else { break; }
}
lines.join("\n").trim().to_string()
}
pub struct GenerateResult {
pub text: String,
pub tokens_generated: usize,

View File

@@ -227,6 +227,7 @@ fn build_auth_message(allocated_gb: u32) -> String {
"status": "agent_ready",
"node_type": "native",
"allocated_gb": allocated_gb,
"selected_task": "qwen-coder-05b",
"system": sys,
});
@@ -318,10 +319,14 @@ async fn main() {
if text.contains("llm_prompt") && !busy {
if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&text) {
let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
if !prompt.is_empty() {
let task_id = task.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("?");
let msg_model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
if !prompt.is_empty() && msg_model.starts_with("qwen-coder") {
if let Some(ref mut engine) = llm {
busy = true;
tracing::info!("Generoidaan: \"{}\"", prompt);
tracing::info!("Generoidaan (task_id: {}): \"{}\"", task_id, prompt);
match engine.generate(prompt, 64) {
Ok(result) => {
@@ -336,12 +341,13 @@ async fn main() {
let done = json!({
"type": "llm_done",
"prompt": prompt,
"model": "Qwen2.5-0.5B-Instruct (native/GPU)",
"model": "Qwen2.5-Coder-0.5B (native/GPU)",
"response": result.text,
"tokens_generated": result.tokens_generated,
"duration_ms": result.duration_ms,
"tokens_per_sec": (result.tokens_per_sec * 10.0).round() / 10.0,
"load_time_ms": 0,
"task_id": task_id,
});
let _ = write.send(Message::Text(done.to_string())).await;
}

BIN
network-poc/node/nodes.db Normal file

Binary file not shown.

View File

@@ -130,8 +130,9 @@ async fn run_single_tokenize(text: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
let token_count = result["token_count"].as_u64().unwrap_or(0);
let cpt = result["chars_per_token"].as_f64().unwrap_or(0.0);
let preview: String = text.chars().take(50).collect();
console_log!("Tokenisaatio: \"{}\" → {} tokenia | {:.2} m/t | {:.2}ms",
&text[..text.len().min(50)], token_count, cpt, duration_ms);
preview, token_count, cpt, duration_ms);
let msg = serde_json::json!({
"type": "single_tokenize_done",
@@ -270,7 +271,8 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
} else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
if !prompt.is_empty() {
let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
if !prompt.is_empty() && model == "qwen-05b" {
LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
let ws_for_async = ws_clone.clone();
wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
@@ -284,7 +286,8 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
} else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
if !prompt.is_empty() {
let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
if !prompt.is_empty() && model.starts_with("phi3-mini") {
LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
let ws_for_async = ws_clone.clone();
wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
@@ -295,11 +298,22 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
}
} else if msg.contains("llm_prompt") && (current_task == 4 || current_task == 5) {
// Qwen2.5-Coder: 4 = 0.5B, 5 = 3B
if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
} else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
let task_id = task.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()).map(|s| s.to_string());
if !prompt.is_empty() {
if !prompt.is_empty() && model.starts_with("qwen-coder") {
if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
if let Some(tid) = task_id {
let err_msg = serde_json::json!({
"type": "llm_error",
"task_id": tid,
"error": "Solmu on paraikaa varattuna toisen tehtävän suorittamiseen"
});
let _ = ws_clone.borrow().send_with_str(&err_msg.to_string());
}
} else {
let use_3b = current_task == 5;
LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
let ws_for_async = ws_clone.clone();
@@ -309,6 +323,7 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
});
}
}
}
} else if msg.contains("ai_task") {
console_log!("Hub task vastaanotettu, ajetaan GPU:lla...");
let ws_for_async = ws_clone.clone();

View File

@@ -21,12 +21,98 @@ const MODEL_3B_PART1_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-I
const MODEL_3B_PART2_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/model-00002-of-00002.safetensors";
const TOKENIZER_3B_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/tokenizer.json";
async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<Vec<u8>, String> {
if let Ok(Some(bytes)) = storage::load_from_idb(key).await {
console_log!("[Coder] {} löytyi välimuistista ({} MB)", key, bytes.len() / 1024 / 1024);
struct CachedModel {
model: QwenModel,
tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
is_3b: bool,
}
/// Tunnetut kielitunnisteet joita malli voi tuottaa prefill-backtickien jälkeen.
const LANG_TAGS: &[&str] = &[
"python", "py", "rust", "rs", "javascript", "js", "typescript", "ts",
"java", "kotlin", "scala", "go", "ruby", "rb", "php", "swift",
"c", "cpp", "c++", "c#", "csharp", "r", "sql", "bash", "sh", "zsh",
"html", "css", "json", "yaml", "yml", "toml", "xml", "markdown", "md",
"lua", "perl", "dart", "elixir", "haskell", "hs", "ocaml", "zig",
"plaintext", "text", "txt",
];
/// Siivoa mallin tuottama vastaus.
/// Prefill-tekniikan vuoksi malli tuottaa: "rust\nfn main() {...}\n```"
/// eli kielitunniste alussa + sulkeva ``` lopussa. Molemmat poistetaan.
fn strip_markdown_wrapper(text: &str) -> String {
let mut result = text.trim().to_string();
// 1. Poistetaan kielitunniste ensimmäiseltä riviltä — VAIN jos se on tunnettu kieli
if let Some(first_newline) = result.find('\n') {
let first_line = result[..first_newline].trim().to_lowercase();
if LANG_TAGS.contains(&first_line.as_str()) {
result = result[first_newline + 1..].to_string();
}
}
// 2. Poistetaan sulkeva ``` VAIN jos se on omalla rivillään lopussa
let trimmed = result.trim_end();
if trimmed.ends_with("```") {
let before = &trimmed[..trimmed.len() - 3];
// Varmistetaan: edellinen merkki on rivinvaihto tai alku (eli ``` on oma rivinsä)
if before.is_empty() || before.ends_with('\n') {
result = before.trim_end().to_string();
}
}
// 3. Poistetaan johdantolauseet: "Sure! Here is...", "Certainly!" jne.
let lower = result.trim().to_lowercase();
for prefix in &["sure!", "here is", "here's", "certainly!", "below is"] {
if lower.starts_with(prefix) {
if let Some(newline) = result.find('\n') {
result = result[newline + 1..].to_string();
}
break;
}
}
// 4. Poistetaan selityskommentit alusta: "# This is a simple program..."
let mut lines: Vec<&str> = result.trim().lines().collect();
while !lines.is_empty() {
let first = lines[0].trim();
let is_preamble = first.starts_with("# ")
&& !first.starts_with("#!")
&& (first.to_lowercase().contains("this is")
|| first.to_lowercase().contains("simple")
|| first.to_lowercase().contains("program that")
|| first.to_lowercase().contains("here is")
|| first.to_lowercase().contains("the following")
|| first.to_lowercase().contains("below"));
if is_preamble { lines.remove(0); } else { break; }
}
lines.join("\n").trim().to_string()
}
thread_local! {
static RAM_CACHE: RefCell<std::collections::HashMap<String, Rc<Vec<u8>>>> = RefCell::new(std::collections::HashMap::new());
static MODEL_CACHE: RefCell<Option<CachedModel>> = RefCell::new(None);
}
async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<Rc<Vec<u8>>, String> {
// 1. Tarkistetaan RAM välimuisti (estää OOM ja levy-I/O pullonkaulat)
let ram_hit = RAM_CACHE.with(|cache| {
cache.borrow().get(key).cloned()
});
if let Some(bytes) = ram_hit {
console_log!("[Coder] {} löytyi nopeasta RAM-välimuistista!", key);
return Ok(bytes);
}
// 2. Tarkistetaan IndexedDB (jos selain on suljettu aikaisemmin)
if let Ok(Some(bytes)) = storage::load_from_idb(key).await {
console_log!("[Coder] {} löytyi IndexedDB-välimuistista ({} MB)", key, bytes.len() / 1024 / 1024);
let rc_bytes = Rc::new(bytes);
RAM_CACHE.with(|cache| cache.borrow_mut().insert(key.to_string(), rc_bytes.clone()));
return Ok(rc_bytes);
}
console_log!("[Coder] Ladataan {}...", key);
let window = web_sys::window().unwrap();
@@ -68,11 +154,85 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
}
}
console_log!("[Coder] Tallennetaan {} ({} MB)...", key, data.len() / 1024 / 1024);
console_log!("[Coder] Tallennetaan {} ({} MB) IndexedDB:hen...", key, data.len() / 1024 / 1024);
let _ = storage::save_to_idb(key, &data).await;
console_log!("[Coder] {} tallennettu!", key);
Ok(data)
let rc_data = Rc::new(data);
RAM_CACHE.with(|cache| cache.borrow_mut().insert(key.to_string(), rc_data.clone()));
Ok(rc_data)
}
/// Lataa tai palauttaa välimuistista valmiin mallin + tokenizerin
async fn get_or_build_model(use_3b: bool, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<(), String> {
// Tarkistetaan onko oikea malli jo muistissa
let cache_hit = MODEL_CACHE.with(|c| {
c.borrow().as_ref().map(|m| m.is_3b == use_3b).unwrap_or(false)
});
if cache_hit {
// Logitetaan kaikki välivaiheet valmiiksi, jotta pipeline-UI päivittyy
console_log!("[Coder] tokenizer löytyi (cache)");
console_log!("[Coder] model löytyi (cache)");
console_log!("[Coder] Malli ladattu (välimuistista)");
return Ok(());
}
let device = Device::Cpu;
let dtype = DType::F32;
// Tokenizer
let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_3B_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
let tok_key = if use_3b { "coder3b-tokenizer.json" } else { "coder05b-tokenizer.json" };
let tok_bytes = ensure_cached(tok_key, tok_url, ws).await?;
let tokenizer = tokenizers::Tokenizer::from_bytes(&tok_bytes[..])
.map_err(|e| format!("Tokenizer: {}", e))?;
// Painot
let tensors = if use_3b {
let part1 = ensure_cached("coder3b-model-part1.safetensors", MODEL_3B_PART1_URL, ws).await?;
let part2 = ensure_cached("coder3b-model-part2.safetensors", MODEL_3B_PART2_URL, ws).await?;
console_log!("[Coder] Rakennetaan 3B-mallia...");
let mut all_tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&part1[..], &device)
.map_err(|e| format!("Part1: {}", e))?;
let tensors2 = candle_core::safetensors::load_buffer(&part2[..], &device)
.map_err(|e| format!("Part2: {}", e))?;
all_tensors.extend(tensors2);
all_tensors
} else {
let model_bytes = ensure_cached("coder05b-model.safetensors", MODEL_05B_URL, ws).await?;
console_log!("[Coder] Rakennetaan 0.5B-mallia...");
candle_core::safetensors::load_buffer(&model_bytes[..], &device)
.map_err(|e| format!("Safetensors: {}", e))?
};
let vb = VarBuilder::from_tensors(tensors, dtype, &device);
let config = if use_3b {
QwenConfig {
vocab_size: 151936, hidden_size: 2048, intermediate_size: 11008,
num_hidden_layers: 36, num_attention_heads: 16, num_key_value_heads: 2,
max_position_embeddings: 32768, sliding_window: 32768, max_window_layers: 36,
tie_word_embeddings: true, rope_theta: 1000000.0, rms_norm_eps: 1e-6,
use_sliding_window: false, hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
}
} else {
QwenConfig {
vocab_size: 151936, hidden_size: 896, intermediate_size: 4864,
num_hidden_layers: 24, num_attention_heads: 14, num_key_value_heads: 2,
max_position_embeddings: 32768, sliding_window: 32768, max_window_layers: 21,
tie_word_embeddings: true, rope_theta: 1000000.0, rms_norm_eps: 1e-6,
use_sliding_window: false, hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
}
};
let model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
console_log!("[Coder] Malli ladattu ja välimuistitettu");
MODEL_CACHE.with(|c| {
*c.borrow_mut() = Some(CachedModel { model, tokenizer, is_3b: use_3b });
});
Ok(())
}
/// use_3b: false = 0.5B (nopea), true = 3B (laadukas)
@@ -80,155 +240,80 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
let size_label = if use_3b { "3B" } else { "0.5B" };
// Tokenizer (sama molemmille)
let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_3B_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
let tok_key = if use_3b { "coder3b-tokenizer.json" } else { "coder05b-tokenizer.json" };
let tok_bytes = match ensure_cached(tok_key, tok_url, &ws).await {
Ok(b) => b,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenizer-virhe: {}", e); return; }
};
let tokenizer = match tokenizers::Tokenizer::from_bytes(&tok_bytes) {
Ok(t) => t,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenizer-parsinta: {}", e); return; }
};
// Mallin painot
let device = Device::Cpu;
let dtype = DType::F32;
let tensors = if use_3b {
// 3B: kaksi osaa
let part1 = match ensure_cached("coder3b-model-part1.safetensors", MODEL_3B_PART1_URL, &ws).await {
Ok(b) => b,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli osa 1 virhe: {}", e); return; }
};
let part2 = match ensure_cached("coder3b-model-part2.safetensors", MODEL_3B_PART2_URL, &ws).await {
Ok(b) => b,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli osa 2 virhe: {}", e); return; }
};
console_log!("[Coder] Rakennetaan 3B-mallia...");
let mut all_tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&part1, &device)
.map_err(|e| format!("Part1: {}", e)).unwrap();
let tensors2 = candle_core::safetensors::load_buffer(&part2, &device)
.map_err(|e| format!("Part2: {}", e)).unwrap();
all_tensors.extend(tensors2);
all_tensors
} else {
// 0.5B: yksi osa
let model_bytes = match ensure_cached("coder05b-model.safetensors", MODEL_05B_URL, &ws).await {
Ok(b) => b,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli-virhe: {}", e); return; }
};
console_log!("[Coder] Rakennetaan 0.5B-mallia...");
match candle_core::safetensors::load_buffer(&model_bytes, &device) {
Ok(t) => t,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Safetensors: {}", e); return; }
}
};
let start_load = perf.now();
let vb = VarBuilder::from_tensors(tensors, dtype, &device);
let config = if use_3b {
QwenConfig {
vocab_size: 151936,
hidden_size: 2048,
intermediate_size: 11008,
num_hidden_layers: 36,
num_attention_heads: 16,
num_key_value_heads: 2,
max_position_embeddings: 32768,
sliding_window: 32768,
max_window_layers: 36,
tie_word_embeddings: true,
rope_theta: 1000000.0,
rms_norm_eps: 1e-6,
use_sliding_window: false,
hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
if let Err(e) = get_or_build_model(use_3b, &ws).await {
console_log!("[Coder] Mallin lataus: {}", e);
return;
}
} else {
QwenConfig {
vocab_size: 151936,
hidden_size: 896,
intermediate_size: 4864,
num_hidden_layers: 24,
num_attention_heads: 14,
num_key_value_heads: 2,
max_position_embeddings: 32768,
sliding_window: 32768,
max_window_layers: 21,
tie_word_embeddings: true,
rope_theta: 1000000.0,
rms_norm_eps: 1e-6,
use_sliding_window: false,
hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
}
};
let mut model = match QwenModel::new(&config, vb) {
Ok(m) => m,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Mallin lataus: {}", e); return; }
};
let load_time = perf.now() - start_load;
if load_time > 100.0 {
console_log!("[Coder] Malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
}
// Parsitaan JSON-prompti tai käytetään teksti sellaisenaan
let default_system = "You are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.";
let (actual_prompt, system_msg, max_new_tokens) = if prompt.starts_with('{') {
if let Ok(json) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&prompt) {
let p = json.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(&prompt).to_string();
let s = json.get("system").and_then(|v| v.as_str())
.unwrap_or("You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.").to_string();
let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(128) as usize;
let s = json.get("system").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(default_system).to_string();
let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(256) as usize;
(p, s, m)
} else {
(prompt.clone(), "You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.".to_string(), 128)
(prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
}
} else {
(prompt.clone(), "You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.".to_string(), 128)
(prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
};
let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", system_msg, actual_prompt);
// Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla
// eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantoa. strip_markdown_wrapper poistaa ``` jälkikäteen.
let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", system_msg, actual_prompt);
let encoding = match tokenizer.encode(formatted.as_str(), true) {
Ok(e) => e,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenisointivirhe: {}", e); return; }
};
// Inferenssi: käytetään välimuistissa olevaa mallia
let (generated_text, tokens_generated, gen_time) = MODEL_CACHE.with(|cache| {
let mut cache = cache.borrow_mut();
let cached = cache.as_mut().expect("Malli pitää olla ladattu");
let encoding = cached.tokenizer.encode(formatted.as_str(), true)
.map_err(|e| format!("Encode: {}", e)).unwrap();
let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
let input_len = input_ids.len();
console_log!("[Coder] Syöte: {} tokenia", input_len);
let device = Device::Cpu;
let start_gen = perf.now();
// max_new_tokens tulee JSON-promptista tai oletuksena 128
let eos_token = 151645u32;
let temperature: f32 = 0.7;
let top_k: usize = 40;
let repetition_penalty: f32 = 1.15;
// Nollataan KV-cache edellisestä promptista
cached.model.clear_kv_cache();
let mut generated_text = String::new();
let mut tokens_generated: usize = 0;
let eos_token = 151645u32;
let mut all_generated: Vec<u32> = Vec::new();
// Prefill
let input = match Tensor::new(input_ids.as_slice(), &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)) {
Ok(t) => t,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Tensor: {}", e); return; }
};
let logits = match model.forward(&input, 0) {
Ok(l) => l,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Forward (prefill): {}", e); return; }
};
let input = Tensor::new(input_ids.as_slice(), &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)).unwrap();
let logits = cached.model.forward(&input, 0).unwrap();
let logits = logits.squeeze(0).unwrap();
let logits = if logits.dims().len() == 2 {
logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).unwrap()
} else {
logits
};
let mut next_token = crate::sampling::sample_top_k(&logits, 10, 5.0);
} else { logits };
let mut next_token = crate::sampling::sample_top_k_with_penalty(&logits, top_k, temperature, &all_generated, repetition_penalty);
if next_token != eos_token {
if let Ok(text) = tokenizer.decode(&[next_token], true) {
if let Ok(text) = cached.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
generated_text.push_str(&text);
let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
if let Some(ref tid) = task_id { chunk.as_object_mut().unwrap().insert("task_id".to_string(), serde_json::json!(tid)); }
let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
}
all_generated.push(next_token);
tokens_generated += 1;
}
@@ -237,11 +322,8 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
for _ in 1..max_new_tokens {
if next_token == eos_token { break; }
let input = match Tensor::new(&[next_token], &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)) {
Ok(t) => t,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Tensor: {}", e); break; }
};
let logits = match model.forward(&input, pos) {
let input = Tensor::new(&[next_token], &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)).unwrap();
let logits = match cached.model.forward(&input, pos) {
Ok(l) => l,
Err(e) => { console_log!("[Coder] Forward pos {}: {}", pos, e); break; }
};
@@ -249,27 +331,42 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
let logits = logits.squeeze(0).unwrap();
let logits = if logits.dims().len() == 2 {
logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).unwrap()
} else {
logits
};
next_token = crate::sampling::sample_top_k(&logits, 10, 5.0);
} else { logits };
next_token = crate::sampling::sample_top_k_with_penalty(&logits, top_k, temperature, &all_generated, repetition_penalty);
pos += 1;
if next_token == eos_token { break; }
if let Ok(text) = tokenizer.decode(&[next_token], true) {
if let Ok(text) = cached.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
generated_text.push_str(&text);
// Stop-sekvenssit: katkaistaan kun malli alkaa selittää
let lower = generated_text.to_lowercase();
if lower.contains("\n###") || lower.contains("\nexplanation") || lower.contains("\nnote:") || lower.contains("\noutput:") || lower.contains("\n```\n\n") || lower.contains("\n// example") || lower.contains("\n# example") {
for stop in &["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n", "\n// Example", "\n// example", "\n# Example", "\n# example"] {
if let Some(pos) = generated_text.find(stop) {
generated_text.truncate(pos);
}
}
break;
}
let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
if let Some(ref tid) = task_id { chunk.as_object_mut().unwrap().insert("task_id".to_string(), serde_json::json!(tid)); }
let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
}
all_generated.push(next_token);
tokens_generated += 1;
// Yield — vapautetaan selaimen event loop joka tokenin jälkeen
crate::sleep_ms(0).await;
}
let gen_time = perf.now() - start_gen;
// Siivotaan vastaus: poista markdown-koodiblokit ja johdantotekstit
let cleaned = strip_markdown_wrapper(&generated_text);
(cleaned, tokens_generated, gen_time)
});
let tokens_per_sec = if gen_time > 0.0 { (tokens_generated as f64 / gen_time) * 1000.0 } else { 0.0 };
console_log!("[Coder] {} tokenia | {:.0}ms | {:.1} tok/s", tokens_generated, gen_time, tokens_per_sec);

View File

@@ -1,39 +1,105 @@
use candle_core::Tensor;
use std::cell::Cell;
/// Top-k sampling ilman softmaxia — kiertää Candlen SoftmaxLastDim Wasm-bugin.
/// Valitsee top-k logiteista ja poimii satunnaisen (painotettu).
/// Jos k=1, toimii kuten argmax (greedy).
pub fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, eos_penalty: f32) -> u32 {
// Muunnetaan Vec<f32>:ksi
let logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
thread_local! {
static RNG_STATE: Cell<u64> = Cell::new(0);
}
fn next_rand() -> f32 {
RNG_STATE.with(|state| {
let mut s = state.get();
if s == 0 {
s = (js_sys::Date::now() * 1000.0) as u64 | 1;
}
s ^= s << 13;
s ^= s >> 7;
s ^= s << 17;
state.set(s);
(s % 10000) as f32 / 10000.0
})
}
/// Top-k sampling with temperature and repetition penalty.
/// `generated_tokens` sisältää aiemmin generoidut token-id:t toiston estämiseksi.
pub fn sample_top_k_with_penalty(logits: &Tensor, k: usize, temperature: f32, generated_tokens: &[u32], repetition_penalty: f32) -> u32 {
let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
if logits_vec.is_empty() { return 0; }
// Rangotaan ja otetaan top-k indeksit
// Repetition penalty
if repetition_penalty != 1.0 {
for &token_id in generated_tokens {
if (token_id as usize) < logits_vec.len() {
let logit = &mut logits_vec[token_id as usize];
if *logit > 0.0 {
*logit /= repetition_penalty;
} else {
*logit *= repetition_penalty;
}
}
}
}
// Temperature scaling
if temperature > 0.0 && temperature != 1.0 {
for logit in logits_vec.iter_mut() {
*logit /= temperature;
}
}
// Top-k
let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
indexed.truncate(k);
// EOS-penaltti: vähennetään EOS-tokenin logitia
for item in indexed.iter_mut() {
if item.0 == 2 || item.0 == 151645 { // SmolLM EOS=2, Qwen EOS=151645
item.1 -= eos_penalty;
}
}
if k == 1 {
if k == 1 || temperature == 0.0 {
return indexed[0].0 as u32;
}
// Yksinkertainen "softmax" top-k:lle CPU:lla
let max_logit = indexed.iter().map(|x| x.1).fold(f32::NEG_INFINITY, f32::max);
// Softmax top-k:lle
let max_logit = indexed[0].1;
let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
let sum: f32 = exps.iter().sum();
let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();
// Satunnainen valinta kumulatiivisella todennäköisyydellä
// Käytetään yksinkertaista XorShift-satunnaislukugeneraattoria (ei tarvita getrandom)
let seed = (js_sys::Date::now() * 1000.0) as u64;
let rand_val = ((seed ^ (seed >> 13) ^ (seed << 7)) % 10000) as f32 / 10000.0;
let rand_val = next_rand();
let mut cumulative = 0.0;
for (i, p) in probs.iter().enumerate() {
cumulative += p;
if rand_val < cumulative {
return indexed[i].0 as u32;
}
}
indexed[0].0 as u32
}
/// Alkuperäinen API yhteensopivuudeksi SmolLM/Qwen-moduulien kanssa
pub fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, eos_penalty: f32) -> u32 {
let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
if logits_vec.is_empty() { return 0; }
// EOS-penaltti
for &eos_id in &[2u32, 151645] {
if (eos_id as usize) < logits_vec.len() {
logits_vec[eos_id as usize] -= eos_penalty;
}
}
let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
indexed.truncate(k);
if k == 1 {
return indexed[0].0 as u32;
}
let max_logit = indexed[0].1;
let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
let sum: f32 = exps.iter().sum();
let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();
let rand_val = next_rand();
let mut cumulative = 0.0;
for (i, p) in probs.iter().enumerate() {

View File

@@ -4,6 +4,8 @@
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Kipinä Agentic Playground</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/styles/github-dark.min.css">
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/highlight.min.js"></script>
<style>
:root {
--bg-color: #0d1117;
@@ -134,15 +136,12 @@
padding: 14px;
font-size: 13px;
line-height: 1.6;
color: var(--success-color);
white-space: pre-wrap;
overflow-x: auto;
max-height: 400px;
overflow-y: auto;
}
.code-output .keyword { color: #ff7b72; }
.code-output .string { color: #a5d6ff; }
.code-output .comment { color: #8b949e; }
.code-output .hljs { background: transparent; padding: 0; }
.code-task-card {
background: #0d1117;
@@ -384,6 +383,7 @@
height:500px;
overflow-y:auto;
text-align:left;
white-space: pre-wrap;
}
.terminal-line { margin: 4px 0; }
.terminal-prompt { color: #d29922; }
@@ -1089,14 +1089,27 @@
</div>
</div>
<div class="terminal-panel" id="agent-terminal" style="margin-top: 20px;">
<div class="terminal-line"><span class="terminal-prompt">$</span> kpn hub connect wss://localhost</div>
<div class="terminal-line" style="color:#a5d6ff"> ✓ Yhdistetty Kipinä Hubiin</div>
<div id="agent-hub-status" style="margin-top:20px;padding:8px 14px;background:#0d1117;border:1px solid var(--border-color);border-radius:6px 6px 0 0;font-family:'Courier New',monospace;font-size:13px;display:flex;align-items:center;gap:12px;cursor:help" title="WebSocket-yhteys Kipinä Hubiin — hallitsee tehtävien jakelun ja solmujen koordinoinnin">
<span style="display:flex;align-items:center;gap:6px" title="Hub-yhteyden tila">
<span id="agent-hub-dot" style="width:8px;height:8px;border-radius:50%;background:#d29922;display:inline-block"></span>
<span style="color:#8b949e">Hub:</span>
<span id="agent-hub-label" style="color:#d29922">Yhdistetään...</span>
</span>
<span style="color:#30363d"></span>
<span style="display:flex;align-items:center;gap:6px" id="agent-compute-wrap">
<span id="agent-compute-dot" style="width:8px;height:8px;border-radius:50%;background:#30363d;display:inline-block"></span>
<span style="color:#8b949e">Laskenta:</span>
<span id="agent-compute-label" style="color:#8b949e"></span>
<button id="agent-compute-btn" style="margin-left:4px;padding:2px 10px;border-radius:4px;border:1px solid #30363d;background:#161b22;color:#58a6ff;font-size:12px;font-family:inherit;cursor:pointer" title="Käynnistä kielimalli omalla koneellasi laskentaa varten">Alusta laskentasolmu</button>
</span>
</div>
<div style="display:flex;align-items:center;background:#010409;border:1px solid var(--border-color);border-top:none;border-radius:0 0 6px 6px;padding:8px 12px;font-family:'Courier New',monospace;font-size:14px">
<div class="terminal-panel" id="agent-terminal" style="margin-top:0;border-top:none;border-radius:0">
</div>
<div style="position:relative;display:flex;align-items:center;background:#010409;border:1px solid var(--border-color);border-top:none;border-radius:0 0 6px 6px;padding:8px 12px;font-family:'Courier New',monospace;font-size:14px">
<span style="color:#d29922;margin-right:8px;flex-shrink:0">$</span>
<input id="term-input" type="text" placeholder="kpn run coder &quot;kirjoita hello world&quot;" spellcheck="false"
<input id="term-input" type="text" placeholder="kpn run coder &quot;kirjoita hello world&quot;" spellcheck="false" autocomplete="off"
style="flex:1;background:transparent;border:none;outline:none;color:var(--success-color);font-family:inherit;font-size:inherit">
<div id="term-dropdown" style="display:none;position:absolute;bottom:100%;left:30px;background:#161b22;border:1px solid #30363d;border-radius:6px;max-height:200px;overflow-y:auto;font-size:13px;min-width:200px;z-index:100;box-shadow:0 4px 12px rgba(0,0,0,0.4)"></div>
</div>
</div>
</div><!-- /panel-agents -->
@@ -1106,7 +1119,19 @@
<script type="module">
import init, { start_agent_node, set_gpu_load, set_auto_tasks } from './pkg/node.js';
// Päävälilehtien vaihto
// HTML-escape kaikelle käyttäjä-/backendidatalle joka menee innerHTML:ään
function esc(str) {
if (!str) return '';
return String(str).replace(/&/g,'&amp;').replace(/</g,'&lt;').replace(/>/g,'&gt;').replace(/"/g,'&quot;');
}
// Poistaa system-promptin näkyvästä prompt-tekstistä (agents-pipeline lisää sen alkuun)
function stripSystemPrompt(prompt) {
if (!prompt) return '';
// Poistetaan kaikki ennen viimeistä kappaletta (system + agent promptit erotettu \n\n:llä)
const parts = prompt.split('\n\n');
return parts[parts.length - 1] || prompt;
}
// Agenttien system promptit
const agentPrompts = {
client: { name: 'Asiakas — Projektin vaatimukset', model: 'user-input', default: 'Kirjoita tähän asiakkaan toiveet ja projektin vaatimukset. Orkestraattori (Manageri) purkaa ja delegoi nämä työt asiantuntijoille.' },
@@ -1416,6 +1441,9 @@
document.querySelector(`.main-tab[onclick*="${tab}"]`).classList.add('active');
window.location.hash = tab;
// Siivotaan streaming-kortit näkymistä tab-vaihdon yhteydessä
document.querySelectorAll('.streaming-card').forEach(el => el.remove());
// Päivitetään admin-sessio vastaamaan nykyistä välilehteä
if (window._uiSocket && window._uiSocket.readyState === 1) {
const viewTask = tab === 'codelab' ? 'codelab-viewer' : 'viewer';
@@ -1430,6 +1458,12 @@
selected_task: viewTask,
}));
}
// Codelab: käynnistetään oma laskentasolmu automaattisesti
// Agents: käyttäjä käynnistää itse "Alusta laskentasolmu" -napista
if (tab === 'codelab') {
if (typeof ensureCoderNode === 'function') ensureCoderNode();
}
};
// URL-hash navigointi
@@ -1457,12 +1491,19 @@
let detectedWebGPU = false;
let detectedGpuInfo = null;
let wasmInitialized = false;
let coderSize = '05b'; // '05b' tai '3b'
let coderSize = localStorage.getItem('kpn-coder-size') || '05b';
// Mallivalinnan radio-napit
// Mallivalinnan radio-napit — asetetaan oikea valinta localStoragesta
const savedRadio = document.querySelector(`input[name="coder-size"][value="${coderSize}"]`);
if (savedRadio) savedRadio.checked = true;
if (coderSize === '3b') {
document.getElementById('coder-opt-05b')?.style && (document.getElementById('coder-opt-05b').style.borderColor = 'var(--border-color)');
document.getElementById('coder-opt-3b')?.style && (document.getElementById('coder-opt-3b').style.borderColor = 'var(--accent-color)');
}
document.querySelectorAll('input[name="coder-size"]').forEach(radio => {
radio.addEventListener('change', (e) => {
coderSize = e.target.value;
localStorage.setItem('kpn-coder-size', coderSize);
// Visuaalinen korostus
document.getElementById('coder-opt-05b').style.borderColor = coderSize === '05b' ? 'var(--accent-color)' : 'var(--border-color)';
document.getElementById('coder-opt-3b').style.borderColor = coderSize === '3b' ? 'var(--accent-color)' : 'var(--border-color)';
@@ -1618,6 +1659,14 @@
const uiSocket = new WebSocket(`${window.location.protocol === 'https:' ? 'wss:' : 'ws:'}//${window.location.host}/ws`);
window._uiSocket = uiSocket;
uiSocket.onopen = async () => {
// Päivitetään agents-näkymän hub-status
const hubDot = document.getElementById('agent-hub-dot');
const hubLabel = document.getElementById('agent-hub-label');
const hubStatus = document.getElementById('agent-hub-status');
if (hubDot) hubDot.style.background = '#3fb950';
if (hubLabel) { hubLabel.textContent = 'Yhdistetty'; hubLabel.style.color = '#3fb950'; }
if (hubStatus) hubStatus.title = 'Yhdistetty Kipinä Hubiin — tehtävien jakelu ja solmujen koordinointi aktiivinen';
// Päivitetään molemmat statukset
const el = document.getElementById('node-status');
el.textContent = 'Connected';
@@ -1665,6 +1714,13 @@
}));
};
uiSocket.onclose = () => {
const hubDot = document.getElementById('agent-hub-dot');
const hubLabel = document.getElementById('agent-hub-label');
const hubStatus2 = document.getElementById('agent-hub-status');
if (hubDot) hubDot.style.background = '#f85149';
if (hubLabel) { hubLabel.textContent = 'Yhteys katkennut'; hubLabel.style.color = '#f85149'; }
if (hubStatus2) hubStatus2.title = 'WebSocket-yhteys hubiin katkesi — tarkista verkkoyhteytesi tai hubin tila. Lataa sivu uudelleen yhdistääksesi.';
const el = document.getElementById('node-status');
el.textContent = 'Disconnected';
el.style.color = '#f85149';
@@ -1696,8 +1752,8 @@
// Lähettää promptin mallille ja palauttaa vastauksen (tai null virhetilanteessa)
async function kpnRun(model, prompt, silent) {
termLog(` → <span style="color:#58a6ff">${model}</span> käsittelee...`, '#8b949e');
try {
const taskId = crypto.randomUUID();
try {
const agent = Object.values(agentPrompts).find(a => a.model === model);
const parts = [];
if (sharedPrompt) parts.push(sharedPrompt);
@@ -1722,12 +1778,6 @@
body: JSON.stringify({ model, prompt: fullPrompt, task_id: taskId }),
});
// Poistetaan streaming-rivi
if (activeStreams[taskId]) {
activeStreams[taskId].remove();
delete activeStreams[taskId];
}
if (!res.ok) {
const errText = await res.text().catch(() => res.statusText);
termLog(`${errText}`, '#f85149');
@@ -1738,12 +1788,18 @@
const tokGen = data.tokens_generated || 0;
termLog(` <span style="color:#3fb950">✓</span> <span style="color:#58a6ff">${data.model || model}</span> <span style="color:#8b949e">(${tokGen} tok)</span>`);
if (!silent) {
termLog(` ${response.replace(/</g,'&lt;').replace(/\n/g,'\n ')}`, '#c9d1d9');
const highlighted = highlightCode(response).replace(/\n/g, '\n ');
termLog(` <pre style="margin:0;font:inherit;white-space:pre-wrap">${highlighted}</pre>`);
}
return response;
} catch (e) {
termLog(`${e.message}`, '#f85149');
return null;
} finally {
if (activeStreams[taskId]) {
activeStreams[taskId].remove();
delete activeStreams[taskId];
}
}
}
@@ -1772,7 +1828,7 @@
}
function termExec(cmd) {
termLog(`<span class="terminal-prompt">$</span> ${cmd.replace(/</g,'&lt;')}`);
termLog(`<span class="terminal-prompt">$</span> ${esc(cmd)}`);
termHistory.unshift(cmd);
termHistIdx = -1;
@@ -1787,6 +1843,7 @@
termLog(' kpn hello — iloinen tervehdys verkosta', '#a5d6ff');
termLog(' kpn run &lt;malli&gt; "&lt;prompti&gt;" — aja tehtävä verkossa', '#a5d6ff');
termLog(' kpn pipeline "&lt;tehtävä&gt;" — manageri → koodari → testaaja', '#a5d6ff');
termLog(' kpn load — lataa kielimalli omalle koneelle', '#a5d6ff');
termLog(' kpn status — verkon tila', '#a5d6ff');
termLog(' kpn models — käytettävissä olevat mallit', '#a5d6ff');
termLog(' kpn clear — tyhjennä terminaali', '#a5d6ff');
@@ -1798,6 +1855,41 @@
return;
}
if (sub === 'load') {
const arg = parts[2];
const btn = document.getElementById('agent-compute-btn');
// Mallikatalogista valinta numerolla tai nimellä
const loadModels = [
{ id: '1', key: '05b', name: 'Qwen2.5-Coder:0.5B', size: '~990 MB', coderSize: '05b' },
{ id: '2', key: '3b', name: 'Qwen2.5-Coder:3B', size: '~6.2 GB', coderSize: '3b' },
];
if (!arg) {
// Näytetään lista
termLog(' Ladattavat mallit:', '#c9d1d9');
for (const m of loadModels) {
const active = (btn?.dataset.state === 'ready' && coderSize === m.coderSize) ? ' <span style="color:#3fb950">✓ ladattu</span>' : '';
termLog(` <span style="color:#58a6ff">${m.id}</span> ${m.name} <span style="color:#8b949e">(${m.size})</span>${active}`);
}
termLog(' Käyttö: kpn load &lt;numero&gt;', '#8b949e');
return;
}
const selected = loadModels.find(m => m.id === arg || m.key === arg || m.coderSize === arg);
if (!selected) {
termLog(` Tuntematon malli "${esc(arg)}". Kokeile: kpn load`, '#f85149');
return;
}
if (btn?.dataset.state === 'ready' && coderSize === selected.coderSize) {
termLog(`${selected.name} on jo ladattu ja valmis`, '#3fb950');
return;
}
coderSize = selected.coderSize;
localStorage.setItem('kpn-coder-size', coderSize);
termLog(` Alustetaan ${selected.name} (${selected.size})...`, '#d29922');
if (btn) btn.click();
else ensureCoderNode();
return;
}
if (sub === 'status') {
const nodes = statNodes.textContent || '0';
const vram = statVram.textContent || '?';
@@ -1806,11 +1898,14 @@
}
if (sub === 'models') {
termLog(' smollm-135m — SmolLM 135M (kevyt)', '#a5d6ff');
termLog(' qwen-05b Qwen2.5 0.5B', '#a5d6ff');
termLog(' phi3-mini — Phi-3 Mini', '#a5d6ff');
termLog(' qwen-coder — Qwen2.5-Coder 0.5B', '#a5d6ff');
termLog(' qwen-coder-3b — Qwen2.5-Coder 3B', '#a5d6ff');
termLog(' Käytettävissä olevat mallit:', '#c9d1d9');
termLog(' <span style="color:#58a6ff">1</span> qwen-coder Qwen2.5-Coder:0.5B <span style="color:#8b949e">~990 MB | koodin generointi</span>');
termLog(' <span style="color:#58a6ff">2</span> qwen-coder-3b Qwen2.5-Coder:3B <span style="color:#8b949e">~6.2 GB | parempi koodinlaatu</span>');
termLog(' <span style="color:#58a6ff">3</span> smollm-135m SmolLM 135M <span style="color:#8b949e">~270 MB | kevyt, nopea</span>');
termLog(' <span style="color:#58a6ff">4</span> qwen-05b Qwen2.5:0.5B <span style="color:#8b949e">~990 MB | yleismalli</span>');
termLog(' <span style="color:#58a6ff">5</span> phi3-mini Phi-3 Mini <span style="color:#8b949e">~2.2 GB | Microsoftin malli</span>');
termLog(' Käyttö: kpn run &lt;malli&gt; "&lt;prompti&gt;"', '#8b949e');
termLog(' Lataus: kpn load &lt;numero&gt;', '#8b949e');
return;
}
@@ -1832,15 +1927,23 @@
}
if (sub === 'run') {
const model = parts[2];
let model = parts[2];
const afterModel = cmd.replace(/^kpn\s+run\s+\S+\s*/, '');
const promptMatch = afterModel.match(/^"(.+)"$|^'(.+)'$|^(.+)$/);
const prompt = (promptMatch && (promptMatch[1] || promptMatch[2] || promptMatch[3] || '')).trim();
if (!model || !prompt) {
termLog(' Käyttö: kpn run &lt;malli&gt; "&lt;prompti&gt;"', '#f85149');
termLog(' Käyttö: kpn run &lt;agentti/malli&gt; "&lt;prompti&gt;"', '#f85149');
return;
}
// Jos käyttäjä syötti agentin nimen (esim. "coder"), vaihdetaan se oikeaksi tekoälymalliksi ("qwen-coder")
if (model === 'coder-3b') {
model = 'qwen-coder-3b';
} else if (agentPrompts[model]) {
model = agentPrompts[model].model;
}
kpnRun(model, prompt);
return;
}
@@ -1848,18 +1951,203 @@
termLog(` kpn: tuntematon alikomento "${sub}". Kokeile: kpn help`, '#f85149');
}
// Tab-completion: ennustava komennonsyöttö sana kerrallaan
const kpnCommands = {
'kpn': ['help', 'run', 'pipeline', 'load', 'status', 'models', 'hello', 'clear'],
'kpn run': ['coder', 'coder-3b', 'manager', 'tester', 'qa', 'data', 'observer', 'qwen-coder', 'qwen-coder-3b', 'smollm-135m', 'qwen-05b', 'phi3-mini'],
'kpn load': ['1', '2'],
'kpn pipeline': ['"'],
};
// Esimerkkipromptit malleittain
const kpnExamples = {
'kpn run coder': ['"hello world in python"', '"fibonacci in rust"', '"quicksort in javascript"'],
'kpn run coder-3b': ['"binary search tree in rust"', '"REST API with Flask"', '"async web scraper in python"'],
'kpn run manager': ['"suunnittele REST API"', '"priorisoi tiimin tehtävät"'],
'kpn run tester': ['"testaa login-toiminto"'],
'kpn pipeline': ['"rakenna todo-sovellus"', '"tee laskin pythonilla"'],
};
function tabComplete(input) {
const val = input.value;
const words = val.trimEnd().split(/\s+/);
// Etsitään sopiva täydennystaso
// "kpn" → "kpn " alikomennot, "kpn run" → mallit, "kpn run coder" → prompti
for (let depth = words.length; depth >= 1; depth--) {
const prefix = words.slice(0, depth).join(' ');
const partial = words[depth] || '';
// Tarkistetaan esimerkkipromptit ensin
if (kpnExamples[prefix] && !partial) {
const example = kpnExamples[prefix][Math.floor(Math.random() * kpnExamples[prefix].length)];
input.value = prefix + ' ' + example;
return true;
}
// Komentojen täydennys
const candidates = kpnCommands[prefix];
if (candidates) {
const matches = partial
? candidates.filter(c => c.startsWith(partial))
: candidates;
if (matches.length === 1) {
words[depth] = matches[0];
input.value = words.slice(0, depth + 1).join(' ') + ' ';
return true;
} else if (matches.length > 1 && !partial) {
input.value = prefix + ' ' + matches[0];
return true;
} else if (matches.length > 1) {
// Yhteinen etuliite
let common = matches[0];
for (const m of matches) {
while (!m.startsWith(common)) common = common.slice(0, -1);
}
if (common.length > partial.length) {
words[depth] = common;
input.value = words.slice(0, depth + 1).join(' ');
return true;
}
}
}
}
// Tyhjä input → "kpn "
if (!val.trim()) {
input.value = 'kpn ';
return true;
}
return false;
}
// Dropdown-autocompletionin tila
const dropdown = document.getElementById('term-dropdown');
let dropdownItems = [];
let dropdownIdx = -1;
let dropdownPrefix = ''; // Inputin alku joka säilyy valinnan yhteydessä
function getCandidates(val) {
const words = val.trimEnd().split(/\s+/);
for (let depth = words.length; depth >= 1; depth--) {
const prefix = words.slice(0, depth).join(' ');
const partial = words[depth] || '';
// Esimerkkipromptit
if (kpnExamples[prefix] && !partial) {
return { items: kpnExamples[prefix], prefix: prefix + ' ' };
}
// Komennot
const candidates = kpnCommands[prefix];
if (candidates) {
const matches = partial ? candidates.filter(c => c.startsWith(partial)) : candidates;
if (matches.length > 0) {
return { items: matches, prefix: prefix + ' ' };
}
}
}
if (!val.trim()) return { items: kpnCommands['kpn'] || [], prefix: 'kpn ' };
return { items: [], prefix: val };
}
function showDropdown(items, prefix) {
if (!dropdown || items.length === 0) { hideDropdown(); return; }
dropdownItems = items;
dropdownPrefix = prefix;
dropdownIdx = -1;
dropdown.innerHTML = items.map((item, i) =>
`<div class="term-dd-item" data-idx="${i}" style="padding:6px 12px;cursor:pointer;color:#c9d1d9;white-space:nowrap;border-bottom:1px solid #21262d">${esc(item)}</div>`
).join('');
dropdown.style.display = 'block';
// Klikkaus-handlerit
dropdown.querySelectorAll('.term-dd-item').forEach(el => {
el.addEventListener('mouseenter', () => highlightDropdown(parseInt(el.dataset.idx)));
el.addEventListener('click', () => { selectDropdown(); termInput.focus(); });
});
}
function hideDropdown() {
if (dropdown) { dropdown.style.display = 'none'; dropdown.innerHTML = ''; }
dropdownItems = [];
dropdownIdx = -1;
}
function highlightDropdown(idx) {
dropdownIdx = idx;
dropdown.querySelectorAll('.term-dd-item').forEach((el, i) => {
el.style.background = i === idx ? '#30363d' : 'transparent';
el.style.color = i === idx ? '#58a6ff' : '#c9d1d9';
});
// Varmistetaan näkyvyys
const active = dropdown.children[idx];
if (active) active.scrollIntoView({ block: 'nearest' });
}
function selectDropdown() {
if (dropdownIdx >= 0 && dropdownIdx < dropdownItems.length) {
termInput.value = dropdownPrefix + dropdownItems[dropdownIdx] + (dropdownItems[dropdownIdx].startsWith('"') ? '' : ' ');
}
hideDropdown();
}
termInput?.addEventListener('keydown', (e) => {
if (e.key === 'Enter') {
// Dropdown auki: nuolet navigoi, Enter/Tab valitsee, Esc sulkee
if (dropdown && dropdown.style.display === 'block') {
if (e.key === 'ArrowDown') {
e.preventDefault();
highlightDropdown(Math.min(dropdownIdx + 1, dropdownItems.length - 1));
return;
}
if (e.key === 'ArrowUp') {
e.preventDefault();
highlightDropdown(Math.max(dropdownIdx - 1, 0));
return;
}
if ((e.key === 'Enter' || e.key === 'Tab') && dropdownIdx >= 0) {
e.preventDefault();
selectDropdown();
return;
}
if (e.key === 'Escape') {
e.preventDefault();
hideDropdown();
return;
}
}
if (e.key === 'Tab' && e.shiftKey) {
e.preventDefault();
hideDropdown();
const val = termInput.value.trimEnd();
if (!val) return;
const quoteMatch = val.match(/^(.+\s)".*"?$|^(.+\s)'.*'?$/);
if (quoteMatch) {
termInput.value = (quoteMatch[1] || quoteMatch[2]).trimEnd() + ' ';
} else {
const lastSpace = val.lastIndexOf(' ');
termInput.value = lastSpace > 0 ? val.substring(0, lastSpace + 1) : '';
}
} else if (e.key === 'Tab') {
e.preventDefault();
// Näytä dropdown tai täydennä jos vain yksi vaihtoehto
const { items, prefix } = getCandidates(termInput.value);
if (items.length === 1) {
termInput.value = prefix + items[0] + (items[0].startsWith('"') ? '' : ' ');
hideDropdown();
} else if (items.length > 1) {
showDropdown(items, prefix);
}
} else if (e.key === 'Enter') {
hideDropdown();
const cmd = termInput.value.trim();
if (cmd) termExec(cmd);
termInput.value = '';
} else if (e.key === 'ArrowUp') {
} else if (e.key === 'ArrowUp' && !dropdown?.style.display?.includes('block')) {
e.preventDefault();
if (termHistIdx < termHistory.length - 1) {
termHistIdx++;
termInput.value = termHistory[termHistIdx];
}
} else if (e.key === 'ArrowDown') {
} else if (e.key === 'ArrowDown' && !dropdown?.style.display?.includes('block')) {
e.preventDefault();
if (termHistIdx > 0) {
termHistIdx--;
@@ -1871,6 +2159,11 @@
}
});
// Suljetaan dropdown kun klikataan muualle
document.addEventListener('click', (e) => {
if (!termInput?.contains(e.target) && !dropdown?.contains(e.target)) hideDropdown();
});
// Klikkaa terminaalipaneelia → fokusoi input
termPanel?.addEventListener('click', () => termInput?.focus());
@@ -1910,7 +2203,7 @@
const cpt = parseFloat((r.chars_per_token || 0).toFixed(2));
const cptColor = cpt >= 4 ? "#3fb950" : cpt >= 3 ? "#d29922" : "#f85149";
const renderTokens = (tokens) => (tokens || []).map(t =>
`<span class="tok tok-en">${t.replace(/</g,'&lt;')}</span>`
`<span class="tok tok-en">${esc(t)}</span>`
).join('');
const tokHtml = renderTokens(r.tokens);
const detailId = 'stok-' + Date.now();
@@ -1925,7 +2218,7 @@
<span style="color:#8b949e;font-size:13px">${typeof ms === 'number' ? ms.toFixed(2) : ms}ms</span>
</div>
</div>
<div style="font-size:14px;color:#79b8ff;margin-bottom:6px">"${r.text || ''}"</div>
<div style="font-size:14px;color:#79b8ff;margin-bottom:6px">"${esc(r.text)}"</div>
<div style="font-size:14px;display:flex;gap:16px">
<span style="color:#8b949e">${r.char_count || 0} merkkiä</span>
<span style="color:#8b949e">${r.word_count || 0} sanaa</span>
@@ -1948,8 +2241,8 @@
msgDiv.className = 'chat-msg';
msgDiv.innerHTML = `<span class="chat-prompt">Tokenisoidaan...</span>
<div style="font-size:12px;color:#8b949e">
<div><strong style="color:#58a6ff">EN</strong> "${data.en}"</div>
<div><strong style="color:#d29922">FI</strong> "${data.fi}"</div>
<div><strong style="color:#58a6ff">EN</strong> "${esc(data.en)}"</div>
<div><strong style="color:#d29922">FI</strong> "${esc(data.fi)}"</div>
</div>`;
chatBox.appendChild(msgDiv);
if (chatBox.children.length > 5) chatBox.removeChild(chatBox.firstChild);
@@ -1988,7 +2281,7 @@
// Tokenilistat renderöitäväksi
const renderTokens = (tokens, cls) => (tokens || []).map(t =>
`<span class="tok ${cls}">${t.replace(/</g,'&lt;')}</span>`
`<span class="tok ${cls}">${esc(t)}</span>`
).join('');
const enTokHtml = renderTokens(en.tokens, 'tok-en');
const fiTokHtml = renderTokens(fi.tokens, 'tok-fi');
@@ -2004,13 +2297,13 @@
</div>
<div style="font-size:14px;display:grid;grid-template-columns:32px 1fr auto auto auto;gap:6px 10px;align-items:baseline">
<strong style="color:#58a6ff">EN</strong>
<span style="color:#79b8ff">"${en.text || ''}"</span>
<span style="color:#79b8ff">"${esc(en.text)}"</span>
<span style="color:#8b949e">${en.char_count} m</span>
<span style="color:var(--accent-color);font-weight:600">${en.token_count} tok</span>
<span style="color:${cptColor(enCpt)};font-weight:600">${enCpt} m/t</span>
<strong style="color:#d29922">FI</strong>
<span style="color:#e3b341">"${fi.text || ''}"</span>
<span style="color:#e3b341">"${esc(fi.text)}"</span>
<span style="color:#8b949e">${fi.char_count} m</span>
<span style="color:var(--accent-color);font-weight:600">${fi.token_count} tok</span>
<span style="color:${cptColor(fiCpt)};font-weight:600">${fiCpt} m/t</span>
@@ -2028,6 +2321,12 @@
if (chatBox.children.length > 5) chatBox.removeChild(chatBox.firstChild);
chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
} else if (data.type === "llm_done") {
// Reititetäänkö agents-näkymään vai codelab-näkymään?
const isAgentsTask = data.task_id && activeStreams[data.task_id];
const isCoder = (data.model || '').includes('Coder');
if (isAgentsTask) {
// Agents-pipeline: päivitetään terminaali
const term = document.getElementById('agent-terminal');
if (term) {
const model = data.model || 'llm';
@@ -2039,14 +2338,18 @@
div.style.color = '#a5d6ff';
div.innerHTML = `${model} <span style="color:#8b949e">${tokGen} tok | ${durMs}ms | ${tokS} tok/s</span>`;
term.appendChild(div);
while (term.children.length > 50) term.removeChild(term.firstChild);
while (term.children.length > 50 && !term.firstChild.querySelector('.stream-content')) term.removeChild(term.firstChild);
term.scrollTop = term.scrollHeight;
document.querySelectorAll('.avatar-card').forEach(c => c.classList.remove('active'));
document.getElementById('avatar-kpn').classList.add('active');
}
// Poistetaan streaming-kortti
} else if (isCoder) {
// Codelab: erillinen addCodeResult-handler käsittelee (rivi 2364)
// Poistetaan vain streaming-kortti codelabista
if (codeResults) codeResults.querySelector('.streaming-card')?.remove();
} else {
// Muu malli (network-näkymä): näytetään chatBoxissa
chatBox.querySelector('.streaming-card')?.remove();
chatBox.classList.remove('hidden');
const nodeId = data.node_id || "?";
@@ -2065,10 +2368,10 @@
<span style="color:#8b949e;font-size:12px">${typeof durMs === 'number' ? durMs.toFixed(0) : durMs}ms | ${tokS} tok/s</span>
</div>
<div style="font-size:13px;color:#8b949e;margin-bottom:6px">
Prompt: <span style="color:#d29922">"${data.prompt || ''}"</span>
Prompt: <span style="color:#d29922">"${esc(stripSystemPrompt(data.prompt))}"</span>
</div>
<div style="font-size:14px;color:var(--text-color);line-height:1.5;${(model.includes('Coder') || (data.response||'').includes('def ')) ? 'font-family:Courier New,monospace;background:#010409;padding:10px;border-radius:4px;white-space:pre-wrap;font-size:12px' : ''}">
${(data.response || '<em>tyhjä vastaus</em>').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;')}
${data.response ? highlightCode(data.response) : '<em>tyhjä vastaus</em>'}
</div>
<div style="margin-top:8px;font-size:12px;color:#8b949e">
${tokGen} tokenia generoitu | malli ladattu: ${typeof loadMs === 'number' ? loadMs.toFixed(0) : loadMs}ms
@@ -2076,16 +2379,37 @@
chatBox.appendChild(msgDiv);
if (chatBox.children.length > 5) chatBox.removeChild(chatBox.firstChild);
chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
}
metrics.tasks++;
metrics.totalTokens += tokGen;
metrics.totalTimeMs += durMs;
metrics.totalTokens += (data.tokens_generated || 0);
metrics.totalTimeMs += (data.duration_ms || 0);
flashComputing();
updateMetrics();
console.log(`[${model}] ${tokGen} tokenia | ${typeof durMs === 'number' ? durMs.toFixed(0) : durMs}ms | ${tokS} tok/s | "${(data.response || '').substring(0, 60)}..."`);
console.log(`[${data.model || 'LLM'}] ${data.tokens_generated || 0} tokenia | ${typeof data.duration_ms === 'number' ? data.duration_ms.toFixed(0) : data.duration_ms || '?'}ms | ${data.tokens_per_sec || '?'} tok/s | "${(data.response || '').substring(0, 60)}..."`);
} else if (data.type === "llm_error") {
// Virheenkäsittely: siivotaan streaming-tila
const errMsg = data.error || 'Tuntematon virhe';
if (data.task_id && activeStreams[data.task_id]) {
// Agents-pipeline: näytetään virhe terminaalissa
activeStreams[data.task_id].remove();
delete activeStreams[data.task_id];
}
chatBox.querySelector('.streaming-card')?.remove();
if (codeResults) codeResults.querySelector('.streaming-card')?.remove();
const term = document.getElementById('agent-terminal');
if (term) {
const div = document.createElement('div');
div.className = 'terminal-line';
div.style.color = '#f85149';
div.innerHTML = ` ✗ LLM-virhe: ${errMsg}`;
term.appendChild(div);
term.scrollTop = term.scrollHeight;
}
console.warn('[LLM Error]', errMsg);
} else if (data.type === "llm_chunk") {
// Terminaalin streaming: päivitetään aktiivinen rivi
// Agents-terminaalin streaming: päivitetään aktiivinen rivi task_id:n perusteella
if (data.task_id && activeStreams[data.task_id]) {
const streamDiv = activeStreams[data.task_id];
const contentEl = streamDiv.querySelector('.stream-content');
@@ -2093,9 +2417,9 @@
contentEl.textContent += data.token || '';
termPanel.scrollTop = termPanel.scrollHeight;
}
}
// Streaming: näytetään generointi reaaliaikaisesti
// Agents-pipeline omistaa tämän chunkin, ei näytetä muualla
} else {
// Ei agents-task → näytetään streaming-kortti oikeassa näkymässä
const model = data.model || '';
const isCoder = model.includes('Coder');
const targetBox = isCoder ? codeResults : chatBox;
@@ -2111,7 +2435,7 @@
<span style="color:#a371f7;font-weight:600">${model}</span>
<span class="stream-counter" style="color:var(--accent-color);font-size:12px">0 tok</span>
</div>
<div style="font-size:13px;color:#8b949e;margin-bottom:4px">Prompt: "${data.prompt || ''}"</div>
<div style="font-size:13px;color:#8b949e;margin-bottom:4px">Prompt: "${esc(stripSystemPrompt(data.prompt))}"</div>
<div class="stream-text" style="font-size:14px;color:var(--text-color);line-height:1.5;${isCoder ? 'font-family:Courier New,monospace;background:#010409;padding:8px;border-radius:4px;white-space:pre-wrap;font-size:12px;color:#3fb950' : ''}"></div>
<div style="margin-top:6px;font-size:11px;color:#d29922">
<span class="spinner" style="display:inline-block;animation:spin 1s linear infinite">&#9696;</span> Generating...
@@ -2129,20 +2453,51 @@
if (counterEl) counterEl.textContent = tokCount + ' tok';
targetBox.scrollTop = targetBox.scrollHeight;
}
}
} else if (data.type === "task_routed") {
const term = document.getElementById('agent-terminal');
const isQueued = data.status === 'queued';
const color = isQueued ? '#d29922' : '#58a6ff';
const icon = isQueued ? '⏳' : '→';
const msg = esc(data.message || '');
// Agents-terminaali
if (term && data.task_id && activeStreams[data.task_id]) {
const div = document.createElement('div');
div.className = 'terminal-line';
div.style.color = color;
div.innerHTML = ` ${icon} ${msg}`;
if (isQueued) div.id = 'routing-' + data.task_id;
// Päivitetään olemassaoleva jonorivi jos löytyy
const existing = document.getElementById('routing-' + data.task_id);
if (existing) { existing.innerHTML = ` ${icon} ${msg}`; existing.style.color = color; }
else term.appendChild(div);
term.scrollTop = term.scrollHeight;
}
// Codelab-loading-teksti
const codeLoading = document.getElementById('code-loading');
if (codeLoading && codeLoading.style.display !== 'none') {
codeLoading.textContent = isQueued
? `${msg}`
: `${msg} — generoidaan...`;
}
} else if (data.type === "llm_prompt") {
if (data.task_id) {
// Reagoidaan VAIN agents-pipelinen tehtäviin (task_id + activeStreams)
if (data.task_id && activeStreams[data.task_id]) {
const term = document.getElementById('agent-terminal');
if (term) {
const model = data.model || 'llm';
const promptShort = (data.prompt || '').substring(0, 50).replace(/</g,'&lt;');
const promptShort = esc(stripSystemPrompt(data.prompt)).substring(0, 50);
const div = document.createElement('div');
div.className = 'terminal-line';
div.innerHTML = `<span class="terminal-prompt">$</span> kpn run ${model} <span style="color:#8b949e">"${promptShort}"</span>`;
term.appendChild(div);
while (term.children.length > 50) term.removeChild(term.firstChild);
while (term.children.length > 50 && !term.firstChild.querySelector('.stream-content')) term.removeChild(term.firstChild);
term.scrollTop = term.scrollHeight;
}
}
// Avatar-aktivointi vain omille tehtäville
document.querySelectorAll('.avatar-card').forEach(c => c.classList.remove('active'));
const model = data.model || '';
const p = data.prompt ? data.prompt.toLowerCase() : '';
@@ -2156,12 +2511,11 @@
} else if (p.includes('test')) {
document.getElementById('avatar-qa')?.classList.add('active');
} else if (model.includes('coder') || model.includes('Coder')) {
// Koodari aktivoituu, jos kyse on suoraan koodarille osoitetusta mallitehtävästä (esim. network task)
document.getElementById('avatar-coder')?.classList.add('active');
} else if (model.includes('deepseek') || model.includes('r1')) {
document.getElementById('avatar-observer')?.classList.add('active');
}
// Emme enää aseta oletusagenttia, jottei tuntemattomissa verkkopyynnöissä mikään turhaan hypi silmille.
}
}
} catch(e) {}
};
@@ -2300,20 +2654,14 @@
let pendingCodePrompt = null;
// Yksinkertainen Python-syntaksikorostus
function highlightPython(code) {
return code
// Kommentit
.replace(/(#.*)/g, '<span style="color:#8b949e">$1</span>')
// Merkkijonot (f-stringit, tavalliset)
.replace(/(f?"[^"]*"|f?'[^']*')/g, '<span style="color:#a5d6ff">$1</span>')
// Avainsanat
.replace(/\b(def|return|if|elif|else|for|while|in|not|and|or|is|import|from|class|try|except|with|as|lambda|yield|True|False|None|raise|pass|break|continue)\b/g, '<span style="color:#ff7b72">$1</span>')
// Sisäänrakennetut funktiot
.replace(/\b(print|len|range|int|str|float|list|dict|set|tuple|type|isinstance|enumerate|zip|map|filter|sorted|reversed|sum|min|max|abs|round|input|open)\b/g, '<span style="color:#d2a8ff">$1</span>')
// Numerot
.replace(/\b(\d+\.?\d*)\b/g, '<span style="color:#79c0ff">$1</span>')
// Dekoraattorit
.replace(/(@\w+)/g, '<span style="color:#d2a8ff">$1</span>');
function highlightCode(code) {
if (typeof hljs !== 'undefined') {
try {
const result = hljs.highlightAuto(code);
return result.value;
} catch(e) {}
}
return esc(code);
}
function addCodeResult(data) {
@@ -2324,7 +2672,7 @@
const tokGen = data.tokens_generated || 0;
const durMs = data.duration_ms || 0;
const tokS = data.tokens_per_sec || 0;
const response = (data.response || '').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;');
const response = esc(data.response);
codeMetrics.tasks++;
codeMetrics.tokens += tokGen;
@@ -2345,8 +2693,8 @@
const card = document.createElement('div');
card.className = 'code-task-card';
card.innerHTML = `
<div class="prompt">${data.prompt || ''}</div>
<div class="code-output">${highlightPython(response)}</div>
<div class="prompt">${esc(stripSystemPrompt(data.prompt))}</div>
<div class="code-output">${highlightCode(response)}</div>
<div class="meta">
${model} · ${tokGen} tokenia · ${typeof durMs === 'number' ? durMs.toFixed(0) : durMs}ms · ${tokS} tok/s
</div>`;
@@ -2354,11 +2702,13 @@
if (codeResults.children.length > 10) codeResults.removeChild(codeResults.lastChild);
}
// Kuuntele coder-tuloksia UI WebSocketista
// Kuuntele coder-tuloksia UI WebSocketista (vain codelab-tehtävät)
uiSocket.addEventListener('message', (event) => {
try {
const data = JSON.parse(event.data);
if (data.type === 'llm_done' && (data.model || '').includes('Coder')) {
// Agents-pipeline asettaa aina task_id:n, codelabin user_text-polku ei koskaan
if (data.task_id) return;
addCodeResult(data);
}
} catch(e) {}
@@ -2383,12 +2733,14 @@
const origCodeLog = console.log;
const codeLogListener = (...args) => {
const msg = args.join(' ');
if (msg.includes('[Coder]') || msg.includes('Burn Wasm') || msg.includes('Kipinä Agent Node')) {
if (msg.includes('[Coder]') || msg.includes('[Storage]') || msg.includes('Burn Wasm') || msg.includes('Kipinä Agent Node')) {
if (msg.includes('Burn Wasm')) setStep('step-wasm', 'active');
if (msg.includes('Agent Node käynnistyy')) { setStep('step-wasm', 'done'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('tokenizer') && msg.includes('löytyi')) { setStep('step-tokenizer', 'done'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Ladataan') && msg.includes('tokenizer')) { setStep('step-tokenizer', 'active'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('tokenizer') && msg.includes('tallennettu')) { setStep('step-tokenizer', 'done'); }
// Tokenizer: [Coder] tai [Storage] -prefiksi
if (msg.includes('Tokenizer') && msg.includes('löytyi')) { setStep('step-tokenizer', 'done'); }
if (msg.includes('tokenizer') && msg.includes('löytyi')) { setStep('step-tokenizer', 'done'); }
if ((msg.includes('[Coder]') || msg.includes('[Storage]')) && msg.includes('Ladataan') && msg.includes('tokenizer')) { setStep('step-tokenizer', 'active'); }
if ((msg.includes('[Coder]') || msg.includes('[Storage]')) && msg.includes('tokenizer') && msg.includes('tallennettu')) { setStep('step-tokenizer', 'done'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('model') && msg.includes('lataus:')) {
setStep('step-model', 'active');
const match = msg.match(/lataus: (\d+)%/);
@@ -2397,7 +2749,43 @@
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('model') && msg.includes('löytyi')) { setStep('step-model', 'done', 'cache'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('model') && msg.includes('tallennettu')) { setStep('step-model', 'done', '100%'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Rakennetaan')) { setStep('step-build', 'active'); }
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Malli ladattu')) { setStep('step-build', 'done'); setStep('step-ready', 'done'); }
if (msg.includes('Agent Node käynnistyy') || msg.includes('Rakennetaan')) {
const cd = document.getElementById('agent-compute-dot');
const cl = document.getElementById('agent-compute-label');
const btn = document.getElementById('agent-compute-btn');
if (cd) cd.style.background = '#d29922';
if (cl) { cl.textContent = 'Ladataan...'; cl.style.color = '#d29922'; }
if (btn && btn.dataset.state !== 'ready') {
btn.dataset.state = 'loading';
btn.textContent = 'Peruuta';
btn.style.borderColor = '#f85149';
btn.style.color = '#f85149';
}
}
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Malli ladattu')) {
// Malli on valmis — merkataan kaikki vaiheet valmiiksi
setStep('step-wasm', 'done');
setStep('step-tokenizer', 'done');
const pctSpan = document.getElementById('step-model-pct');
if (pctSpan && pctSpan.textContent.includes('100%')) {
setStep('step-model', 'done', '100%');
} else {
setStep('step-model', 'done', 'cache');
}
setStep('step-build', 'done');
setStep('step-ready', 'done');
// Agents-sivun compute-status: valmis
const cd = document.getElementById('agent-compute-dot');
const cl = document.getElementById('agent-compute-label');
const btn = document.getElementById('agent-compute-btn');
if (cd) cd.style.background = '#3fb950';
if (cl) { cl.textContent = 'Qwen2.5-Coder'; cl.style.color = '#3fb950'; }
if (btn) { btn.dataset.state = 'ready'; btn.textContent = '✓ Valmis'; btn.style.borderColor = '#3fb950'; btn.style.color = '#3fb950'; btn.style.cursor = 'default'; btn.title = 'Kielimalli ladattu — oma kone on valmis laskentaan'; }
localStorage.setItem('kpn-coder-loaded', 'true');
}
if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Syöte:')) {
// Pipeline piiloon kun generointi alkaa
setTimeout(() => { document.getElementById('code-pipeline').style.display = 'none'; }, 1000);
@@ -2456,8 +2844,23 @@
document.getElementById('coder-status').style.color = '#d29922';
coderWsReady = true;
// Proaktiivinen mallin esilataus: lähetetään tyhjä warmup-prompt
// joka triggeröi get_or_build_model:n ilman varsinaista generointia.
// Pipeline-tilakone seuraa logeja ja merkkaa vaiheet valmiiksi.
setTimeout(() => {
if (uiSocket && uiSocket.readyState === 1) {
uiSocket.send(JSON.stringify({
type: 'user_text',
text: '{"prompt":"warmup","max_tokens":1}',
task_type: 'qwen-coder'
}));
}
}, 500);
if (pendingCodePrompt) {
setTimeout(() => {
sendCodeToHub(pendingCodePrompt);
}, 2000); // Hieman pidempi odotus jotta warmup ehtii ensin
pendingCodePrompt = null;
}
} catch(e) {
@@ -2468,6 +2871,38 @@
}
}
// Automaattinen uudelleenkäynnistys: jos malli oli ladattu ennen refreshiä, ladataan se uudelleen cachesta
if (localStorage.getItem('kpn-coder-loaded') === 'true') {
// Pieni viive jotta UI ehtii piirtyä
setTimeout(() => ensureCoderNode(), 500);
}
// Laskentasolmun käynnistys/pysäytys -nappi
let computeAbortController = null;
document.getElementById('agent-compute-btn')?.addEventListener('click', () => {
const btn = document.getElementById('agent-compute-btn');
const cl = document.getElementById('agent-compute-label');
if (!btn) return;
if (btn.dataset.state === 'ready') return; // Jo valmis, ei tehdä mitään
if (btn.dataset.state === 'loading') {
// Cancel — ladataan sivua uudelleen koska Wasm-latausta ei voi pysäyttää
btn.textContent = 'Peruutetaan...';
btn.disabled = true;
window.location.reload();
return;
}
// Käynnistetään
btn.dataset.state = 'loading';
btn.textContent = 'Peruuta';
btn.style.borderColor = '#f85149';
btn.style.color = '#f85149';
btn.title = 'Peruuta kielimallin lataus';
ensureCoderNode();
});
// JSON mode toggle
const jsonToggle = document.getElementById('json-mode-toggle');
const jsonHelp = document.getElementById('json-help');