study explanation/session-analysis/memo-card 워커 + study_questions/study_topics(subject-note·diagnosis)
+ documents.analyze 의 하드코딩 30~60s asyncio.timeout 7곳 제거. 빠른 Gemma 기준 리터럴이 Qwen 27B
교체(2026-06-11) sweep 누락 → 느린 콜을 잘라 사용자 대면 504 + 워커가 매 재시도마다 느린 콜 재실행해
문서가 큐에서 영영 못 빠지는 liveness halt. digest_llm_timeout_s 와 동형으로 config.pipeline.llm_call_timeout_s(300)
단일소스화. 다음 모델 교체 때 재발 차단.
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2026-06-11 맥미니 모델 교체(Gemma4 26B→Qwen3.6-27B-6bit, 콜당 ~90~300s)의
타임아웃 상향 sweep 이 config.yaml/synthesis 만 갱신하고 digest/briefing 코드의
하드코딩 LLM_CALL_TIMEOUT=25(빠른 Gemma 기준)를 누락 → digest 600s 하드캡 초과로
06-10 이후 미생성, briefing 4/4 LLM 폴백(status=failed). (적대 리뷰로 블로커 정정:
concurrency=1 사설 세마포로는 digest 44~68 클러스터가 하드캡에 여전히 걸림 + llm_gate
영구 룰 위반.)
- 타임아웃·재시도·하드캡을 config.pipeline 단일소스로 이관(digest_llm_timeout_s=300,
attempts=2, pipeline_hard_cap_s=3000). 다음 모델 교체 때 재발 차단.
- digest/briefing LLM 호출을 사설 Semaphore 제거하고 전역 MLX gate(BACKGROUND)
경유로 변경 — llm_gate 영구 룰(같은 endpoint 단일 게이트, 새 Semaphore 금지) 준수 +
ask/eid(FOREGROUND)와 조율. 동시성 lever = 기존 mlx_gate_concurrency 2→4
(continuous batching 실측 — 3동시콜 wall 121s ≈ 단일콜, 직렬 대비 ~3배).
- digest/briefing pipeline cluster 루프를 asyncio.gather 동시 실행으로 전환
(실동시성은 게이트가 제한, rank/순서 보존).
- deep_summary(70~300s)를 메인 consume_queue 에서 분리해 consume_deep_queue 신설
(markdown/fast split 선례) — 단일 deep 호출이 1분 틱 초과로 메인 큐를 영구 coalesce
시키던 문제 제거.
- 죽은 PIPELINE_HARD_CAP=600(briefing/pipeline.py) 제거, summarizer docstring 갱신,
deep 컨슈머 disjoint/hold 테스트 추가.
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사용자 '공평하게 동일한 작업' 지적의 비대칭 잔재 2건 + 예고된 배칭 레버:
- queue_drain --stage classify (use_deep: deep 슬롯 endpoint + triage sampling,
완료 시 enqueue_next_stage 로 embed/chunk/markdown 연쇄 — DAG 단절 방지)
- deep_summary consumer = 맥북 우선, 불가 시 맥미니 primary 즉시 처리(동일 모델 —
강등 아님). drain 은 defer_on_deep_unavailable=True 로 기존 보류-종료 유지
- llm_gate capacity 일반화 (config pipeline.mlx_gate_concurrency, 기본 1, 운영 2) —
'MLX_CONCURRENCY=1 고정' 영구 룰의 전제(single-inference 서버) 소멸을 docstring 에 개정 박제
- analyze_events FK(users) CLI 컨텍스트 INSERT 실패 fix (models.user 명시 import)
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사용자 지시: 자기 전 night-drain 한 번 실행 → 맥북이 밤새 summarize/deep_summary 분담.
보류 시멘틱(StageDeferred)·drain CLI·라우터 wake preflight = 기존 검증 자산 재사용.
맥북 측 = RunAtLoad=false 수동 기동 + 서버 수명 한정 caffeinate + idle-watch 자동 종료.
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- config classifier 모델 gemma 잔존 = mlx 서버 Gemma 재로드(이중 적재) 위험 → Qwen 6bit 로 동승 교체
- synthesis 는 timeout 시 graceful skip 이 없는 답변 본체라 단독 상향 (classifier/query_analyzer/
rewriter 의 30s/15s 캡은 초과 시 skip·원쿼리 폴백으로 degrade — 관찰 후 별도 튜닝)
- ask.backend.timeout_read_s 30→120 align
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장문(context_char_limit 상한급) 프리필이 수 분 걸려 기존 120/300s 로는 timeout 실패 churn.
단일 코루틴 컨슈머라 장문 1건이 사이클을 수 분 점유하는 것은 수용(관찰 후 배칭/컨텍스트 튜닝 PR).
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B안(사용자 2026-06-11): Gemma 26B-A4B → Qwen3.6-27B-6bit 풀교체.
- config.yaml triage/primary model 교체 + dense 감속 반영 timeout 상향(30→120/180→300)
- held_stages [] (홀드 해제 — 적체 자연 드레인, deep_summary 는 primary 복귀)
- eid deep 모드 = mac-mini-default 재지정(맥북 백지화). llm_gate '예외 없이 gate' invariant 에
따라 deep 도 alias 조건으로 자동 게이트 (구 무게이트 = 맥북 별 endpoint 예외였음)
- deep probe 실패 reason = router_unreachable 로 정정 + 테스트 동기화
잔여(별 PR): ask 표면 qwen-macbook 옵션/백엔드 클래스/처리보드 맥북 카드 정리
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PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1 — Qwen3.6-27B-8bit 의 native tool calling
으로 ReAct loop 도입. 기존 /api/search/ask 무수정. 트랙 B (frontend /ask SSE)
와 파일 단위 충돌 0 (search.py 의 ask() 함수 line diff = 0, 순수 추가).
핵심 invariant:
- 별 endpoint /api/search/ask/react (qwen-macbook only, implicit opt-in)
- MacBook unavailable 시 HTTP 503 + error_reason=macbook_unavailable.
Gemma 자동 fallback X (정정 4 의 연장)
G0 (구현 전 hard gate, plan b-velvety-hare.md):
- G0-1 fixture (tests/fixtures/qwen_tool_call_response.json): 실제 mlx-vlm
응답 박제. shape = OpenAI 표준 호환 (choices[0].message.tool_calls +
function.arguments JSON string). generate_with_tools() 가 본 shape 기준 구현.
- G0-2 counter semantics: max_tool_rounds=2 + max_llm_calls=3 + search_exec_max=2.
마지막 LLM 호출은 tool_choice="none" + system instruction 으로 final 강제.
- G0-3 trace exposure: default response 의 debug_trace=null. debug=true 시만
채움. server log 에는 항상 round 기록.
backends.py (193 → 261줄):
- QwenMacBookBackend.generate_with_tools(messages, tools, tool_choice)
신규 method. 기존 generate() 무수정. BackendUnavailable 처리 동일.
react_loop.py 신규 (275줄):
- agentic_ask_loop(session, query, *, backend, max_tool_rounds, debug)
- tool round 안에서 run_search 호출, results dedup by id, final round 강제,
partial=True 조건 (final content 빈 경우)
search.py (+82줄):
- POST /api/search/ask/react + AskReactRequest/Response schema
- BackendUnavailable → JSONResponse(503, error_reason=macbook_unavailable)
config.yaml + config.py:
- search.ask.react: { enabled, max_tool_rounds=2, search_tool_limit=5,
search_tool_mode=hybrid }
tests (566줄, 18 신규 + 23 회귀 모두 PASS):
- test_react_loop.py 13건: G0-1 fixture shape / G0-2 counter cap / G0-3 trace
exposure / BackendUnavailable propagation / sources dedup
- test_search_ask_react_endpoint.py 5건: 503 + run_search 호출 0 / 정상 200 /
debug=true trace 노출 / max rounds partial
- 회귀 (test_ask_eval_auth 9 + test_search_ask_macbook_503 5 +
test_backend_dispatcher 9) 모두 PASS
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A1+config(15s) 후속 진단: voice memo PoC plan 호출 elapsed_ms=14432 — 15s 한계 거의
밀착. Mac mini 26B 동시 부하 (classifier + evidence + synthesis 3-way) 시 빈번
ReadTimeout 잔존.
30s 로 2x 마진 확보 — config.yaml + classifier_service.py 양쪽 align. Phase 3.5
guardrail 동작 자체에는 영향 없음 (timeout 시 fallback 경로 동일).
향후 별 트랙 (DS-Mac-mini-26B-Concurrent-Load-1): asyncio.Semaphore 도입으로
Mac mini 26B 동시 호출 제한 vs triage 만 작은 모델 재도입. 본 PR 은 timeout
완화만.
A1 timeout 5s → 15s 후 진단 로그가 httpx.ReadTimeout('') 확정. classifier_service
의 asyncio.timeout 외부 wrap (15s) 보다 AIClient._request 내부 httpx timeout
(10s, config.yaml classifier.timeout) 가 먼저 fire → ReadTimeout 빈 메시지 raise.
두 timeout 을 15s 로 align — Mac mini 26B 동시 부하 (PR #20 후속) 시 classifier
지연 ≤15s 까지 허용.
후속: evidence_service.py / synthesis_service.py 의 timeout 도 동일 패턴 검토
필요 (별 PR, DS-Mac-mini-26B-Concurrent-Load-1 트랙).
GPU 서버 정체성 = embedding/rerank/STT/OCR/marker 특화 백엔드.
Generative LLM 0. Mac mini gemma-4-26B-A4B 가 triage + primary +
classifier 모두 흡수. fallback 은 Claude Sonnet 4 API (자동 trigger,
premium 과 budget 공유).
- triage: GPU Ollama gemma4:e4b → Mac mini :8801 26B (primary 동일 endpoint)
- fallback: GPU Ollama gemma4:e4b → Claude Sonnet 4 API (require_explicit_trigger=false)
- classifier: GPU Ollama gemma4:e4b → Mac mini :8801 26B (max_tokens 512)
- primary / premium / embedding / rerank: 변경 0
후속 (별 커밋): `ssh gpu "ollama rm gemma4:e4b-it-q8_0"` — VRAM ~11GB 회수.
Mac mini 단일화 위험 mitigation = (1) Mac mini uptime 31d 무중단 검증,
(2) Claude Sonnet 4 API daily_budget $5 안 (Mac mini up 가정 호출 빈도 낮음),
(3) Beszel siteMonitor :8801 health check + Synology Chat alert.
plan: ~/.claude/plans/rosy-launching-otter.md §C/§D/§E (7-device LLM 배치 + 운영 전략)
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- docker-compose.yml stt-service 를 profiles:[legacy] 로 이동. GPU 의
stt-service 는 더 이상 기동하지 않고, fastapi STT_ENDPOINT 가
Mac mini (기본 100.76.254.116:8804 Tailscale, MAC_MINI_HOST env 로
LAN IP 주입) 를 바라보도록 변경. 복원 필요 시
`docker compose --profile legacy up -d stt-service`.
- config.yaml: classifier 섹션을 gemma4:e4b-it-q8_0 으로 복원. 이전
B-0 커밋이 classifier 를 주석 처리했는데, 실제로는 classifier_service
가 쓰고 있어 gate 유효. exaone 은 이미 제거됐으니 모델만 gemma4 로
통일. classifier_service 의 hasattr 체크는 유지되어 fallback 안전.
D13 (STT 이전) drift 를 main 으로 승격. inventory 갱신은 B-3 마감
단계에서 3-tier + STT 경로 묶어서 일괄.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- config.yaml: ai.models 에 triage (gemma4:e4b-it-q8_0, GPU Ollama,
context_char_limit=120k, timeout 30s) 신규. primary (MLX gemma-4-26b)
는 에스컬레이션 전용 역할 명시. fallback 을 gemma4:e4b 로 통일
(exaone 제거 이미 반영). classifier/verifier 는 optional 유지,
vision 은 optional 로 완화 (미사용 정리 준비).
- core/config.py: AIConfig 에 triage 필드 추가, vision 은 Optional 로
전환. AIModelConfig.context_char_limit + DeepSummaryBacklogConfig
(R2 backlog guard 임계치 ratio 0.3 / pending 5 / window 30min)
스키마 신설. load_settings 가 models.get("vision") graceful.
- ai/client.py: call_triage / call_primary / call_fallback 3-tier
진입점 신규. primary 는 caller 가 get_mlx_gate() 블록 안에서 호출
해야 한다는 계약 docstring. classify/summarize 는 DEPRECATED 주석
만 추가, 기존 호출부 (eval runner 등) 를 위해 유지.
PR-B B-0 Day 1. 기존 primary 경로 변경 없음 — 회귀 0 기대.
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업로드 크기 한도를 프론트 하드코딩이 아닌 서버 config 의 단일 진실 공급원
으로 이동. 프론트는 Phase B 후속 커밋에서 이 값을 읽어 pre-check UX 에 사용.
- config.yaml 에 `upload` 블록 추가:
* max_bytes (authoritative policy)
* content_length_slack_ratio (multipart 오버헤드 여유)
* stream_chunk_bytes (스트리밍 IO 단위)
- app/core/config.py 에 UploadConfig pydantic 모델 + Settings.upload 필드
- app/api/config.py 신규 — GET /api/config/public 엔드포인트
* 민감정보 없는 프론트 필수 설정만 노출
* 범용 서버 설정 공개 창구로 확대 금지 (docstring 명시)
- /api/config 를 setup redirect bypass 에 추가 (초기 setup 전에도 조회 가능)
이 커밋 자체는 기존 upload 동작에 영향 없음. 후속 커밋에서 enforcement +
프론트 구독을 연결.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- endpoint: 100.76.254.116:8800 -> :8801 (route through mlx-proxy for
/status observability - active_jobs / total_requests)
- model: Qwen3.5-35B-A3B-4bit -> gemma-4-26b-a4b-it-8bit (match the
model actually loaded on mlx-proxy)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- config.yaml: embedding model → bge-m3
- document.py: Vector(768) → Vector(1024)
- embed_worker.py: 모델 버전 업데이트
- migration 011: 벡터 컬럼 재생성 (기존 임베딩 초기화)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- config.yaml: 6개 domain × 3단계 taxonomy + 13개 document_types 정의
- classify.txt: 영문 프롬프트, taxonomy 경로 기반 분류 + 분류 규칙 주입
- classify_worker: taxonomy 검증, confidence 기반 분류, document_type 저장
- migration 008: document_type, importance, ai_confidence 컬럼
- API: DocumentResponse에 document_type, importance, ai_confidence 추가
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Integrate ollama + ai-gateway into root docker-compose.yml
(NVIDIA GPU runtime, single compose for all services)
- Change NAS mount from SMB (NAS_SMB_PATH) to NFS (NAS_NFS_PATH)
Default: /mnt/nas/Document_Server (fstab registered on GPU server)
- Update config.yaml AI endpoints:
primary → Mac mini MLX via Tailscale (100.76.254.116:8800)
fallback/embedding/vision/rerank → ollama (same Docker network)
gateway → ai-gateway (same Docker network)
- Update credentials.env.example (remove GPU_SERVER_IP, add NFS path)
- Mark gpu-server/docker-compose.yml as deprecated
- Update CLAUDE.md network diagram and AI model config
- Update architecture.md, deploy.md, devlog.md for GPU server as main
- Caddyfile: auto_https off, HTTP only (TLS at upstream proxy)
- Caddy port: 127.0.0.1:8080:80 (localhost only)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
hyungi
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