Avatar-logiikka: poistettu kilpaileva llm_prompt-handler, korjattu vilkkumisjärjestys

Ongelma: kaksi erillistä avatar-aktivointilogiikkaa kilpaili:
1) pipelineStep() — oikea agentti statuksen perusteella
2) llm_prompt-handler — arvasi agentin prompt-tekstistä (usein väärin → DevOps vilkkui QA:n/Datan sijaan)

Korjaus:
- Poistettu llm_prompt- ja llm_done-handlerien avatar-heuristiikat
- pipelineStep() hoitaa kaiken: active → syttyy, done → sammuu heti
- Pipeline-lopussa kaikki avataret sammutetaan eksplisiittisesti

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -34,3 +34,6 @@ Cargo.lock
 *.pdb
 
 # End of https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/rust,linux
+
+# Ajonaikaiset tietokannat
+*.db

docker-errors.log

@@ -0,0 +1,475 @@
+[INFO]: Checking for the Wasm target...
+info: downloading component rust-std
+[INFO]: Compiling to Wasm...
+   Compiling node v0.1.0 (/app/node)
+warning: unused imports: `DType`, `Device`, and `Tensor`
+ --> node/src/smollm.rs:1:19
+  |
+1 | use candle_core::{Device, Tensor, DType};
+  |                   ^^^^^^  ^^^^^^  ^^^^^
+  |
+  = note: `#[warn(unused_imports)]` (part of `#[warn(unused)]`) on by default
+
+warning: unused import: `candle_nn::VarBuilder`
+ --> node/src/smollm.rs:2:5
+  |
+2 | use candle_nn::VarBuilder;
+  |     ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+warning: unused imports: `Cache`, `LlamaConfig`, `LlamaEosToks`, and `Llama`
+ --> node/src/smollm.rs:3:42
+  |
+3 | use candle_transformers::models::llama::{Llama, LlamaConfig, LlamaEosToks, Cache};
+  |                                          ^^^^^  ^^^^^^^^^^^  ^^^^^^^^^^^^  ^^^^^
+
+warning: unused imports: `DType`, `Device`, and `Tensor`
+ --> node/src/phi3.rs:1:19
+  |
+1 | use candle_core::{Device, Tensor, DType};
+  |                   ^^^^^^  ^^^^^^  ^^^^^
+
+warning: unused import: `candle_nn::VarBuilder`
+ --> node/src/phi3.rs:2:5
+  |
+2 | use candle_nn::VarBuilder;
+  |     ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+warning: unused imports: `Config as Phi3Config` and `Model as Phi3Model`
+ --> node/src/phi3.rs:3:41
+  |
+3 | use candle_transformers::models::phi3::{Config as Phi3Config, Model as Phi3Model};
+  |                                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+warning: unused import: `wasm_bindgen::JsCast`
+ --> node/src/phi3.rs:4:5
+  |
+4 | use wasm_bindgen::JsCast;
+  |     ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+warning: unused import: `crate::storage`
+ --> node/src/phi3.rs:9:5
+  |
+9 | use crate::storage;
+  |     ^^^^^^^^^^^^^^
+
+warning: unused import: `Int`
+ --> node/src/burn_smollm/attention.rs:2:46
+  |
+2 | use burn::tensor::{backend::Backend, Tensor, Int};
+  |                                              ^^^
+
+warning: unused imports: `Mlp` and `RmsNorm`
+ --> node/src/burn_smollm/attention.rs:4:22
+  |
+4 | use super::modules::{RmsNorm, Mlp};
+  |                      ^^^^^^^  ^^^
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+   --> node/src/smollm.rs:174:23
+    |
+174 |         burn::tensor::Data::new(input_ids.iter().map(|&x| x as i32).collect::<Vec<_>>(), [input_len].into()),
+    |                       ^^^^
+    |
+    = note: `#[warn(deprecated)]` on by default
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+   --> node/src/smollm.rs:200:27
+    |
+200 |             burn::tensor::Data::new(vec![next_token as i32], [1].into()),
+    |                           ^^^^
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+ --> node/src/burn_smollm/loader.rs:1:46
+  |
+1 | use burn::tensor::{backend::Backend, Tensor, Data};
+  |                                              ^^^^
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+  --> node/src/burn_smollm/loader.rs:17:16
+   |
+17 |     let data = Data::new(vec, shape_out_in.into());
+   |                ^^^^
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+  --> node/src/burn_smollm/loader.rs:32:16
+   |
+32 |     let data = Data::new(vec, shape.into());
+   |                ^^^^
+
+warning: use of deprecated struct `burn::tensor::Data`: the internal data format has changed, please use `TensorData` instead
+  --> node/src/burn_smollm/loader.rs:45:16
+   |
+45 |     let data = Data::new(vec, shape.into());
+   |                ^^^^
+
+error[E0061]: this function takes 2 arguments but 1 argument was supplied
+   --> node/src/smollm.rs:124:9
+    |
+124 |         burn_wgpu::init_async::<burn_wgpu::AutoGraphicsApi>(&Default::default()).await;
+    |         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^--------------------- argument #2 of type `RuntimeOptions` is missing
+    |
+note: function defined here
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/cubecl-wgpu-0.2.0/src/runtime.rs:116:14
+    |
+116 | pub async fn init_async<G: GraphicsApi>(device: &WgpuDevice, options: RuntimeOptions) {
+    |              ^^^^^^^^^^
+help: provide the argument
+    |
+124 |         burn_wgpu::init_async::<burn_wgpu::AutoGraphicsApi>(&Default::default(), /* RuntimeOptions */).await;
+    |                                                                                ++++++++++++++++++++++
+
+error[E0277]: the trait bound `TensorData: From<burn::tensor::Data<i32, 1>>` is not satisfied
+   --> node/src/smollm.rs:174:9
+    |
+173 |     let mut input_tensor = burn::tensor::Tensor::<B, 1, burn::tensor::Int>::from_data(
+    |                            ---------------------------------------------------------- required by a bound introduced by this call
+174 |         burn::tensor::Data::new(input_ids.iter().map(|&x| x as i32).collect::<Vec<_>>(), [input_len].into()),
+    |         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ the trait `From<burn::tensor::Data<i32, 1>>` is not implemented for `TensorData`
+    |
+    = help: the following other types implement trait `From<T>`:
+              `TensorData` implements `From<&[E]>`
+              `TensorData` implements `From<&[usize]>`
+              `TensorData` implements `From<[E; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[E; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[E; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[E; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[[Elem; E]; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[usize; A]>`
+    = note: required for `burn::tensor::Data<i32, 1>` to implement `Into<TensorData>`
+note: required by a bound in `burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data`
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:719:12
+    |
+717 |     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+    |            --------- required by a bound in this associated function
+718 |     where
+719 |         T: Into<TensorData>,
+    |            ^^^^^^^^^^^^^^^^ required by this bound in `Tensor::<B, D, K>::from_data`
+
+error[E0061]: this method takes 2 arguments but 0 arguments were supplied
+   --> node/src/smollm.rs:183:51
+    |
+183 |     let next_token_tensor = last_logits.argmax(2).flatten::<1>();
+    |                                                   ^^^^^^^^^^^^-- two arguments of type `usize` and `usize` are missing
+    |
+note: method defined here
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:292:12
+    |
+292 |     pub fn flatten<const D2: usize>(self, start_dim: usize, end_dim: usize) -> Tensor<B, D2, K> {
+    |            ^^^^^^^
+help: provide the arguments
+    |
+183 |     let next_token_tensor = last_logits.argmax(2).flatten::<1>(/* usize */, /* usize */);
+    |                                                                ++++++++++++++++++++++++
+
+error[E0277]: the trait bound `TensorData: From<burn::tensor::Data<i32, 1>>` is not satisfied
+   --> node/src/smollm.rs:200:13
+    |
+199 |         let mut input_tensor = burn::tensor::Tensor::<B, 1, burn::tensor::Int>::from_data(
+    |                                ---------------------------------------------------------- required by a bound introduced by this call
+200 |             burn::tensor::Data::new(vec![next_token as i32], [1].into()),
+    |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ the trait `From<burn::tensor::Data<i32, 1>>` is not implemented for `TensorData`
+    |
+    = help: the following other types implement trait `From<T>`:
+              `TensorData` implements `From<&[E]>`
+              `TensorData` implements `From<&[usize]>`
+              `TensorData` implements `From<[E; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[E; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[E; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[E; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[[Elem; E]; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[usize; A]>`
+    = note: required for `burn::tensor::Data<i32, 1>` to implement `Into<TensorData>`
+note: required by a bound in `burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data`
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:719:12
+    |
+717 |     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+    |            --------- required by a bound in this associated function
+718 |     where
+719 |         T: Into<TensorData>,
+    |            ^^^^^^^^^^^^^^^^ required by this bound in `Tensor::<B, D, K>::from_data`
+
+error[E0061]: this method takes 2 arguments but 0 arguments were supplied
+   --> node/src/smollm.rs:207:50
+    |
+207 |         let next_token_tensor = logits.argmax(2).flatten::<1>();
+    |                                                  ^^^^^^^^^^^^-- two arguments of type `usize` and `usize` are missing
+    |
+note: method defined here
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:292:12
+    |
+292 |     pub fn flatten<const D2: usize>(self, start_dim: usize, end_dim: usize) -> Tensor<B, D2, K> {
+    |            ^^^^^^^
+help: provide the arguments
+    |
+207 |         let next_token_tensor = logits.argmax(2).flatten::<1>(/* usize */, /* usize */);
+    |                                                               ++++++++++++++++++++++++
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:58:13
+   |
+58 |         q = q.reshape([batch, seq_len, self.num_heads, self.head_dim]).swap_dims(1, 2);
+   |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `3`, found `4`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:59:13
+   |
+59 |         k = k.reshape([batch, seq_len, self.num_kv_heads, self.head_dim]).swap_dims(1, 2);
+   |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `3`, found `4`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:60:13
+   |
+60 |         v = v.reshape([batch, seq_len, self.num_kv_heads, self.head_dim]).swap_dims(1, 2);
+   |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `3`, found `4`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:63:31
+   |
+63 |         q = self.rope.forward(q, offset);
+   |                       ------- ^ expected `4`, found `3`
+   |                       |
+   |                       arguments to this method are incorrect
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+note: method defined here
+  --> node/src/burn_smollm/rope.rs:35:12
+   |
+35 |     pub fn forward(&self, x: Tensor<B, 4>, offset: usize) -> Tensor<B, 4> {
+   |            ^^^^^^^        ---------------
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:63:13
+   |
+63 |         q = self.rope.forward(q, offset);
+   |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `3`, found `4`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:64:31
+   |
+64 |         k = self.rope.forward(k, offset);
+   |                       ------- ^ expected `4`, found `3`
+   |                       |
+   |                       arguments to this method are incorrect
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+note: method defined here
+  --> node/src/burn_smollm/rope.rs:35:12
+   |
+35 |     pub fn forward(&self, x: Tensor<B, 4>, offset: usize) -> Tensor<B, 4> {
+   |            ^^^^^^^        ---------------
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:64:13
+   |
+64 |         k = self.rope.forward(k, offset);
+   |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `3`, found `4`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:68:41
+   |
+68 |             c.k = Tensor::cat(vec![c.k, k], 2);
+   |                                         ^ expected `4`, found `3`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+
+error[E0308]: mismatched types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:69:41
+   |
+69 |             c.v = Tensor::cat(vec![c.v, v], 2);
+   |                                         ^ expected `4`, found `3`
+   |
+   = note: expected struct `burn::tensor::Tensor<_, 4>`
+              found struct `burn::tensor::Tensor<_, 3>`
+
+error[E0308]: `if` and `else` have incompatible types
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:72:13
+   |
+67 |           let (k, v) = if let Some(mut c) = cache {
+   |  ______________________-
+68 | |             c.k = Tensor::cat(vec![c.k, k], 2);
+69 | |             c.v = Tensor::cat(vec![c.v, v], 2);
+70 | |             (c.k.clone(), c.v.clone())
+   | |             -------------------------- expected because of this
+71 | |         } else {
+72 | |             (k.clone(), v.clone())
+   | |             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected `4`, found `3`
+73 | |         };
+   | |_________- `if` and `else` have incompatible types
+   |
+   = note: expected tuple `(burn::tensor::Tensor<_, 4>, burn::tensor::Tensor<_, 4>)`
+              found tuple `(burn::tensor::Tensor<_, 3>, burn::tensor::Tensor<_, 3>)`
+
+error[E0282]: type annotations needed
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:75:38
+   |
+75 |         let new_cache = KVCache { k: k.clone(), v: v.clone() };
+   |                                      ^ cannot infer type
+
+error[E0282]: type annotations needed
+  --> node/src/burn_smollm/attention.rs:75:52
+   |
+75 |         let new_cache = KVCache { k: k.clone(), v: v.clone() };
+   |                                                    ^ cannot infer type
+
+error[E0277]: the trait bound `TensorData: From<burn::tensor::Data<f32, 2>>` is not satisfied
+   --> node/src/burn_smollm/loader.rs:18:44
+    |
+ 18 |     let t_burn = Tensor::<B, 2>::from_data(data, device);
+    |                  ------------------------- ^^^^ the trait `From<burn::tensor::Data<f32, 2>>` is not implemented for `TensorData`
+    |                  |
+    |                  required by a bound introduced by this call
+    |
+    = help: the following other types implement trait `From<T>`:
+              `TensorData` implements `From<&[E]>`
+              `TensorData` implements `From<&[usize]>`
+              `TensorData` implements `From<[E; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[E; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[E; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[E; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[[Elem; E]; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[usize; A]>`
+    = note: required for `burn::tensor::Data<f32, 2>` to implement `Into<TensorData>`
+note: required by a bound in `burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data`
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:719:12
+    |
+717 |     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+    |            --------- required by a bound in this associated function
+718 |     where
+719 |         T: Into<TensorData>,
+    |            ^^^^^^^^^^^^^^^^ required by this bound in `Tensor::<B, D, K>::from_data`
+
+error[E0277]: the trait bound `TensorData: From<burn::tensor::Data<f32, 1>>` is not satisfied
+   --> node/src/burn_smollm/loader.rs:33:53
+    |
+ 33 |     Ok(Param::from_tensor(Tensor::<B, 1>::from_data(data, device)))
+    |                           ------------------------- ^^^^ the trait `From<burn::tensor::Data<f32, 1>>` is not implemented for `TensorData`
+    |                           |
+    |                           required by a bound introduced by this call
+    |
+    = help: the following other types implement trait `From<T>`:
+              `TensorData` implements `From<&[E]>`
+              `TensorData` implements `From<&[usize]>`
+              `TensorData` implements `From<[E; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[E; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[E; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[E; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[[Elem; E]; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[usize; A]>`
+    = note: required for `burn::tensor::Data<f32, 1>` to implement `Into<TensorData>`
+note: required by a bound in `burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data`
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:719:12
+    |
+717 |     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+    |            --------- required by a bound in this associated function
+718 |     where
+719 |         T: Into<TensorData>,
+    |            ^^^^^^^^^^^^^^^^ required by this bound in `Tensor::<B, D, K>::from_data`
+
+error[E0277]: the trait bound `TensorData: From<burn::tensor::Data<f32, 2>>` is not satisfied
+   --> node/src/burn_smollm/loader.rs:47:53
+    |
+ 47 |     Ok(Param::from_tensor(Tensor::<B, 2>::from_data(data, device)))
+    |                           ------------------------- ^^^^ the trait `From<burn::tensor::Data<f32, 2>>` is not implemented for `TensorData`
+    |                           |
+    |                           required by a bound introduced by this call
+    |
+    = help: the following other types implement trait `From<T>`:
+              `TensorData` implements `From<&[E]>`
+              `TensorData` implements `From<&[usize]>`
+              `TensorData` implements `From<[E; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[E; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[E; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[E; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[[[[[Elem; E]; D]; C]; B]; A]>`
+              `TensorData` implements `From<[usize; A]>`
+    = note: required for `burn::tensor::Data<f32, 2>` to implement `Into<TensorData>`
+note: required by a bound in `burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data`
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:719:12
+    |
+717 |     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+    |            --------- required by a bound in this associated function
+718 |     where
+719 |         T: Into<TensorData>,
+    |            ^^^^^^^^^^^^^^^^ required by this bound in `Tensor::<B, D, K>::from_data`
+
+error[E0599]: no function or associated item named `arange` found for struct `burn::tensor::Tensor<B, 1>` in the current scope
+   --> node/src/burn_smollm/rope.rs:19:33
+    |
+ 19 |         let t = Tensor::<B, 1>::arange(0..max_seq_len as i64, device).float().unsqueeze::<2>().transpose();
+    |                                 ^^^^^^ function or associated item not found in `burn::tensor::Tensor<B, 1>`
+    |
+note: if you're trying to build a new `burn::tensor::Tensor<B, 1>` consider using one of the following associated functions:
+      burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::new
+      burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_primitive
+      burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::empty
+      burn::tensor::Tensor::<B, D, K>::from_data
+      and 9 others
+   --> /usr/local/cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/burn-tensor-0.14.0/src/tensor/api/base.rs:24:10
+    |
+ 24 |   #[derive(new, Clone, Debug)]
+    |            ^^^
+...
+ 55 |       pub fn from_primitive(tensor: K::Primitive<D>) -> Self {
+    |       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+...
+ 60 |       pub fn empty<S: Into<Shape<D>>>(shape: S, device: &B::Device) -> Self {
+    |       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+...
+717 | /     pub fn from_data<T>(data: T, device: &B::Device) -> Self
+718 | |     where
+719 | |         T: Into<TensorData>,
+    | |____________________________^
+    = note: the function or associated item was found for
+            - `burn::tensor::Tensor<B, 1, burn::tensor::Int>`
+    = note: this error originates in the derive macro `new` (in Nightly builds, run with -Z macro-backtrace for more info)
+
+warning: variable does not need to be mutable
+  --> node/src/burn_smollm/loader.rs:70:13
+   |
+70 |         let mut layer = &mut model.layers[i];
+   |             ----^^^^^
+   |             |
+   |             help: remove this `mut`
+   |
+   = note: `#[warn(unused_mut)]` (part of `#[warn(unused)]`) on by default
+
+warning: unused variable: `batch`
+  --> node/src/burn_smollm/model.rs:79:14
+   |
+79 |         let [batch, seq_len] = input_ids.dims();
+   |              ^^^^^ help: if this is intentional, prefix it with an underscore: `_batch`
+   |
+   = note: `#[warn(unused_variables)]` (part of `#[warn(unused)]`) on by default
+
+warning: unused variable: `seq_len`
+  --> node/src/burn_smollm/model.rs:79:21
+   |
+79 |         let [batch, seq_len] = input_ids.dims();
+   |                     ^^^^^^^ help: if this is intentional, prefix it with an underscore: `_seq_len`
+
+Some errors have detailed explanations: E0061, E0277, E0282, E0308, E0599.
+For more information about an error, try `rustc --explain E0061`.
+warning: `node` (lib) generated 19 warnings
+error: could not compile `node` (lib) due to 21 previous errors; 19 warnings emitted
+Error: Compiling your crate to WebAssembly failed
+Caused by: Compiling your crate to WebAssembly failed
+Caused by: failed to execute `cargo build`: exited with exit status: 101
+  full command: cd "/app/node" && "cargo" "build" "--lib" "--release" "--target" "wasm32-unknown-unknown"

network-poc/Dockerfile.native-node

@@ -1,7 +1,7 @@
 FROM rust:slim AS builder
 
 RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    pkg-config libssl-dev g++ \
+    pkg-config libssl-dev g++ libvulkan-dev \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 WORKDIR /app
@@ -9,22 +9,27 @@ COPY Cargo.toml Cargo.lock ./
 COPY hub/Cargo.toml hub/Cargo.toml
 COPY node/Cargo.toml node/Cargo.toml
 COPY native-node/Cargo.toml native-node/Cargo.toml
+COPY cli/Cargo.toml cli/Cargo.toml
 
 # Tyhjät src-tiedostot riippuvuuksien esikääntämistä varten
-RUN mkdir -p hub/src node/src native-node/src \
+RUN mkdir -p hub/src node/src native-node/src cli/src \
     && echo "fn main(){}" > hub/src/main.rs \
     && echo "" > node/src/lib.rs \
     && echo "fn main(){}" > native-node/src/main.rs \
+    && echo "fn main(){}" > cli/src/main.rs \
     && cargo build --release -p native-node 2>/dev/null || true
 
 COPY native-node/src native-node/src
-RUN cargo build --release -p native-node
+# Touch pakottaa rekompilauksen dummy-binaryn yli
+RUN touch native-node/src/main.rs && cargo build --release -p native-node
 
 FROM debian:bookworm-slim
-RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates libvulkan1 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 COPY --from=builder /app/target/release/native-node /usr/local/bin/native-node
 
-ENV HUB_URL=ws://hub:3000/ws
+ENV HUB_URL=ws://agentic-poc:3000/ws
+ENV OLLAMA_URL=http://ollama:11434
+ENV OLLAMA_MODEL=qwen2.5-coder:7b
 ENV ALLOCATED_GB=4
 
 CMD ["native-node"]

network-poc/PROMPTS.md

@@ -0,0 +1,348 @@
+# Kipinä Agentic Studio — Promptit
+
+Kaikki järjestelmässä käytetyt promptit. Jokainen on dokumentoitu eksaktisti
+niin kuin se lähetetään mallille, muuttujat merkitty `${...}`-syntaksilla.
+
+---
+
+## 1. Inferenssin system prompt (Wasm + natiivi)
+
+**Sijainti:** `node/src/qwen_coder.rs` rivi 256, `native-node/src/inference.rs` rivi 127
+**Malli:** Qwen2.5-Coder-0.5B/3B
+**ChatML-rooli:** `<|im_start|>system`
+
+```
+You are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.
+```
+
+**Tarkoitus:** Pakottaa malli tuottamaan pelkkää koodia ilman selityksiä.
+**Prefill:** Assistantin vastaus alkaa ` ``` ` joka ohjaa mallin koodiblokkiin.
+
+---
+
+## 2. Agenttikohtaiset system promptit (frontend)
+
+**Sijainti:** `static/index.html` rivit 1136-1144
+**Tallennus:** localStorage (`kpn-agent-prompt-{key}`)
+**ChatML-rooli:** Liitetään `<|im_start|>user` -blokkiin osaksi promptia
+
+### 2.1 Manageri (manager)
+```
+Olet projektipäällikkö. Jaa tehtävät osiin, priorisoi ja koordinoi tiimin työtä.
+```
+**Malli:** qwen-coder
+
+### 2.2 Koodari (coder)
+```
+Olet kokenut ohjelmistokehittäjä. Kirjoita selkeää, testattavaa koodia ja vastaa aina koodilla.
+```
+**Malli:** qwen-coder
+
+### 2.3 Data-agentti (data)
+```
+Olet tietokanta-asiantuntija. Vastaat skeemojen suunnittelusta, SQL-kyselyiden optimoinnista ja datamalleista.
+```
+**Malli:** qwen-coder
+
+### 2.4 QA (qa)
+```
+Olet laadunvarmistaja (QA). Kirjoitat testejä, etsit virheitä ja varmistat, että kaikki reunatapaukset on huomioitu.
+```
+**Malli:** smollm-135m
+
+### 2.5 DevOps / Testaaja (tester)
+```
+Olet DevOps-insinööri. Vastaat koodin julkaisuputkista, serveri-infrastruktuurista ja ympäristön suorituskyvystä.
+```
+**Malli:** smollm-135m
+
+### 2.6 Tarkkailija (observer)
+```
+Olet ohjelmistoprojektin riippumaton valvoja. Sinulla on täysi pääsy kaikkiin projektin tietoihin ja muiden agenttien keskusteluihin. Valvo tiimin (Manageri, Koodari, Data, QA, DevOps) toimintaa asiantuntijana kokonaisuutena ja huomauta välittömästi visio- tai turvallisuusriskeistä.
+```
+**Malli:** deepseek-r1
+
+### 2.7 Asiakas (client)
+```
+Kirjoita tähän asiakkaan toiveet ja projektin vaatimukset. Orkestraattori (Manageri) purkaa ja delegoi nämä työt asiantuntijoille.
+```
+**Malli:** user-input (ei LLM:ää, käyttäjän teksti)
+
+---
+
+## 3. Projekti-pipeline (`kpn project`)
+
+### 3.1 Vaihe 1: Managerin tiedostojako
+
+**Konteksti:** Käyttäjä on antanut projektin kuvauksen.
+**Tavoite:** Pilkotaan projekti yksittäisiksi tiedostoiksi oikeassa riippuvuusjärjestyksessä.
+
+```
+List the source files needed for this project. One file per line, format:
+filename.py: what this file contains
+
+Rules:
+- Max 4 files
+- Only .py, .toml, .json, .html files
+- No directories, no paths, just filenames
+- List dependencies first, then main app (e.g. models.py before main.py)
+- Use pyproject.toml for dependencies (not requirements.txt)
+
+Project: ${task}
+```
+
+**Odotettu vastausformaatti:**
+```
+models.py: SQLAlchemy User model and database setup
+main.py: FastAPI app with CRUD endpoints
+pyproject.toml: project dependencies
+```
+
+**Parsintasäännöt:**
+- Rivi voi olla `filename.ext: kuvaus` tai pelkkä `filename.ext`
+- Tiedostonimessä ei saa olla `/`, välilyöntejä tai polkuja
+- Päättyy tiedostopäätteeseen (`/\.\w{1,5}$/`)
+- Numerot, `-`, `*` ja `` ` `` strippataan rivin alusta
+- Max 40 merkin tiedostonimi
+
+### 3.2 Vaihe 2: Koodarin tiedostogenerointi (per tiedosto)
+
+**Konteksti:** Managerin tiedostolista on parsittu. Jokaiselle tiedostolle generoidaan koodi erikseen. Aiemmin generoidut tiedostot annetaan kontekstina.
+
+**Perusmuoto:**
+```
+${context}Project: ${task}
+Write ONLY the file "${filename}"${description ? ': ' + description : ''}.
+Use the exact libraries mentioned in the project description. Write correct, working code.
+```
+
+**`${context}` (kun aiempia tiedostoja on generoitu):**
+```
+Already written files:
+--- models.py ---
+from sqlalchemy import ...
+...
+
+--- main.py ---
+from fastapi import ...
+...
+
+```
+
+**Erikoistapaus: pyproject.toml**
+
+Koska 0.5B-malli ei tunne uv/pyproject.toml-formaattia, annetaan eksplisiittinen esimerkki:
+```
+${context}Project: ${task}
+Write ONLY the file "pyproject.toml": ${description}.
+Use this exact format:
+[project]
+name = "projectname"
+version = "0.1.0"
+requires-python = ">=3.11"
+dependencies = ["fastapi", "uvicorn"]
+
+[project.scripts]
+start = "uvicorn main:app --reload"
+Use the exact libraries mentioned in the project description. Write correct, working code.
+```
+
+**Erikoistapaus: requirements.txt (fallback)**
+```
+...
+List one dependency per line. No version pins unless necessary.
+...
+```
+
+### 3.3 Vaihe 2 (fallback): Yhtenä kokonaisuutena
+
+Jos managerin vastaus ei tuota parsittavaa tiedostolistaa:
+```
+Project: ${task}
+Files: ${managerin_vastaus}
+
+Write all the code for this project. Use the exact libraries mentioned in the project description. Use pyproject.toml for dependencies (not requirements.txt).
+```
+
+### 3.4 Vaihe 3: Testerin arviointi
+
+**Konteksti:** Kaikki generoidut tiedostot yhdistettynä.
+
+```
+Review this project. List bugs or issues. Be brief.
+If the code is correct, say "LGTM".
+
+--- models.py ---
+from sqlalchemy import ...
+
+--- main.py ---
+from fastapi import ...
+```
+
+**Odotettu vastaus:** Bugilista tai `LGTM`.
+**Trigger korjausluuppiin:** Jos vastaus EI sisällä "lgtm" tai "looks good" (case-insensitive).
+
+### 3.5 Vaihe 4: Koodarin korjaukset (ehdollinen)
+
+Ajetaan vain jos testeri löysi ongelmia.
+
+```
+Fix the issues found in the review.
+Review feedback: ${review}
+
+Current code:
+--- models.py ---
+...
+
+--- main.py ---
+...
+
+Write the corrected code.
+```
+
+### 3.6 Vaihe 5: Testerin uudelleenarviointi (ehdollinen)
+
+```
+Review the corrected code briefly:
+${fixedCode}
+```
+
+---
+
+## 4. Yksinkertainen pipeline (`kpn pipeline`)
+
+### 4.1 Manageri
+```
+Analyse this task briefly and write a technical spec for a coder:
+${task}
+```
+
+### 4.2 Koodari
+```
+${managerin_vastaus}
+
+Write the code.
+```
+
+### 4.3 Testaaja
+```
+Review briefly:
+${koodarin_vastaus}
+```
+
+---
+
+## 5. Yksittäiset komennot
+
+### 5.1 `kpn run <malli> "<prompti>"`
+
+Promptin koostaminen `kpnRun`-funktiossa:
+```
+${sharedPrompt}        ← Kaikille agenteille yhteinen (jos asetettu)
+
+${agentPrompt}         ← Valitun agentin system prompt (jos löytyy)
+
+${käyttäjän_prompti}   ← Käyttäjän kirjoittama teksti
+```
+
+Osat yhdistetään `\n\n`-erottimella ja lähetetään `<|im_start|>user`-blokkiin.
+
+### 5.2 `kpn hello`
+
+Kiinteä prompti SmolLM-135M -mallille:
+```
+Tervehdi käyttäjää iloisesti ja lyhyesti suomeksi. Ole innostunut ja energinen! Vastaa yhdellä lauseella.
+```
+
+### 5.3 Warmup (automaattinen)
+
+Lähetetään automaattisesti kun laskentasolmu käynnistyy. Triggeröi mallin latauksen ilman näkyvää tulosta.
+```json
+{"prompt": "warmup", "max_tokens": 1}
+```
+
+---
+
+## 6. Stop-sekvenssit (inferenssi)
+
+**Sijainti:** `node/src/qwen_coder.rs` rivi 345, `native-node/src/inference.rs` rivi 210
+
+Generointi katkaistaan ja teksti trimmataan kun malli tuottaa minkä tahansa näistä:
+
+| Sekvenssi | Tarkoitus |
+|-----------|-----------|
+| `\n###` | Markdown-otsikko (selitysosio alkaa) |
+| `\nExplanation` | Selitysosio |
+| `\nNote:` | Huomautus |
+| `\nOutput:` | Esimerkkitulostus |
+| `` \n```\n\n `` | Koodiblokin loppu + tyhjä rivi |
+| `\n// Example` | Esimerkkikoodi (C/Rust/JS) |
+| `\n// example` | Sama pienellä |
+| `\n# Example` | Esimerkkikoodi (Python/Ruby) |
+| `\n# example` | Sama pienellä |
+
+---
+
+## 7. Vastauksen siivous (post-processing)
+
+**Sijainti:** `strip_markdown_wrapper()` molemmissa inferenssimoduuleissa
+
+### 7.1 Kielitunnisteen poisto
+
+Jos ensimmäinen rivi on tunnettu kielitunniste, se poistetaan.
+Tunnistetut: `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`
+
+### 7.2 Sulkevan ` ``` ` poisto
+
+Poistetaan VAIN jos ` ``` ` on omalla rivillään tiedoston lopussa
+(edeltävä merkki on rivinvaihto tai alku).
+
+### 7.3 Johdantolauseiden poisto
+
+Ensimmäinen rivi poistetaan jos se alkaa (case-insensitive):
+`Sure!`, `Here is`, `Here's`, `Certainly!`, `Below is`
+
+### 7.4 Selityskommenttien poisto
+
+Alun `# `-alkuiset rivit poistetaan jos ne sisältävät (case-insensitive):
+`this is`, `simple`, `program that`, `here is`, `the following`, `below`
+
+Shebang (`#!`) säilytetään.
+
+---
+
+## 8. Promptin kulku mallille (ChatML)
+
+Lopullinen viesti mallille koostetaan näin:
+
+```
+<|im_start|>system
+You are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.<|im_end|>
+<|im_start|>user
+${sharedPrompt}
+
+${agentPrompt}
+
+${käyttäjän/pipelinen prompti}<|im_end|>
+<|im_start|>assistant
+```
+```
+
+**Huomio:** ` ``` ` assistantin alussa on prefill — se on osa syötettä eikä mallin tuottamaa. Malli jatkaa suoraan koodilla.
+
+---
+
+## 9. Sampling-parametrit
+
+| Parametri | Arvo | Kuvaus |
+|-----------|------|--------|
+| `temperature` | 0.7 | Jakaumaa pehmentävä kerroin |
+| `top_k` | 40 | Valinnan rajoitus 40 todennäköisimpään tokeniin |
+| `repetition_penalty` | 1.15 | Aiemmin generoitujen tokenien rankaisu |
+| `max_tokens` | 512 (oletus) | Konfiguroitavissa JSON-promptilla |
+| `eos_token` | 151645 | Qwen2.5:n päätöstokeni |

network-poc/TODO.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# TODO — Kipinä Agentic Network
+
+## Turvallisuus
+- [ ] **Tulosten validointi** — solmu voi palauttaa haitallista koodia. Tarvitaan proof-of-work tai challenge-response -mekanismi
+- [ ] **Reputaatiojärjestelmä** — solmujen luotettavuuden seuranta: onnistuneet tehtävät, vasteaika, laatu
+- [ ] **Koodin sandboxaus** — generoitu koodi pitää ajaa eristetyssä ympäristössä ennen käyttäjälle näyttämistä
+- [ ] **Solmun identiteetti** — rekisteröityminen ja tunnistautuminen (API-avain / token)
+
+## Yksityisyys
+- [ ] **Promptien salaus** — käyttäjän promptit menevät tuntemattomalle solmulle selkotekstinä
+- [ ] **End-to-end enkryptio** — hub ei näe promptin sisältöä, vain reitittää
+- [ ] **Tietosuojaseloste** — käyttäjille kerrottava miten data kulkee ja kuka sen näkee
+- [ ] **Opt-in malli** — käyttäjä valitsee haluaako käyttää yhteisösolmuja vai vain omaa
+
+## Väärinkäytön esto
+- [ ] **Rate limiting per käyttäjä** — nykyinen IP-pohjainen ei riitä, tarvitaan autentikointi
+- [ ] **Solmun kuormitusraja** — solmu voi asettaa max tehtävät/minuutti
+- [ ] **Token-talous** — laskentaresurssien käyttö vaatii Kipinä-tokeneita (gamification jo aloitettu)
+- [ ] **Abuse reporting** — mekanismi haitallisten solmujen ilmiantamiseen
+
+## Seuraavat ominaisuudet
+- [ ] Agenttien välinen keskustelu (manageri ohjaa dynaamisesti)
+- [ ] Tehtävähistoria ja tulosten tallennus
+- [ ] Prometheus/OpenTelemetry -metriikat
+- [ ] Solmujen terveystarkistukset (ping/pong)
+- [ ] Streaming-vastaukset Ollaman kautta

network-poc/docker-compose.yml

@@ -9,20 +9,16 @@ services:
     volumes:
       - .:/app
     # Käännetään aina käynnistyksen yhteydessä varmuuden vuoksi Wasm uusimmista koodeista, ja päälle pyöräytetään Hub!
-    command: bash -c "cd node && wasm-pack build --target web --out-dir ../static/pkg && cd ../hub && cargo run"
+    command: bash -c "cd node && wasm-pack build --release --target web --out-dir ../static/pkg && cd ../hub && cargo run"
 
-  # Valinnainen natiivi-solmu — kerää oikeat laitteistotiedot (nvidia-smi-taso)
+  # Ollama — LLM-inferenssi GPU:lla (NVIDIA/AMD/Apple)
-  native-node:
+  ollama:
-    build:
+    image: ollama/ollama:latest
-      context: .
+    container_name: kipina_ollama
-      dockerfile: Dockerfile.native-node
+    ports:
-    container_name: kipina_native_node
+      - "11434:11434"
-    environment:
+    volumes:
-      - HUB_URL=ws://agentic-poc:3000/ws
+      - ollama-models:/root/.ollama
-      - ALLOCATED_GB=4
-    depends_on:
-      - agentic-poc
-    # GPU passthrough (valinnainen — toimii myös ilman)
     deploy:
       resources:
         reservations:
@@ -32,3 +28,23 @@ services:
               capabilities: [gpu]
     profiles:
       - native
+
+  # Natiivisolmu — yhdistää hubiin ja käyttää Ollamaa inferenssiin
+  native-node:
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile.native-node
+    container_name: kipina_native_node
+    environment:
+      - HUB_URL=ws://agentic-poc:3000/ws
+      - OLLAMA_URL=http://ollama:11434
+      - OLLAMA_MODEL=qwen2.5-coder:7b
+      - ALLOCATED_GB=4
+    depends_on:
+      - agentic-poc
+      - ollama
+    profiles:
+      - native
+
+volumes:
+  ollama-models:

network-poc/hub/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "hub"
-version = "0.2.0"
+version = "0.2.2"
 edition = "2024"
 
 [dependencies]
@@ -16,3 +16,4 @@ futures = "0.3"
 rusqlite = { version = "0.31", features = ["bundled"] }
 chrono = "0.4"
 base64 = "0.22"
+reqwest = { version = "0.12", features = ["json"] }

network-poc/hub/src/main.rs

@@ -39,6 +39,7 @@ struct AppState {
     ip_connections: Mutex<HashMap<IpAddr, u32>>,
     node_ips: Mutex<HashMap<u64, IpAddr>>,
     node_tasks: Mutex<HashMap<u64, String>>,  // node_id → selected_task
+    node_types: Mutex<HashMap<u64, String>>,  // node_id → "native" | "browser"
     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)
@@ -260,6 +261,7 @@ async fn main() {
         ip_connections: Mutex::new(HashMap::new()),
         node_ips: Mutex::new(HashMap::new()),
         node_tasks: Mutex::new(HashMap::new()),
+        node_types: 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()),
@@ -382,6 +384,9 @@ async fn main() {
         .route("/api/pairs", get(api_pairs))
         .route("/api/stats", get(api_stats))
         .route("/api/v1/chat/completions", axum::routing::post(api_chat_completions))
+        .route("/api/v1/model", axum::routing::post(api_change_model))
+        .route("/api/v1/hardware", get(api_hardware))
+        .route("/api/v1/ollama/tags", get(api_ollama_tags))
         .route("/admin", get(admin_page))
         .nest_service("/", {
             let static_dir = std::env::var("STATIC_DIR").unwrap_or_else(|_| "../static".to_string());
@@ -486,15 +491,15 @@ async fn ws_handler(
         .and_then(|s| s.trim().parse::<IpAddr>().ok())
         .unwrap_or_else(|| addr.ip());
 
-    // Max 2 yhteyttä per IP (dashboard-UI + selainsolmu)
+    // Max yhteyttä per IP: jokainen selain tarvitsee 2 (UI + coder-node)
     {
         let conns = state.ip_connections.lock().unwrap();
         let count = conns.get(&ip).copied().unwrap_or(0);
-        if count >= 4 {
+        if count >= 10 {
-            tracing::warn!("IP {} ylitti yhteysrajan ({}/4) — estetty", ip, count);
+            tracing::warn!("IP {} ylitti yhteysrajan ({}/10) — estetty", ip, count);
             return (
                 axum::http::StatusCode::TOO_MANY_REQUESTS,
-                "Max 4 yhteyttä per IP",
+                "Max 10 yhteyttä per IP",
             ).into_response();
         }
     }
@@ -677,6 +682,7 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
                     state.db.insert_session(node_id, &ip.to_string(), node_type, &json);
                 }
                 state.node_tasks.lock().unwrap().insert(node_id, selected_task);
+                state.node_types.lock().unwrap().insert(node_id, node_type.to_string());
 
                 if node_type == "native" {
                     let sys = json.get("system");
@@ -934,6 +940,7 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
         ips.remove(&node_id);
         vram.remove(&node_id);
     }
+    state.node_types.lock().unwrap().remove(&node_id);
     tracing::info!("Solmu {} ({}) poistui verkosta.", node_id, ip);
     broadcast_stats(&state).await;
     sender_task.abort();
@@ -943,6 +950,8 @@ struct ChatCompletionRequest {
     model: String,
     prompt: String,
     task_id: String,
+    #[serde(default)]
+    max_tokens: Option<u64>,
 }
 
 #[derive(serde::Serialize)]
@@ -952,6 +961,78 @@ struct ChatCompletionResponse {
     tokens_generated: u64,
 }
 
+async fn api_ollama_tags() -> axum::response::Response {
+    let ollama_url = std::env::var("OLLAMA_URL").unwrap_or_else(|_| "http://ollama:11434".to_string());
+    match reqwest::get(format!("{}/api/tags", ollama_url)).await {
+        Ok(resp) => {
+            if let Ok(body) = resp.json::<serde_json::Value>().await {
+                axum::Json(body).into_response()
+            } else {
+                axum::Json(serde_json::json!({ "models": [] })).into_response()
+            }
+        }
+        Err(_) => axum::Json(serde_json::json!({ "models": [] })).into_response(),
+    }
+}
+
+async fn api_hardware(
+    axum::extract::State(state): axum::extract::State<Arc<AppState>>,
+) -> axum::response::Response {
+    // Etsitään natiivisolmun GPU-tiedot sessiosta
+    let sessions = state.db.get_sessions(50);
+    let native = sessions.iter().find(|s| {
+        s.get("node_type").and_then(|v| v.as_str()) == Some("native")
+    });
+
+    let (mut vram_mb, mut gpu_name, ram_mb) = if let Some(s) = native {
+        let gpus = s.get("gpus").and_then(|v| v.as_array());
+        let gpu = gpus.and_then(|g| g.first());
+        let vram = gpu.and_then(|g| g.get("vram_total_mb")).and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(0);
+        let name = gpu.and_then(|g| g.get("name")).and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
+        let ram = s.get("system").and_then(|v| v.get("ram_total_mb")).and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(0);
+        (vram, name, ram)
+    } else {
+        (0, String::new(), 0)
+    };
+
+    // Fallback: kysytään Ollamalta onko malleja ladattu (= Ollama on käynnissä)
+    if vram_mb == 0 {
+        let ollama_url = std::env::var("OLLAMA_URL").unwrap_or_else(|_| "http://ollama:11434".to_string());
+        if let Ok(resp) = reqwest::get(format!("{}/api/tags", ollama_url)).await {
+            if let Ok(body) = resp.json::<serde_json::Value>().await {
+                let models = body["models"].as_array().map(|a| a.len()).unwrap_or(0);
+                if models > 0 {
+                    gpu_name = "Ollama (GPU/CPU)".to_string();
+                    // Natiivisolmun RAM fallbackina
+                    vram_mb = if ram_mb > 0 { ram_mb } else { 0 };
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    if gpu_name.is_empty() { gpu_name = "ei natiivisolmua".to_string(); }
+
+    axum::Json(serde_json::json!({
+        "gpu_name": gpu_name,
+        "vram_mb": vram_mb,
+        "ram_mb": ram_mb,
+    })).into_response()
+}
+
+async fn api_change_model(
+    axum::extract::State(state): axum::extract::State<Arc<AppState>>,
+    axum::Json(payload): axum::Json<serde_json::Value>,
+) -> axum::response::Response {
+    let model = payload.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
+    if model.is_empty() {
+        return (axum::http::StatusCode::BAD_REQUEST, "model puuttuu").into_response();
+    }
+    tracing::info!("Mallin vaihto: {}", model);
+    let msg = serde_json::json!({ "type": "change_model", "model": model });
+    let _ = state.stats_tx.send(msg.to_string());
+    axum::Json(serde_json::json!({ "status": "ok", "model": model })).into_response()
+}
+
 async fn api_chat_completions(
     axum::extract::State(state): axum::extract::State<Arc<AppState>>,
     ConnectInfo(addr): ConnectInfo<SocketAddr>,
@@ -966,24 +1047,30 @@ async fn api_chat_completions(
             *entry = (now, 1); // Uusi ikkuna
         } else {
             entry.1 += 1;
-            if entry.1 > 10 {
+            if entry.1 > 30 {
                 return (axum::http::StatusCode::TOO_MANY_REQUESTS, "Liian monta pyyntöä — yritä minuutin kuluttua").into_response();
             }
         }
     }
 
-    // Etsitään vapaa tai varattu solmu, joka vastaa pyydettyä mallia
+    // Etsitään vapaa solmu — priorisoidaan natiivisolmut (GPU) selaimen edelle
     let (target_node_free, target_node_any, total_matching) = {
         let tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
         let busy = state.node_busy.lock().unwrap();
+        let node_types = state.node_types.lock().unwrap();
         let matching: Vec<u64> = tasks.iter().filter(|(_, task)| {
             if payload.model == "qwen-coder" {
-                *task == "qwen-coder-05b" || *task == "qwen-coder"
+                task.starts_with("qwen-coder")
             } else {
                 **task == payload.model
             }
         }).map(|(k, _)| *k).collect();
-        let free = matching.iter().find(|id| !busy.contains(id)).copied();
+        // Vapaat solmut: natiivi ensin, sitten selain
+        let free_native = matching.iter().find(|id| {
+            !busy.contains(id) && node_types.get(id).map(|t| t == "native").unwrap_or(false)
+        }).copied();
+        let free_any = matching.iter().find(|id| !busy.contains(id)).copied();
+        let free = free_native.or(free_any);
         let any = matching.first().copied();
         (free, any, matching.len())
     };
@@ -1059,12 +1146,15 @@ async fn api_chat_completions(
     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!({
+    let mut msg = serde_json::json!({
         "type": "llm_prompt",
         "prompt": payload.prompt,
         "model": payload.model,
         "task_id": payload.task_id,
     });
+    if let Some(mt) = payload.max_tokens {
+        msg.as_object_mut().unwrap().insert("max_tokens".to_string(), serde_json::json!(mt));
+    }
 
     // Odotuskanava valmiiksi (solmu palauttaa tuloksen stats_tx kautta)
     let mut rx = state.stats_tx.subscribe();
@@ -1080,7 +1170,7 @@ async fn api_chat_completions(
         }
     }
 
-    let timeout = tokio::time::timeout(std::time::Duration::from_secs(120), async move {
+    let timeout = tokio::time::timeout(std::time::Duration::from_secs(600), async move {
         loop {
             let msg_str = match rx.recv().await {
                 Ok(msg) => msg,

network-poc/native-node/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "native-node"
-version = "0.1.0"
+version = "0.2.2"
 edition = "2024"
 
 [dependencies]
@@ -12,10 +12,6 @@ serde_json = "1.0"
 sysinfo = "0.30"
 nvml-wrapper = "0.10"
 wgpu = "24"
-candle-core = { version = "0.8", features = ["cuda"] }
+reqwest = { version = "0.12", features = ["json"] }
-candle-nn = "0.8"
-candle-transformers = "0.8"
-hf-hub = "0.4"
-tokenizers = "0.19"
 tracing = "0.1"
 tracing-subscriber = { version = "0.3", features = ["env-filter"] }

network-poc/native-node/src/inference.rs

@@ -1,261 +1,114 @@
-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::time::Instant;
-
+use std::cell::RefCell;
-/// 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,
+    ollama_url: String,
-    model: QwenModel,
+    model: RefCell<String>,
-    device: Device,
+    client: reqwest::Client,
-    eos_token: u32,
 }
 
 impl LlmEngine {
     pub fn load() -> Result<Self, String> {
-        let device = Device::cuda_if_available(0).map_err(|e| format!("Device: {}", e))?;
+        let ollama_url = std::env::var("OLLAMA_URL").unwrap_or_else(|_| "http://localhost:11434".to_string());
-        let device_name = if device.is_cuda() { "CUDA" } else { "CPU" };
+        let model = std::env::var("OLLAMA_MODEL").unwrap_or_else(|_| "qwen2.5-coder:7b".to_string());
-        tracing::info!("LLM device: {}", device_name);
 
-        let dtype = if device.is_cuda() { DType::F16 } else { DType::F32 };
+        tracing::info!("Ollama backend: {} | malli: {}", ollama_url, model);
 
-        tracing::info!("Ladataan Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct...");
+        let client = reqwest::Client::builder()
-        let api = Api::new().map_err(|e| format!("HF API: {}", e))?;
+            .timeout(std::time::Duration::from_secs(600))
-        let repo = api.repo(Repo::with_revision(
+            .build()
-            "Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct".to_string(),
+            .map_err(|e| format!("HTTP client: {}", e))?;
-            RepoType::Model,
-            "main".to_string(),
-        ));
 
-        let tokenizer_path = repo.get("tokenizer.json").map_err(|e| format!("Tokenizer lataus: {}", e))?;
+        Ok(LlmEngine { ollama_url, model: RefCell::new(model), client })
-        let model_path = repo.get("model.safetensors").map_err(|e| format!("Malli lataus: {}", e))?;
-
-        tracing::info!("Ladataan tokenizer: {:?}", tokenizer_path);
-        let tokenizer = tokenizers::Tokenizer::from_file(&tokenizer_path)
-            .map_err(|e| format!("Tokenizer: {}", e))?;
-
-        let config = 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 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))?;
-        tracing::info!("Malli ladattu ({:.1}s) — {}", start.elapsed().as_secs_f64(), device_name);
-
-        Ok(LlmEngine {
-            tokenizer,
-            model,
-            device,
-            eos_token: 151645,
-        })
     }
 
-    pub fn generate(&mut self, prompt: &str, max_tokens: usize) -> Result<GenerateResult, String> {
+    pub fn model_name(&self) -> String {
-        // Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla → malli jatkaa suoraan koodilla
+        self.model.borrow().clone()
-        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)
+    pub fn set_model(&self, new_model: String) {
-            .map_err(|e| format!("Encode: {}", e))?;
+        *self.model.borrow_mut() = new_model;
-        let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
+    }
-        let input_len = input_ids.len();
 
-        // Nollataan KV-cache edellisestä promptista
+    /// Varmistaa että malli on ladattu Ollamaan (ollama pull)
-        self.model.clear_kv_cache();
+    pub async fn ensure_model(&self) -> Result<(), String> {
+        let model = self.model.borrow().clone();
+        tracing::info!("Tarkistetaan malli {}...", model);
+        let resp = self.client.post(format!("{}/api/pull", self.ollama_url))
+            .json(&serde_json::json!({ "name": model, "stream": false }))
+            .send()
+            .await
+            .map_err(|e| format!("Ollama pull: {}", e))?;
 
-        // Sampling-parametrit
+        if resp.status().is_success() {
-        let temperature = 0.7;
+            tracing::info!("Malli {} valmis", model);
-        let top_k = 40;
+            Ok(())
-        let repetition_penalty = 1.15;
+        } else {
-        let mut rng_state: u64 = std::time::SystemTime::now()
+            Err(format!("Ollama pull epäonnistui: {}", resp.status()))
-            .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
+        }
-            .unwrap()
+    }
-            .as_nanos() as u64;
+
+    pub async fn generate(&self, prompt: &str, max_tokens: usize) -> Result<GenerateResult, String> {
+        let system = "You are a coding assistant. Respond with ONLY code. Use proper newlines and indentation. No explanations, no markdown fences, no comments unless asked.";
+        let model = self.model.borrow().clone();
 
         let start = Instant::now();
-
+        let resp = self.client.post(format!("{}/api/generate", self.ollama_url))
-        // Prefill
+            .json(&serde_json::json!({
-        let input = Tensor::new(input_ids.as_slice(), &self.device)
+                "model": model,
-            .and_then(|t| t.unsqueeze(0))
+                "prompt": prompt,
-            .map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;
+                "system": system,
-
+                "stream": false,
-        let logits = self.model.forward(&input, 0)
+                "options": {
-            .map_err(|e| format!("Forward prefill: {}", e))?;
+                    "num_predict": max_tokens,
-
+                    "temperature": 0.7,
-        let logits = logits.squeeze(0).map_err(|e| format!("Squeeze: {}", e))?;
+                    "top_k": 40,
-        let logits = if logits.dims().len() == 2 {
+                    "repeat_penalty": 1.15,
-            let seq_len = logits.dim(0).map_err(|e| format!("Dim: {}", e))?;
+                    "stop": ["<|im_end|>", "\n###", "\nExplanation", "\nNote:"]
-            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 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);
-            }
-            all_tokens.push(next_token);
-            tokens_generated += 1;
-        }
-
-        // Autoregressive
-        let mut pos = input_len;
-        for _ in 1..max_tokens {
-            if next_token == self.eos_token { break; }
-
-            let input = Tensor::new(&[next_token], &self.device)
-                .and_then(|t| t.unsqueeze(0))
-                .map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;
-
-            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 {
-                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 = 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);
+            .send()
-            tokens_generated += 1;
+            .await
+            .map_err(|e| format!("Ollama generate: {}", e))?;
+
+        if !resp.status().is_success() {
+            return Err(format!("Ollama HTTP {}", resp.status()));
         }
 
-        let gen_time = start.elapsed();
+        let body: serde_json::Value = resp.json().await
-        let tokens_per_sec = if gen_time.as_secs_f64() > 0.0 {
+            .map_err(|e| format!("Ollama JSON: {}", e))?;
-            tokens_generated as f64 / gen_time.as_secs_f64()
+
+        let text = body["response"].as_str().unwrap_or("").to_string();
+        let total_duration_ns = body["total_duration"].as_u64().unwrap_or(0);
+        let eval_count = body["eval_count"].as_u64().unwrap_or(0) as usize;
+        let eval_duration_ns = body["eval_duration"].as_u64().unwrap_or(1);
+
+        let duration_ms = start.elapsed().as_millis() as f64;
+        let tokens_per_sec = if eval_duration_ns > 0 {
+            eval_count as f64 / (eval_duration_ns as f64 / 1_000_000_000.0)
         } else { 0.0 };
 
         Ok(GenerateResult {
-            text: strip_markdown_wrapper(&generated_text),
+            text: strip_code_fences(&text),
-            tokens_generated,
+            tokens_generated: eval_count,
-            duration_ms: gen_time.as_millis() as f64,
+            duration_ms,
             tokens_per_sec,
         })
     }
 }
 
-const LANG_TAGS: &[&str] = &[
+/// Siivoa mahdolliset markdown-koodiblokki-merkit
-    "python", "py", "rust", "rs", "javascript", "js", "typescript", "ts",
+fn strip_code_fences(text: &str) -> String {
-    "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
+    // Poista aloittava ```lang
-    if let Some(nl) = result.find('\n') {
+    if result.starts_with("```") {
-        let first = result[..nl].trim().to_lowercase();
+        if let Some(nl) = result.find('\n') {
-        if LANG_TAGS.contains(&first.as_str()) {
             result = result[nl + 1..].to_string();
         }
     }
 
-    // 2. Sulkeva ``` — VAIN omalla rivillään lopussa
+    // Poista sulkeva ```
     let trimmed = result.trim_end();
     if trimmed.ends_with("```") {
         let before = &trimmed[..trimmed.len() - 3];
@@ -264,29 +117,7 @@ fn strip_markdown_wrapper(text: &str) -> String {
         }
     }
 
-    // 3. Johdantolauseet
+    result
-    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 {

network-poc/native-node/src/main.rs

@@ -285,15 +285,19 @@ async fn main() {
         }
     }
 
-    // Ladataan LLM-malli
+    // Ollama-backend
-    tracing::info!("Ladataan LLM-mallia...");
+    tracing::info!("Alustetaan Ollama-yhteyttä...");
-    let mut llm = match inference::LlmEngine::load() {
+    let llm = match inference::LlmEngine::load() {
         Ok(engine) => {
-            tracing::info!("LLM valmis inferenssiin!");
+            // Varmistetaan malli (ollama pull) — odotetaan kunnes valmis
+            match engine.ensure_model().await {
+                Ok(()) => tracing::info!("Ollama valmis inferenssiin!"),
+                Err(e) => tracing::warn!("Mallin lataus: {} — yritetään silti", e),
+            }
             Some(engine)
         }
         Err(e) => {
-            tracing::warn!("LLM-lataus epäonnistui: {} — toimitaan ilman inferenssiä", e);
+            tracing::warn!("Ollama-alustus epäonnistui: {} — toimitaan ilman inferenssiä", e);
             None
         }
     };
@@ -324,11 +328,13 @@ async fn main() {
                                 
                                 if !prompt.is_empty() && msg_model.starts_with("qwen-coder") {
 
-                                    if let Some(ref mut engine) = llm {
+                                    if let Some(ref engine) = llm {
                                         busy = true;
-                                        tracing::info!("Generoidaan (task_id: {}): \"{}\"", task_id, prompt);
+                                        let max_tokens = task.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(512) as usize;
+                                        tracing::info!("Generoidaan (task_id: {}, max_tokens: {}): \"{}\"", task_id, max_tokens, &prompt[..prompt.len().min(100)]);
 
-                                        match engine.generate(prompt, 64) {
+                                        let model_name = engine.model_name();
+                                        match engine.generate(prompt, max_tokens).await {
                                             Ok(result) => {
                                                 tracing::info!(
                                                     "Tulos: {} tokenia | {:.0}ms | {:.1} tok/s | \"{}\"",
@@ -341,7 +347,7 @@ async fn main() {
                                                 let done = json!({
                                                     "type": "llm_done",
                                                     "prompt": prompt,
-                                                    "model": "Qwen2.5-Coder-0.5B (native/GPU)",
+                                                    "model": format!("{} (Ollama)", model_name),
                                                     "response": result.text,
                                                     "tokens_generated": result.tokens_generated,
                                                     "duration_ms": result.duration_ms,
@@ -360,7 +366,21 @@ async fn main() {
                                 }
                             }
                         }
-                        // Ohitetaan pair_task, stats jne.
+                        // Mallin vaihto lennossa
+                        if text.contains("change_model") {
+                            if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&text) {
+                                if let Some(new_model) = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()) {
+                                    if let Some(ref engine) = llm {
+                                        tracing::info!("Vaihdetaan malli: {}", new_model);
+                                        engine.set_model(new_model.to_string());
+                                        match engine.ensure_model().await {
+                                            Ok(()) => tracing::info!("Malli {} valmis!", new_model),
+                                            Err(e) => tracing::error!("Mallin lataus epäonnistui: {}", e),
+                                        }
+                                    }
+                                }
+                            }
+                        }
                     }
                 }
                 tracing::warn!("Yhteys hubiin katkesi — yritetään uudelleen 5s...");

network-poc/node/src/lib.rs

@@ -38,17 +38,50 @@ pub fn set_gpu_load(load: u32) {
     console_log!("[Wasm] GPU Kuormitusraja vaihdettu -> {}%", load);
 }
 
-// Asynkroninen odotus WebAssemblylle
+// Worker-yhteensopiva setTimeout — toimii sekä Window- että Worker-kontekstissa
-async fn sleep_ms(ms: i32) {
+#[wasm_bindgen]
+extern "C" {
+    #[wasm_bindgen(js_name = setTimeout)]
+    fn set_timeout(closure: &js_sys::Function, ms: i32);
+}
+
+// Asynkroninen odotus WebAssemblylle (Window + Worker)
+pub async fn sleep_ms(ms: i32) {
     let promise = js_sys::Promise::new(&mut |resolve, _| {
-        web_sys::window()
+        set_timeout(&resolve, ms);
-            .unwrap()
-            .set_timeout_with_callback_and_timeout_and_arguments_0(&resolve, ms)
-            .unwrap();
     });
     let _ = wasm_bindgen_futures::JsFuture::from(promise).await;
 }
 
+// Worker-yhteensopiva Performance — käyttää globalThis.performance
+pub fn perf_now() -> f64 {
+    js_sys::Reflect::get(&js_sys::global(), &"performance".into())
+        .ok()
+        .and_then(|p| js_sys::Reflect::get(&p, &"now".into()).ok())
+        .and_then(|f| f.dyn_into::<js_sys::Function>().ok())
+        .and_then(|f| {
+            let perf = js_sys::Reflect::get(&js_sys::global(), &"performance".into()).unwrap();
+            f.call0(&perf).ok()
+        })
+        .and_then(|v| v.as_f64())
+        .unwrap_or(0.0)
+}
+
+// Worker-yhteensopiva fetch — käyttää globalThis.fetch
+pub async fn worker_fetch(url: &str) -> Result<web_sys::Response, String> {
+    let promise = js_sys::Reflect::get(&js_sys::global(), &"fetch".into())
+        .map_err(|_| "fetch ei saatavilla".to_string())?
+        .dyn_into::<js_sys::Function>()
+        .map_err(|_| "fetch ei funktio".to_string())?
+        .call1(&JsValue::NULL, &url.into())
+        .map_err(|e| format!("fetch: {:?}", e))?;
+    let resp = wasm_bindgen_futures::JsFuture::from(js_sys::Promise::from(promise))
+        .await
+        .map_err(|e| format!("fetch await: {:?}", e))?;
+    resp.dyn_into::<web_sys::Response>()
+        .map_err(|_| "ei Response".to_string())
+}
+
 // Geneerinen tensorilaskenta — toimii millä tahansa Burn-backendillä
 fn run_matmul<B: burn::tensor::backend::Backend>(size: usize) -> String {
     let device = Default::default();
@@ -123,10 +156,9 @@ async fn run_single_tokenize(text: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
     let Some(bytes) = cached_tok else { return; };
     let Ok(tokenizer) = tokenizers::Tokenizer::from_bytes(&bytes) else { return; };
 
-    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
+    let start = perf_now();
-    let start = perf.now();
     let result = tokenize_text(&tokenizer, &text);
-    let duration_ms = perf.now() - start;
+    let duration_ms = perf_now() - start;
 
     let token_count = result["token_count"].as_u64().unwrap_or(0);
     let cpt = result["chars_per_token"].as_f64().unwrap_or(0.0);
@@ -157,11 +189,10 @@ async fn run_pair_comparison(en_text: String, fi_text: String, ws: Rc<RefCell<We
         return;
     };
 
-    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
+    let start_time = perf_now();
-    let start_time = perf.now();
     let en_result = tokenize_text(&tokenizer, &en_text);
     let fi_result = tokenize_text(&tokenizer, &fi_text);
-    let duration_ms = perf.now() - start_time; // millisekunteja desimaalitarkkuudella
+    let duration_ms = perf_now() - start_time;
 
     let en_cpt = en_result["chars_per_token"].as_f64().unwrap_or(0.0);
     let fi_cpt = fi_result["chars_per_token"].as_f64().unwrap_or(0.0);

network-poc/node/src/qwen.rs

@@ -24,10 +24,7 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
 
     console_log!("[Qwen] Ladataan {}...", key);
 
-    let window = web_sys::window().unwrap();
+    let resp = crate::worker_fetch(url).await?;
-    let resp_val = wasm_bindgen_futures::JsFuture::from(window.fetch_with_str(url))
-        .await.map_err(|e| format!("Fetch epäonnistui: {:?}", e))?;
-    let resp: web_sys::Response = resp_val.dyn_into().map_err(|_| "Ei Response".to_string())?;
     if !resp.ok() { return Err(format!("HTTP {}", resp.status())); }
 
     let total_size: usize = resp.headers()
@@ -71,7 +68,7 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
 }
 
 pub async fn run_qwen_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
-    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
+    // performance via crate::perf_now()
 
     let tok_bytes = match ensure_cached("qwen05b-tokenizer.json", TOKENIZER_URL, &ws).await {
         Ok(b) => b,
@@ -88,7 +85,7 @@ pub async fn run_qwen_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
     };
 
     console_log!("[Qwen] Rakennetaan mallia...");
-    let start_load = perf.now();
+    let start_load = crate::perf_now();
     let device = Device::Cpu;
     let dtype = DType::F32;
 
@@ -120,7 +117,7 @@ pub async fn run_qwen_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
         Err(e) => { console_log!("[Qwen] Mallin lataus: {}", e); return; }
     };
 
-    let load_time = perf.now() - start_load;
+    let load_time = crate::perf_now() - start_load;
     console_log!("[Qwen] Malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
 
     let encoding = match tokenizer.encode(prompt.as_str(), true) {
@@ -131,7 +128,7 @@ pub async fn run_qwen_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
     let input_len = input_ids.len();
     console_log!("[Qwen] Syöte: {} tokenia", input_len);
 
-    let start_gen = perf.now();
+    let start_gen = crate::perf_now();
     let max_new_tokens = 32;
     let mut generated_text = String::new();
     let mut tokens_generated: usize = 0;
@@ -202,7 +199,7 @@ pub async fn run_qwen_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
         crate::sleep_ms(0).await;
     }
 
-    let gen_time = perf.now() - start_gen;
+    let gen_time = crate::perf_now() - start_gen;
     let tokens_per_sec = if gen_time > 0.0 { (tokens_generated as f64 / gen_time) * 1000.0 } else { 0.0 };
     console_log!("[Qwen] {} tokenia | {:.0}ms | {:.1} tok/s", tokens_generated, gen_time, tokens_per_sec);
 

network-poc/node/src/qwen_coder.rs

@@ -1,6 +1,8 @@
 use candle_core::{Device, Tensor, DType};
+use candle_core::quantized::gguf_file;
 use candle_nn::VarBuilder;
 use candle_transformers::models::qwen2::{Config as QwenConfig, ModelForCausalLM as QwenModel};
+use candle_transformers::models::quantized_qwen2::ModelWeights as QwenQuantizedModel;
 use wasm_bindgen::JsCast;
 use std::cell::RefCell;
 use std::rc::Rc;
@@ -16,13 +18,36 @@ macro_rules! console_log {
 const MODEL_05B_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct/resolve/main/model.safetensors";
 const TOKENIZER_05B_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct/resolve/main/tokenizer.json";
 
-// 3B — parempi laatu, vaatii enemmän muistia (~6 GB lataus, ~12 GB RAM)
+// 1.5B GGUF Q4_K_M — kvantisoidtu, mahtuu selaimeen (~1 GB)
-const MODEL_3B_PART1_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/model-00001-of-00002.safetensors";
+const MODEL_GGUF_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf";
-const MODEL_3B_PART2_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/model-00002-of-00002.safetensors";
+const TOKENIZER_GGUF_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct/resolve/main/tokenizer.json";
-const TOKENIZER_3B_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/tokenizer.json";
+
+enum CoderModel {
+    Full(QwenModel),
+    Quantized(QwenQuantizedModel),
+}
+
+impl CoderModel {
+    fn forward(&mut self, x: &Tensor, pos: usize) -> candle_core::Result<Tensor> {
+        match self {
+            CoderModel::Full(m) => m.forward(x, pos),
+            CoderModel::Quantized(m) => m.forward(x, pos),
+        }
+    }
+
+    fn clear_kv_cache(&mut self) {
+        match self {
+            CoderModel::Full(m) => m.clear_kv_cache(),
+            CoderModel::Quantized(_) => {
+                // Quantized model nollaa KV-cachen automaattisesti kun forward kutsutaan pos=0:lla
+                // (ks. quantized_qwen2.rs rivi 118: if index_pos == 0)
+            }
+        }
+    }
+}
 
 struct CachedModel {
-    model: QwenModel,
+    model: CoderModel,
     tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
     is_3b: bool,
 }
@@ -115,10 +140,7 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
 
     console_log!("[Coder] Ladataan {}...", key);
 
-    let window = web_sys::window().unwrap();
+    let resp = crate::worker_fetch(url).await?;
-    let resp_val = wasm_bindgen_futures::JsFuture::from(window.fetch_with_str(url))
-        .await.map_err(|e| format!("Fetch: {:?}", e))?;
-    let resp: web_sys::Response = resp_val.dyn_into().map_err(|_| "Ei Response".to_string())?;
     if !resp.ok() { return Err(format!("HTTP {}", resp.status())); }
 
     let total_size: usize = resp.headers()
@@ -182,50 +204,39 @@ async fn get_or_build_model(use_3b: bool, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result
     let dtype = DType::F32;
 
     // Tokenizer
-    let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_3B_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
+    let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_GGUF_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
-    let tok_key = if use_3b { "coder3b-tokenizer.json" } else { "coder05b-tokenizer.json" };
+    let tok_key = if use_3b { "coder15b-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 model = if use_3b {
-        let part1 = ensure_cached("coder3b-model-part1.safetensors", MODEL_3B_PART1_URL, ws).await?;
+        // GGUF Q4_K_M — kvantisoidtu 3B-malli (~1.9 GB)
-        let part2 = ensure_cached("coder3b-model-part2.safetensors", MODEL_3B_PART2_URL, ws).await?;
+        let gguf_bytes = ensure_cached("coder15b-q4km.gguf", MODEL_GGUF_URL, ws).await?;
-        console_log!("[Coder] Rakennetaan 3B-mallia...");
+        console_log!("[Coder] Rakennetaan kvantisoidun 1.5B-mallia (Q4_K_M)...");
-        let mut all_tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&part1[..], &device)
+        let mut cursor = std::io::Cursor::new(&gguf_bytes[..]);
-            .map_err(|e| format!("Part1: {}", e))?;
+        let content = gguf_file::Content::read(&mut cursor)
-        let tensors2 = candle_core::safetensors::load_buffer(&part2[..], &device)
+            .map_err(|e| format!("GGUF parse: {}", e))?;
-            .map_err(|e| format!("Part2: {}", e))?;
+        let qmodel = QwenQuantizedModel::from_gguf(content, &mut cursor, &device)
-        all_tensors.extend(tensors2);
+            .map_err(|e| format!("GGUF model: {}", e))?;
-        all_tensors
+        CoderModel::Quantized(qmodel)
     } 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)
+        let tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&model_bytes[..], &device)
-            .map_err(|e| format!("Safetensors: {}", e))?
+            .map_err(|e| format!("Safetensors: {}", e))?;
-    };
+        let config = QwenConfig {
-
-    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 vb = VarBuilder::from_tensors(tensors, dtype, &device);
+        let qwen = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
+        CoderModel::Full(qwen)
     };
-
-    let model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
     console_log!("[Coder] Malli ladattu ja välimuistitettu");
 
     MODEL_CACHE.with(|c| {
@@ -237,17 +248,16 @@ async fn get_or_build_model(use_3b: bool, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result
 
 /// use_3b: false = 0.5B (nopea), true = 3B (laadukas)
 pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use_3b: bool, task_id: Option<String>) {
-    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
     let size_label = if use_3b { "3B" } else { "0.5B" };
 
-    let start_load = perf.now();
+    let start_load = crate::perf_now();
 
     if let Err(e) = get_or_build_model(use_3b, &ws).await {
         console_log!("[Coder] Mallin lataus: {}", e);
         return;
     }
 
-    let load_time = perf.now() - start_load;
+    let load_time = crate::perf_now() - start_load;
     if load_time > 100.0 {
         console_log!("[Coder] Malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
     }
@@ -258,13 +268,13 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
         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(default_system).to_string();
-            let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(256) as usize;
+            let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(512) as usize;
             (p, s, m)
         } else {
-            (prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
+            (prompt.clone(), default_system.to_string(), 512)
         }
     } else {
-        (prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
+        (prompt.clone(), default_system.to_string(), 512)
     };
 
     // Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla
@@ -283,7 +293,7 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
         console_log!("[Coder] Syöte: {} tokenia", input_len);
 
         let device = Device::Cpu;
-        let start_gen = perf.now();
+        let start_gen = crate::perf_now();
         let eos_token = 151645u32;
         let temperature: f32 = 0.7;
         let top_k: usize = 40;
@@ -359,7 +369,7 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
             tokens_generated += 1;
         }
 
-        let gen_time = perf.now() - start_gen;
+        let gen_time = crate::perf_now() - start_gen;
 
         // Siivotaan vastaus: poista markdown-koodiblokit ja johdantotekstit
         let cleaned = strip_markdown_wrapper(&generated_text);

network-poc/node/src/smollm.rs

@@ -28,10 +28,7 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
     send_progress(ws, key, 0, 0, 0);
 
     // Fetch API:lla saadaan Content-Length ja streaming-luku
-    let window = web_sys::window().unwrap();
+    let resp = crate::worker_fetch(url).await?;
-    let resp_val = wasm_bindgen_futures::JsFuture::from(window.fetch_with_str(url))
-        .await.map_err(|e| format!("Fetch epäonnistui: {:?}", e))?;
-    let resp: web_sys::Response = resp_val.dyn_into().map_err(|_| "Ei Response-objekti".to_string())?;
 
     if !resp.ok() {
         return Err(format!("HTTP {}", resp.status()));
@@ -99,7 +96,7 @@ fn send_progress(ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>, file: &str, pct: u32, loaded: usiz
 
 /// Lataa malli ja tokenizer, suorita inferenssi ja streamaa tokenit hubille
 pub async fn run_smollm_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
-    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
+    // performance via crate::perf_now()
 
     // 1. Lataa tokenizer
     let tok_bytes = match ensure_cached("smollm-tokenizer.json", TOKENIZER_URL, &ws).await {
@@ -122,7 +119,7 @@ pub async fn run_smollm_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {
     // Burn 0.21-pre.2 cubecl-runtime ei käänny Wasmille (println! puuttuu)
     // → NdArray kunnes Burn 0.21 stable + Wasm-tuki
     console_log!("[SmolLM] Burn NdArray (CPU) inferenssi...");
-    run_burn_inference::<burn::backend::NdArray>(prompt, model_bytes, tokenizer, ws, perf.clone()).await;
+    run_burn_inference::<burn::backend::NdArray>(prompt, model_bytes, tokenizer, ws).await;
 }
 
 async fn run_burn_inference<B: burn::tensor::backend::Backend>(
@@ -130,9 +127,8 @@ async fn run_burn_inference<B: burn::tensor::backend::Backend>(
     model_bytes: Vec<u8>,
     tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
     ws: Rc<RefCell<WebSocket>>,
-    perf: web_sys::Performance, // Korjattu Wasm-performanssi välitettäväksi
 ) {
-    let start_load = perf.now();
+    let start_load = crate::perf_now();
 
     let device = Default::default();
     let config = crate::burn_smollm::config::SmolLMConfig::default();
@@ -143,7 +139,7 @@ async fn run_burn_inference<B: burn::tensor::backend::Backend>(
         Err(e) => { console_log!("[SmolLM] Lataus epäonnistui: {}", e); return; }
     };
 
-    let load_time = perf.now() - start_load;
+    let load_time = crate::perf_now() - start_load;
     console_log!("[SmolLM] Burn-malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
 
     let formatted_prompt = format!("<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", prompt);
@@ -156,7 +152,7 @@ async fn run_burn_inference<B: burn::tensor::backend::Backend>(
     let input_len = input_ids.len();
     console_log!("[SmolLM] Syöte: {} tokenia", input_len);
 
-    let start_gen = perf.now();
+    let start_gen = crate::perf_now();
     let max_new_tokens = 32;
     let mut generated_text = String::new();
     let mut tokens_generated: usize = 0;
@@ -219,7 +215,7 @@ async fn run_burn_inference<B: burn::tensor::backend::Backend>(
         tokens_generated += 1;
     }
 
-    let gen_time = perf.now() - start_gen;
+    let gen_time = crate::perf_now() - start_gen;
     let tokens_per_sec = if gen_time > 0.0 { (tokens_generated as f64 / gen_time) * 1000.0 } else { 0.0 };
 
     let done = serde_json::json!({

network-poc/static/GUIDE.md

@@ -0,0 +1,429 @@
+# Kipinä Agentic Studio — Opas
+
+Hajautettu AI-laskentaverkko jossa kielimallit ajavat koodia suoraan selaimessa.
+Tämä opas selittää miten kielimallit toimivat, miten niitä ohjataan, ja miten
+tuloksia voi parantaa.
+
+---
+
+## Kielimallit ja niiden koot
+
+Kielimalli on neuroverkko joka ennustaa seuraavan sanan (tokenin) edellisten
+perusteella. Mallin "koko" tarkoittaa parametrien (painojen) määrää:
+
+| Malli | Parametrit | Koko levyllä | Nopeus selaimessa | Koodinlaatu |
+|-------|-----------|-------------|-------------------|-------------|
+| SmolLM 135M | 135 miljoonaa | ~270 MB | ~5 tok/s | Yksinkertainen teksti |
+| Qwen2.5-Coder:0.5B | 500 miljoonaa | ~990 MB | ~3-6 tok/s | Pienet funktiot |
+| Qwen2.5-Coder:3B | 3 miljardia | ~6.2 GB | ~0.4 tok/s | Kokonaiset tiedostot |
+| GPT-4 (vertailu) | ~1800 miljardia | ~3.6 TB | pilvipalvelu | Kokonaiset projektit |
+
+**Parametrien vaikutus:** Jokainen parametri on yksi liukuluku (float16 = 2 tavua)
+joka tallentaa opittua tietoa. 0.5B-malli tietää perusrakenteet mutta tekee
+loogisia virheitä. 3B-malli ymmärtää kontekstin paremmin. Ero on kuin sanakirjan
+ja oppikirjan välillä.
+
+**Miksi selaimessa?** Malli ajetaan käyttäjän omalla laitteella WebAssemblyn
+kautta. Data ei lähde koneelta, eikä tarvita pilvipalvelua. Haittapuoli on
+hitaus — GPU-palvelimella sama 0.5B-malli tuottaa ~100 tok/s.
+
+---
+
+## Tokenit — kielimallin "sanat"
+
+Malli ei näe tekstiä kirjaimina vaan **tokeneina**. Tokeni on yleensä
+sanan osa, kokonainen sana tai välilyönti. Tokenisaatio tehdään
+BPE-algoritmilla (Byte Pair Encoding) joka oppii yleisimmät
+merkkijonot harjoitusdatasta.
+
+### Esimerkki: koodi
+
+```
+"print('Hello')" → [print] [(' ] [Hello] [')]  = 4 tokenia
+"tulosta('Hei')" → [tul] [osta] [(' ] [He] [i] [')]  = 6 tokenia
+```
+
+Koodi tokenisoidaan tehokkaasti koska `print`, `def`, `return` yms.
+ovat kokonaisia tokeneita. Suomenkielinen `tulosta` joudutaan pilkkomaan
+osiin koska se ei esiinny harjoitusdatassa kokonaisena.
+
+### Esimerkki: suomi vs. englanti
+
+Sama lause kahdella kielellä Qwen2.5-Coder -tokenisaattorilla:
+
+| | Teksti | Tokenit | Määrä | Merkkejä/token |
+|---|---|---|---|---|
+| EN | The cat sat on the mat | [The] [ cat] [ sat] [ on] [ the] [ mat] | **6** | 3.7 |
+| FI | Kissa istui matolla | [K] [issa] [ ist] [ui] [ mat] [olla] | **6** | 3.2 |
+| EN | Distributed computing in the browser | [Dist] [ributed] [ computing] [ in] [ the] [ browser] | **6** | 6.0 |
+| FI | Hajautettu laskenta selaimessa | [H] [aj] [au] [tettu] [ las] [kenta] [ sel] [aim] [essa] | **9** | 3.3 |
+| EN | Write a function that sorts a list | [Write] [ a] [ function] [ that] [ sorts] [ a] [ list] | **7** | 5.0 |
+| FI | Kirjoita funktio joka lajittelee listan | [K] [irj] [oita] [ funkt] [io] [ joka] [ laj] [ittel] [ee] [ listan] | **10** | 4.0 |
+
+**Huomaa miten:**
+- Englannin yleiset sanat (`the`, `in`, `a`, `function`) ovat kokonaisia tokeneita
+- Suomen sanat pilkotaan pienempiin osiin (`Hajautettu` → 4 tokenia, `Distributed` → 2)
+- Suomi vaatii **30-50% enemmän tokeneita** saman merkityksen välittämiseen
+- Koodiavainsanat (`function`, `list`, `sort`) ovat tehokkaita molemmilla kielillä
+
+### Miksi tämä merkitsee?
+
+**Jokainen tokeni = yksi laskentakierros.** Jos suomi vaatii 50% enemmän tokeneita:
+
+1. **Hitaampi vastaus:** 100 tokenin englanninkielinen vastaus ≈ 150 tokenia suomeksi
+   → 50% pidempi odotusaika
+2. **Pienempi konteksti:** Sama merkityssisältö vie enemmän tilaa konteksti-ikkunasta
+3. **Huonompi ymmärrys:** Pitkät sanat pilkotaan osiin jotka malli ei välttämättä
+   tunnista → hallusinaatiot lisääntyvät
+
+**Siksi tekniset promptit ovat englanniksi** — malli saa enemmän informaatiota
+samassa token-budjetissa ja ymmärtää ohjeet paremmin.
+
+**Token-budjetti tässä järjestelmässä:**
+
+| Osa | Tokeneita | Osuus |
+|-----|-----------|-------|
+| System prompt | ~30 | kiinteä |
+| Agent prompt | ~25 | kiinteä |
+| Konteksti (aiemmat tiedostot) | 0-300 | kasvaa |
+| Käyttäjän prompti | ~20-50 | vaihtelee |
+| **Syöte yhteensä** | **~75-400** | |
+| Generoitu vastaus (max) | 512 | raja |
+| **Yhteensä** | **~600-900** | /32 768 |
+
+Konteksti-ikkuna on reilusti riittävä. Pullonkaula ei ole ikkunan koko
+vaan **mallin kyky ymmärtää pitkää kontekstia** — 0.5B-malli alkaa
+"unohtaa" ohjeet kun konteksti kasvaa yli ~200 tokenin.
+
+---
+
+## Promptit — miten mallia ohjataan
+
+### Kolmitasoinen prompttirakenne
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    S["System prompt<br/><i>You are a coding assistant. Respond with ONLY code.</i><br/>🔒 Kiinteä, kovakoodattu — malli priorisoi tämän"]
+    A["Agent prompt<br/><i>Olet kokenut ohjelmistokehittäjä...</i><br/>✏️ Käyttäjän muokattavissa UI:ssa"]
+    U["User prompt<br/><i>Write ONLY the file main.py...</i><br/>📋 Vaihtelee joka kutsussa, sisältää kontekstin"]
+    P["Prefill: ``` <br/>🎯 Pakottaa mallin aloittamaan koodilla"]
+    S --> A --> U --> P
+    P -->|malli jatkaa| R["Generoitu koodi"]
+
+    style S fill:#1a1e2e,stroke:#f85149,color:#c9d1d9
+    style A fill:#1a1e2e,stroke:#d29922,color:#c9d1d9
+    style U fill:#1a1e2e,stroke:#3fb950,color:#c9d1d9
+    style P fill:#1a1e2e,stroke:#a371f7,color:#c9d1d9
+    style R fill:#0d1117,stroke:#58a6ff,color:#58a6ff
+```
+
+### Miksi promptit ovat englanniksi?
+
+Qwen2.5-Coder on harjoitettu pääosin englanninkielisellä koodilla ja
+dokumentaatiolla. Suomenkielinen ohje kuluttaa enemmän tokeneita JA
+malli ymmärtää sen huonommin. Agenttien nimet ja käyttöliittymä ovat
+suomeksi, mutta tekniset ohjeet mallille englanniksi.
+
+Poikkeus: agenttipromptit ovat suomeksi koska ne menevät user-blokkiin
+(ei system-blokkiin) ja niiden tarkoitus on enemmän "persoonallisuus"
+kuin tekninen ohje.
+
+---
+
+## Prefill-tekniikka
+
+Normaalisti malli päättää vapaasti miten vastaa:
+
+```
+Ilman prefilliä:
+  Malli: "Sure! Here is a Python program that prints Hello World:\n```python\nprint('Hello')\n```"
+  → 25 tokenia, joista 15 turhia
+
+Prefillin kanssa:
+  Me syötämme: ```
+  Malli jatkaa: python\nprint('Hello')\n```
+  → 5 tokenia, kaikki hyödyllisiä
+```
+
+Prefill on kuin aloittaisit lauseen toisen puolesta — malli jatkaa
+siitä mihin jäit sen sijaan, että aloittaisi kohteliaalla johdannolla.
+
+**Sivuvaikutus:** Malli tuottaa kielitunnisteen (`python`, `rust`) ja
+sulkevan ` ``` `:n. Nämä siivotaan jälkikäteen `strip_markdown_wrapper`-funktiolla.
+
+---
+
+## Sampling — miten malli valitsee seuraavan tokenin
+
+Malli ei "tiedä" oikeaa vastausta. Se laskee jokaiselle mahdolliselle
+seuraavalle tokenille todennäköisyyden ja valitsee yhden. Valintaa
+ohjataan kolmella parametrilla:
+
+### Temperature (0.7)
+
+Kontrolloi "luovuutta" vs. "varmuutta":
+
+```
+Temperature 0.0 (greedy):  Aina todennäköisin tokeni → "def fibonacci(n):"
+Temperature 0.7 (oletus):  Painottaa todennäköisiä mutta sallii vaihtelua
+Temperature 1.5 (luova):   Lähes satunnainen → "async lambda fib = ..."
+```
+
+0.7 on kompromissi: tarpeeksi determinististä tuottamaan toimivaa koodia,
+mutta tarpeeksi vaihtelevaa välttämään toistoa.
+
+### Top-k (40)
+
+Rajaa valinnan 40 todennäköisimpään tokeniin. Estää mallia valitsemasta
+täysin absurdeja vaihtoehtoja:
+
+```
+Ilman top-k:  150 936 vaihtoehtoa → voi valita minkä tahansa
+Top-k 40:     40 vaihtoehtoa → järkevät vaihtoehdot
+Top-k 1:      1 vaihtoehto → greedy (aina sama vastaus)
+```
+
+### Repetition penalty (1.15)
+
+Vähentää jo tuotettujen tokenien todennäköisyyttä. Estää mallia
+juuttumasta luuppiin:
+
+```
+Ilman rangaistusta:  "print print print print print..."
+Penalty 1.15:        "print('Hello')\nprint('World')"
+```
+
+1.15 on lievä rangaistus — estää pahimman toiston mutta sallii
+saman avainsanan (esim. `return`) esiintymisen useasti.
+
+---
+
+## Stop-sekvenssit — milloin generointi loppuu
+
+Malli generoi tokeneita kunnes jokin näistä tapahtuu:
+
+1. **EOS-tokeni** (151645): Mallin oma "loppu"-merkki
+2. **Max tokens** (512): Kovakoodattu raja
+3. **Stop-sekvenssi**: Malli alkaa tuottaa selitystä
+
+```
+fn fibonacci(n: usize) -> usize {
+    if n <= 1 { return n; }
+    fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
+}
+                                    ← Tähän asti koodia, ok
+// Example usage:                   ← Stop! Tämä ei ole enää vastausta
+let result = fibonacci(10);         ← Ei generoida
+```
+
+Tunnistetut stop-sekvenssit: `### `, `Explanation`, `Note:`, `Output:`,
+`// Example`, `# Example`. Generointi katkaistaan ja teksti trimmataan
+stop-kohtaan.
+
+---
+
+## Projekti-pipeline — miten agenttitiimi toimii
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    U["Käyttäjä: FastAPI + SQLite REST API for users"] --> M
+    M["🟡 Manageri: Pilko tiedostoiksi"] -->|tiedostolista| C1
+    C1["🟢 Koodari: models.py"] -->|"konteksti: models.py"| C2
+    C2["🟢 Koodari: main.py"] -->|"konteksti: models + main"| C3
+    C3["🟢 Koodari: pyproject.toml"] -->|kaikki tiedostot| T1
+    T1["🔵 Testaaja: Review"] -->|bugeja löytyi| C4
+    T1 -->|LGTM| Done["✅ Projekti valmis"]
+    C4["🟡 Koodari: Korjaukset"] --> T2
+    T2["🔵 Testaaja: Uudelleenarviointi"] --> Done
+```
+
+**Kontekstin ketjutus** on kriittistä: kun koodari kirjoittaa `main.py`:tä,
+se saa `models.py`:n sisällön promptissa. Ilman tätä se ei tietäisi
+mitä luokkia importata.
+
+**Riippuvuusjärjestys:** Manageria pyydetään listaamaan riippuvuudet ensin
+(models.py ennen main.py) jotta kontekstiketju toimii oikeaan suuntaan.
+
+---
+
+## Laadun parantaminen
+
+### 1. Isompi malli (suurin vaikutus)
+
+| | 0.5B | 3B | Pilvi-API |
+|---|---|---|---|
+| Fibonacci | Joskus virheitä | Yleensä oikein | Aina oikein |
+| FastAPI CRUD | Voi käyttää Flaskia | Oikea kirjasto | Täydellinen |
+| Monimutkainen logiikka | Hallusinoi | Osaa perusasiat | Syvä ymmärrys |
+| Nopeus (selain) | ~5 tok/s | ~0.4 tok/s | — |
+| Latauksen koko | 990 MB | 6.2 GB | 0 (API) |
+
+**Käytännössä:** `kpn load 2` lataa 3B-mallin. Hitaampi mutta huomattavasti
+parempi koodinlaatu. Suositus monimutkaisiin projekteihin.
+
+### 2. Paremmat promptit (ilmaista)
+
+**Huono:** `"tee fibonacci"`
+- Malli ei tiedä kieltä, formaattia tai kontekstia
+
+**Hyvä:** `"Write a fibonacci function in Rust that returns Vec<u64>"`
+- Kieli, palautustyyppi ja rakenne määritelty
+
+**Promptin säännöt:**
+- Englanniksi (tehokkaampi tokenisointi, parempi ymmärrys)
+- Konkreettinen (mainitse kieli, kirjastot, palautustyyppi)
+- Lyhyt (jokainen sana kuluttaa tokenin konteksti-ikkunasta)
+- Positiivinen ("Write X" ei "Don't write Y")
+
+### 3. Kontekstin hallinta (pipeline-taso)
+
+**Ongelma:** 0.5B-malli "unohtaa" promptin alun kun konteksti kasvaa.
+
+**Ratkaisu:** Pienet, kohdennetut promptit:
+- Yksi tiedosto kerrallaan (ei "kirjoita koko projekti")
+- Vain relevantit aiemmat tiedostot kontekstina
+- Max 4 tiedostoa per projekti
+
+### 4. Iterointi (review-luuppi)
+
+Yksi generointikierros tuottaa harvoin virheetöntä koodia.
+Pipeline-arkkitehtuuri mahdollistaa:
+
+1. **Generointi** — ensimmäinen versio
+2. **Review** — testaaja löytää ongelmat
+3. **Korjaus** — koodari saa palautteen ja korjaa
+4. **Uusi review** — tarkistetaan korjaukset
+
+Nykyinen järjestelmä tekee max 1 korjauskierroksen. Useampi
+iteraatio parantaisi laatua mutta kasvattaisi laskenta-aikaa.
+
+### 5. Erikoistetut system promptit
+
+Oletuspromptit ovat yleiskäyttöisiä. Projektikohtaiset promptit
+parantavat laatua merkittävästi:
+
+```
+Oletus: "Olet kokenut ohjelmistokehittäjä."
+
+Parempi: "You are a Python backend developer specializing in FastAPI.
+Always use Pydantic models for request/response schemas.
+Always use dependency injection for database sessions.
+Follow the repository pattern."
+```
+
+Agenttikohtaiset promptit voi muokata suoraan UI:ssa.
+
+### 6. Few-shot esimerkit
+
+Malli oppii parhaiten esimerkeistä. Sen sijaan, että sanot "kirjoita
+FastAPI endpoint", näytä miltä haluat tuloksen näyttävän:
+
+```
+Write a GET endpoint like this example:
+
+@app.get("/items")
+def list_items():
+    db = SessionLocal()
+    return db.query(Item).all()
+
+Now write a similar endpoint for /users.
+```
+
+0.5B-malli jäljittelee rakennetta tehokkaasti — se on parempi kopioimaan
+kuin keksimään. Nykyinen pyproject.toml-esimerkki promptissa on tätä tekniikkaa.
+
+### 7. Temperature-säätö tehtävän mukaan
+
+Nykyinen temperature 0.7 on kompromissi. Eri tehtävät hyötyisivät eri arvoista:
+
+| Tehtävä | Paras temperature | Miksi |
+|---------|-------------------|-------|
+| Tarkka koodi (CRUD, boilerplate) | 0.2-0.4 | Determinismi tärkeää |
+| Luova koodi (algoritmit, arkkitehtuuri) | 0.6-0.8 | Vaihtelu löytää ratkaisuja |
+| Vapaa teksti (kommentit, dokumentaatio) | 0.8-1.0 | Luonnollisempi kieli |
+
+Järjestelmä voisi valita temperaturen automaattisesti tehtävätyypin perusteella.
+
+### 8. Ensemble — sama prompti usealle mallille
+
+Lähetetään sama tehtävä kahdelle solmulle ja valitaan parempi vastaus.
+Nykyinen Proof of Compute -arkkitehtuuri tukee tätä periaatteessa:
+hub voisi reitittää saman task_id:n kahdelle solmulle ja verrata tuloksia.
+
+Käytännössä tämä kaksinkertaistaa laskenta-ajan mutta parantaa laatua
+merkittävästi — virheellinen vastaus harvoin on sama kahdella ajolla
+koska sampling on stokastinen.
+
+### 9. Post-processing (nykyinen)
+
+Mallin raakavastaus siivotaan:
+1. Kielitunniste poistetaan (`python`, `rust`, ...)
+2. Sulkeva ` ``` ` poistetaan
+3. Johdantolauseet poistetaan ("Sure!", "Here is...")
+4. Selityskommentit poistetaan ("# This is a simple...")
+5. Stop-sekvenssit katkaisevat generoinnin
+
+Tämä ei paranna mallin ajattelua mutta poistaa turhan roskan.
+
+### 10. Mallin hienosäätö (fine-tuning)
+
+Qwen2.5-Coder on yleiskäyttöinen koodimalli. Jos sitä hienosäätäisi
+omalla koodiaineistolla (esim. yrityksen koodikanta, tietty framework),
+se tuottaisi huomattavasti parempaa koodia juuri siihen kontekstiin.
+
+LoRA-hienosäätö 0.5B-mallille vaatii ~4 GB GPU-muistia ja muutaman
+tunnin harjoittelua. Tulos on erikoistunut malli joka osaa tuottaa
+esimerkiksi juuri FastAPI + SQLAlchemy -koodia luotettavasti.
+
+---
+
+## Välimuistiarkkitehtuuri — miksi toinen lataus on nopea
+
+```
+Ensimmäinen lataus (hidas):
+  Verkko (HuggingFace CDN) → IndexedDB → RAM → Mallin rakennus
+  ~990 MB lataus, ~30-60s
+
+Toinen lataus samalla sivulatauksella (nopea):
+  RAM-cache → Mallia ei rakenneta uusiksi, vain KV-cache nollataan
+  ~0ms
+
+Refresh jälkeen (keskitaso):
+  IndexedDB → RAM → Mallin rakennus
+  ~0 MB lataus, ~2-5s rakennus
+
+Uusi selain/laite (hidas):
+  Verkko → IndexedDB → RAM → Mallin rakennus
+  Kuten ensimmäinen lataus
+```
+
+**KV-cache:** Mallin sisäinen muisti joka tallentaa aiempien tokenien
+laskenta tulokset. Nollataan (`clear_kv_cache()`) jokaisen promptin
+välillä jotta edellinen vastaus ei vuoda seuraavaan.
+
+---
+
+## Lukuja käytännöstä
+
+**Yksittäinen funktio** (esim. fibonacci):
+- Input: ~80 tokenia
+- Output: ~50-100 tokenia
+- Aika: ~10-20s (0.5B, selain)
+- Laatu: Yleensä toimiva, joskus loogisia virheitä
+
+**3 tiedoston projekti** (esim. FastAPI CRUD):
+- Manageri: ~30 tok out
+- Koodari (3x): ~100-150 tok out per tiedosto
+- Testeri: ~50 tok out
+- Korjaukset: ~100 tok out (jos tarpeen)
+- **Yhteensä: ~500-700 tokenia, ~3-5 min**
+- Laatu: Rakenne oikein, yksittäisiä bugeja
+
+**Token-kustannus vs. pilvipalvelu:**
+- Tässä järjestelmässä: 0 euroa (laskenta omalla koneella)
+- GPT-4 API: ~700 tokenia x $0.03/1K = ~$0.02 per projekti
+- Claude API: ~700 tokenia x $0.015/1K = ~$0.01 per projekti
+
+Selaimessa ajettava malli on ilmainen mutta huomattavasti hitaampi
+ja heikompilaatuinen kuin pilvi-API. Sopii oppimiseen, prototypointiin
+ja tilanteisiin joissa data ei saa lähteä omalta koneelta.

network-poc/static/worker.js

@@ -0,0 +1,38 @@
+// Kipinä WASM Worker (ES module) — ajaa kielimallin inferenssin erillisessä säikeessä
+import init, { start_agent_node, set_gpu_load, set_auto_tasks } from './pkg/node.js';
+
+let wasmReady = false;
+
+// Välitetään console.log -viestit pääsäikeelle jotta UI-kuuntelijat näkevät ne
+const _origLog = console.log;
+console.log = function(...args) {
+    _origLog.apply(console, args);
+    self.postMessage({ type: 'log', message: args.join(' ') });
+};
+
+self.onmessage = async (e) => {
+    const { type, data } = e.data;
+
+    if (type === 'init') {
+        try {
+            await init();
+            wasmReady = true;
+            self.postMessage({ type: 'ready' });
+        } catch (err) {
+            self.postMessage({ type: 'error', message: 'WASM init: ' + err.message });
+        }
+    } else if (type === 'start') {
+        if (!wasmReady) return;
+        const { hubUrl, hasWebGPU, deviceInfo, taskId } = data;
+        try {
+            await start_agent_node(hubUrl, hasWebGPU, deviceInfo, taskId);
+            self.postMessage({ type: 'started' });
+        } catch (err) {
+            self.postMessage({ type: 'error', message: 'Node: ' + err.message });
+        }
+    } else if (type === 'set_gpu_load') {
+        if (wasmReady) set_gpu_load(data.load);
+    } else if (type === 'set_auto_tasks') {
+        if (wasmReady) set_auto_tasks(data.enabled);
+    }
+};