refactor(board): 처리 머신 보드 나스+맥미니 2노드 재구성

2026-07-02 컷오버 반영 — GPU 서버 퇴역, 맥북 night-drain 보류(06-29 결정).

- 레인 2개: 나스(추출/마크다운/청크·임베딩 등 DS 본체 Docker 스테이지),
  맥미니(분류/요약/심층분석 — 단일 생성 LLM 허브 + bge-m3/리랭크)
- summarize 풀 분리(summarize_by_machine·ai_model_version 조인 SQL) 제거
  — FE 유일 소비자 확인 후 응답 스키마에서 정리 (5쿼리 -> 4쿼리)
- 맥북 전제 UI 제거: 요약 오프로드 분담막대·요약 합류 칩·번다운 합류
  변곡점 마커·잠듦 문구·전역 스트립 맥북 칩(맥미니 칩으로 대체)
- deferred_pending = LLM 백오프 신호로 맥미니 카드 귀속 (기능 보존)
- 번다운 차트·정직 ETA·실패 드로어·백그라운드 작업 등 머신 무관 기능 보존
- background_jobs 머신 귀속 기본값 gpu -> nas
- 단위테스트 2노드 기준 재작성 (27 passed)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

Caddyfile

@@ -19,6 +19,14 @@ http://document.hyungi.net {
         Referrer-Policy strict-origin-when-cross-origin
         -Server
     }
+
+    # 2노드 이관(2026-07-02): 업로드 100MB 한도 집행을 edge(home-caddy)에서 DS 내부로 재홈.
+    # 인그레스가 DSM 리버스 프록시(한도 GUI 미노출)로 바뀌어도 413 단일 소스 유지.
+    # config.yaml upload.max_bytes(100000000)와 정합.
+    request_body {
+        max_size 100MB
+    }
+
     encode {
         gzip
         match {

app/ai/client.py

@@ -290,23 +290,43 @@ class AIClient:
         return response.json()["embedding"]
 
     async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
-        """TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
+        """리랭커 호출 — ai.models.rerank.protocol 로 백엔드 분기 (2노드 이관 2026-07-02).
 
-        TEI POST /rerank API:
+        공통 반환 계약: [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순)
+
+        "tei" (기본, 무회귀) — TEI POST /rerank:
             request:  {"query": str, "texts": [str, ...]}
             response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
+        "llamacpp" — llama.cpp POST /v1/rerank (bge-reranker GGUF, 맥미니 :8807):
+            request:  {"model": str, "query": str, "documents": [str, ...]}
+            response: {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...]}
+            → normalize_llamacpp_rerank 로 TEI 형태 정규화.
 
+        미지원 protocol = ValueError (명시 실패 — silent fallback 금지).
         timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
         호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
         """
+        protocol = getattr(self.ai.rerank, "protocol", "tei") or "tei"
         timeout = float(self.ai.rerank.timeout) if self.ai.rerank.timeout else 5.0
-        response = await self._http.post(
-            self.ai.rerank.endpoint,
-            json={"query": query, "texts": texts},
-            timeout=timeout,
-        )
-        response.raise_for_status()
-        return response.json()
+        if protocol == "tei":
+            response = await self._http.post(
+                self.ai.rerank.endpoint,
+                json={"query": query, "texts": texts},
+                timeout=timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return response.json()
+        if protocol == "llamacpp":
+            from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+            response = await self._http.post(
+                self.ai.rerank.endpoint,
+                json={"model": self.ai.rerank.model, "query": query, "documents": texts},
+                timeout=timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return normalize_llamacpp_rerank(response.json())
+        raise ValueError(f"unknown rerank protocol: {protocol}")
 
     async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
         """OpenAI 호환 API 호출 (R6: 무동의 클라우드 폴백 제거).

app/ai/rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""rerank 백엔드 응답 정규화 — 2노드 이관 (2026-07-02, main-server-retirement-1 P1-4).
+
+TEI(/rerank)와 llama.cpp(/v1/rerank)는 요청/응답 스키마가 다르다.
+소비자(rerank_service)는 TEI 형태 [{"index": int, "score": float}]를 기대하므로
+llama.cpp 응답을 여기서 정규화한다. 순수 함수(stdlib only) — 단위 테스트 대상.
+"""
+
+
+def normalize_llamacpp_rerank(payload: dict) -> list[dict]:
+    """llama.cpp /v1/rerank 응답을 TEI 형태로 정규화.
+
+    입력:  {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...], ...}
+    반환:  [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순 — TEI '정렬됨' 계약 유지)
+
+    index/relevance_score 가 없는 항목은 버린다 (소비자 측 idx/sc None 가드와 동일 방어).
+    """
+    results = payload.get("results") or []
+    normalized = [
+        {"index": r["index"], "score": float(r["relevance_score"])}
+        for r in results
+        if r.get("index") is not None and r.get("relevance_score") is not None
+    ]
+    normalized.sort(key=lambda r: -r["score"])
+    return normalized

app/api/queue_overview.py

@@ -37,8 +37,8 @@ class CurrentItem(BaseModel):
 
 
 class MachineCard(BaseModel):
-    """머신 카드 — stage 귀속 합산 + 완료 실적(summarize 는 풀 분리) + state."""
-    key: Literal["gpu", "macmini", "macbook"]
+    """머신 카드 — stage 귀속 합산 + 완료 실적 + state (나스/맥미니 2노드)."""
+    key: Literal["nas", "macmini"]
     label: str
     state: Literal["active", "deferred", "idle"]
     stages: list[str]
@@ -59,20 +59,6 @@ class SummarizeEta(BaseModel):
     eta_minutes: int | None
 
 
-class MachineDone(BaseModel):
-    """머신 1대의 summarize 완료 실적 (분담 표시용)."""
-    done_1h: int
-    done_today: int
-
-
-class SummarizeByMachine(BaseModel):
-    """summarize 풀의 머신별 완료 실적 분담 — 보드 레인의 '맥미니 vs 맥북'
-    오프로드 가시화용. rows_to_summarize_split 이 이미 계산하던 값의 노출
-    (ds-board-merged A-1, 신규 수집 SQL 0)."""
-    macmini: MachineDone
-    macbook: MachineDone
-
-
 class TrendBucket(BaseModel):
     """summarize 24h 추이 버킷 — hour 는 KST "HH:00" 라벨."""
     hour: str
@@ -122,7 +108,6 @@ class QueueOverviewResponse(BaseModel):
     machines: list[MachineCard]
     stages: list[StageRow]
     summarize_eta: SummarizeEta
-    summarize_by_machine: SummarizeByMachine
     trend_24h: list[TrendBucket]
     totals: Totals
     background_jobs: list[BackgroundJobItem] = []

app/core/config.py

@@ -35,6 +35,12 @@ class AIModelConfig(BaseModel):
     # OpenAI 호환 분기(mlx)만 적용 — Anthropic 분기는 미적용(별 범위).
     repetition_penalty: float | None = None
     top_k: int | None = None
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): rerank 백엔드 프로토콜 판별자.
+    # "tei" = TEI POST /rerank {"query","texts"} → [{"index","score"}] (기본, 무회귀)
+    # "llamacpp" = llama.cpp POST /v1/rerank {"model","query","documents"}
+    #              → {"results":[{"index","relevance_score"}]} (맥미니 :8807)
+    # 미지원 값 = client.rerank 가 ValueError (silent fallback 금지). rerank 블록 외 무시.
+    protocol: str = "tei"
 
 
 class DeepSummaryBacklogConfig(BaseModel):
@@ -145,6 +151,12 @@ class Settings(BaseModel):
     # STT (faster-whisper, §3)
     stt_endpoint: str = "http://stt-service:3300"
 
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): GPU CUDA 서비스(Surya OCR / faster-whisper) 폐기 대응 명시 게이트.
+    # false = 해당 경로 명시 비활성 — OCR 은 _call_ocr 이 경고 로그 후 None(기존 soft-fail 의미론),
+    # STT 는 터미널 skip + extract_meta 기록. silent 저품질 fallback 아님 (로그/메타로 가시).
+    ocr_enabled: bool = True
+    stt_enabled: bool = True
+
     # §3 file_watcher: Roon 음원 경로 (prefix match 로 skip).
     # 빈 문자열이면 skip 없음. 예: "/documents/PKM/../Music/roon-library" 또는
     # NFS 경유 별도 마운트된 Roon 라이브러리.
@@ -224,6 +236,8 @@ def load_settings() -> Settings:
     kordoc_endpoint = os.getenv("KORDOC_ENDPOINT", "http://kordoc-service:3100")
     ocr_endpoint = os.getenv("OCR_ENDPOINT", "http://ocr-service:3200")
     stt_endpoint = os.getenv("STT_ENDPOINT", "http://stt-service:3300")
+    ocr_enabled = os.getenv("OCR_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
+    stt_enabled = os.getenv("STT_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
     roon_library_path = os.getenv("ROON_LIBRARY_PATH", "")
 
     # ADDITIONAL_WATCH_TARGETS — 쉼표 구분 (공백 제거)
@@ -343,6 +357,8 @@ def load_settings() -> Settings:
         kordoc_endpoint=kordoc_endpoint,
         ocr_endpoint=ocr_endpoint,
         stt_endpoint=stt_endpoint,
+        ocr_enabled=ocr_enabled,
+        stt_enabled=stt_enabled,
         roon_library_path=roon_library_path,
         additional_watch_targets=additional_watch_targets,
         taxonomy=taxonomy,

app/services/queue_overview.py

@@ -3,19 +3,16 @@
 GET /api/queue/overview 의 집계 로직. 모든 수치는 기존 processing_queue /
 documents 컬럼에서 라이브 계산 — 신규 테이블/마이그레이션 0 (HARD 제약).
 
-구조: SQL 수집부(build_overview 내부 5쿼리)와 판정부(순수 함수)를 분리.
+구조: SQL 수집부(build_overview 내부 4쿼리)와 판정부(순수 함수)를 분리.
 판정부(rows_to_* / build_machines / build_summarize_eta / build_trend /
 build_totals / compute_eta_minutes)는 DB 없이 단위테스트 가능.
 
-귀속 규칙 (단일 진실):
-- stage→machine 정적 맵: gpu = extract/embed/chunk/markdown/preview/thumbnail/
-  fulltext/stt · macmini = classify/summarize · macbook = deep_summary
-  (단, settings.ai.deep 부재 시 deep_summary 도 macmini 귀속).
-- summarize 는 풀(pool): pending/processing/failed 는 macmini 귀속이되, 완료
-  실적(done_*)은 documents.ai_model_version 조인으로 분리 — 'qwen-macbook'
-  이면 macbook 실적, 아니면 macmini 실적.
-- deferred_pending(payload.deferred_until 미래)은 macbook 카드 귀속
-  (보류 = 맥북 불가 신호).
+귀속 규칙 (단일 진실 — 2026-07-02 컷오버 후 나스+맥미니 2노드):
+- stage→machine 정적 맵: nas = extract/embed/chunk/markdown/preview/thumbnail/
+  fulltext/stt (DS 본체 Docker — 임베딩·리랭크 모델 콜은 맥미니로 나감) ·
+  macmini = classify/summarize/deep_summary (단일 생성 LLM 허브).
+- deferred_pending(payload.deferred_until 미래)은 LLM 백오프 신호 —
+  summarize/deep_summary 소속인 macmini 카드 귀속.
 """
 
 from datetime import datetime, timedelta
@@ -25,42 +22,33 @@ from zoneinfo import ZoneInfo
 from sqlalchemy import bindparam, text
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
-from core.config import settings
-
 KST = ZoneInfo("Asia/Seoul")
 
-# 내부 판별용 alias — 응답에 raw 모델명 노출 금지, 머신 label 만 노출.
-_MACBOOK_MODEL_ALIAS = "qwen-macbook"
-
 # stage→machine 정적 맵 재료 (선언 순서 = 카드 stages 표시 순서)
-_GPU_STAGES = (
+_NAS_STAGES = (
     "extract", "embed", "chunk", "markdown",
     "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt",
 )
-_MACMINI_STAGES = ("classify", "summarize")
-_MACBOOK_STAGES = ("deep_summary",)
-_STAGE_ORDER = _GPU_STAGES + _MACMINI_STAGES + _MACBOOK_STAGES
+_MACMINI_STAGES = ("classify", "summarize", "deep_summary")
+_STAGE_ORDER = _NAS_STAGES + _MACMINI_STAGES
 
-_MACHINE_KEYS = ("gpu", "macmini", "macbook")
+_MACHINE_KEYS = ("nas", "macmini")
 _MACHINE_LABELS = {
-    "gpu": "GPU 서버",
+    "nas": "나스",
     "macmini": "맥미니",
-    "macbook": "맥북 M5 Max",
 }
 
 # 머신 카드당 current 표시 상한
 _CURRENT_LIMIT = 2
 
 
-def stage_machine_map(deep_enabled: bool) -> dict[str, str]:
-    """stage → machine key 맵. deep 슬롯 부재 시 deep_summary 는 macmini 귀속."""
+def stage_machine_map() -> dict[str, str]:
+    """stage → machine key 맵 (정적 — 나스/맥미니 2노드)."""
     mapping: dict[str, str] = {}
-    for s in _GPU_STAGES:
-        mapping[s] = "gpu"
+    for s in _NAS_STAGES:
+        mapping[s] = "nas"
     for s in _MACMINI_STAGES:
         mapping[s] = "macmini"
-    for s in _MACBOOK_STAGES:
-        mapping[s] = "macbook" if deep_enabled else "macmini"
     return mapping
 
 
@@ -90,23 +78,6 @@ def rows_to_stage_stats(rows) -> dict[str, dict]:
     return stats
 
 
-def rows_to_summarize_split(rows) -> dict[str, dict]:
-    """summarize 완료 실적 분리 쿼리 행 → {"macbook"|"macmini": {done_*}}.
-
-    is_macbook = documents.ai_model_version 이 'qwen-macbook' 인지 (내부 판별 전용).
-    """
-    split = {
-        "macbook": {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0},
-        "macmini": {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0},
-    }
-    for row in rows:
-        key = "macbook" if row[0] else "macmini"
-        split[key]["done_1h"] += int(row[1] or 0)
-        split[key]["done_today"] += int(row[2] or 0)
-        split[key]["done_15m"] += int(row[3] or 0)
-    return split
-
-
 def display_title(row: dict) -> str:
     """표시용 제목 — title > original_filename > file_path basename > 문서 id."""
     if row.get("title"):
@@ -120,13 +91,10 @@ def display_title(row: dict) -> str:
 
 def build_machines(
     stage_stats: dict[str, dict],
-    summarize_split: dict[str, dict],
     current_rows: list[dict],
-    *,
-    deep_enabled: bool,
 ) -> list[dict]:
-    """머신 카드 3장 (gpu / macmini / macbook) 구성 — 귀속 규칙의 판정부."""
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled)
+    """머신 카드 2장 (nas / macmini) 구성 — 귀속 규칙의 판정부."""
+    smap = stage_machine_map()
 
     def g(stage: str, field: str) -> int:
         return stage_stats.get(stage, {}).get(field, 0)
@@ -149,29 +117,23 @@ def build_machines(
         pending = sum(g(s, "pending") for s in stages)
         processing = sum(g(s, "processing") for s in stages)
         failed = sum(g(s, "failed") for s in stages)
+        done_1h = sum(g(s, "done_1h") for s in stages)
+        done_today = sum(g(s, "done_today") for s in stages)
+        done_15m = sum(g(s, "done_15m") for s in stages)
 
-        # 완료 실적: summarize 는 풀이라 stage 합산에서 제외하고 split 로 귀속
-        done_1h = sum(g(s, "done_1h") for s in stages if s != "summarize")
-        done_today = sum(g(s, "done_today") for s in stages if s != "summarize")
-        done_15m = sum(g(s, "done_15m") for s in stages if s != "summarize")
-        if key in summarize_split:
-            done_1h += summarize_split[key]["done_1h"]
-            done_today += summarize_split[key]["done_today"]
-            done_15m += summarize_split[key]["done_15m"]
-
-        # 보류 백오프 = 맥북 불가 신호 → macbook 카드 귀속 (deep 슬롯 유무 무관)
+        # 보류 백오프 = LLM 불가 신호 → LLM stage 소속인 macmini 카드 귀속
         deferred_pending = (
             g("summarize", "deferred_pending") + g("deep_summary", "deferred_pending")
-            if key == "macbook" else 0
+            if key == "macmini" else 0
         )
 
         # state 판정 — 우선순위: 가동 > 보류 > 대기 (사용자 피드백 2026-06-11).
         # 일하고 있으면(처리 중 또는 최근 15분 완료) 백오프 잔여가 있어도 "가동" —
         # 보류 건수는 카드의 deferred_pending 라인이 따로 보여준다. "보류" 칩은
-        # 실제로 일이 멈춰 있고 백오프만 쌓인 상태(sleep/불가 지속)에서만.
+        # 실제로 일이 멈춰 있고 백오프만 쌓인 상태(LLM 허브 불가 지속)에서만.
         if processing > 0 or done_15m > 0:
             state = "active"
-        elif key == "macbook" and deferred_pending > 0:
+        elif deferred_pending > 0:
             state = "deferred"
         else:
             state = "idle"
@@ -213,16 +175,6 @@ def build_summarize_eta(stage_stats: dict[str, dict]) -> dict:
     }
 
 
-def build_summarize_by_machine(summarize_split: dict[str, dict]) -> dict:
-    """summarize 머신별 완료 실적 분담 (macmini vs macbook) — 보드 레인의
-    오프로드 가시화용. rows_to_summarize_split 이 이미 만든 값을 응답 형태로
-    투영(done_1h/done_today 만, done_15m 은 내부 state 판정 전용이라 제외)."""
-    def m(key: str) -> dict:
-        s = summarize_split.get(key, {})
-        return {"done_1h": int(s.get("done_1h", 0)), "done_today": int(s.get("done_today", 0))}
-    return {"macmini": m("macmini"), "macbook": m("macbook")}
-
-
 def build_trend(
     inflow_buckets: dict[str, int],
     done_buckets: dict[str, int],
@@ -287,28 +239,23 @@ def build_totals(stage_stats: dict[str, dict]) -> dict:
 
 def compose_overview(
     stage_stats: dict[str, dict],
-    summarize_split: dict[str, dict],
     inflow_buckets: dict[str, int],
     done_buckets: dict[str, int],
     current_rows: list[dict],
     *,
-    deep_enabled: bool,
     now_kst: datetime,
 ) -> dict:
     """수집된 통계 → 응답 dict (계약 shape). 순수 함수 — DB 불요."""
     return {
-        "machines": build_machines(
-            stage_stats, summarize_split, current_rows, deep_enabled=deep_enabled
-        ),
+        "machines": build_machines(stage_stats, current_rows),
         "stages": build_stages(stage_stats),
         "summarize_eta": build_summarize_eta(stage_stats),
-        "summarize_by_machine": build_summarize_by_machine(summarize_split),
         "trend_24h": build_trend(inflow_buckets, done_buckets, now_kst),
         "totals": build_totals(stage_stats),
     }
 
 
-# ─── SQL 수집부 (총 5쿼리) ────────────────────────────────────────────────────
+# ─── SQL 수집부 (총 4쿼리) ────────────────────────────────────────────────────
 
 # 1) stage×status 집계 + 시간창 완료/유입 + 보류 (1방)
 _STAGE_STATS_SQL = """
@@ -333,23 +280,7 @@ _STAGE_STATS_SQL = """
     GROUP BY stage
 """
 
-# 2) summarize 풀 완료 실적 분리 (documents.ai_model_version 조인, 1방)
-#    스캔 하한 = 오늘 0시(KST)와 1h 전 중 더 이른 시각 (자정 직후 1h 창 보전).
-_SUMMARIZE_SPLIT_SQL = """
-    SELECT
-        COALESCE(d.ai_model_version = :macbook_alias, false)                 AS is_macbook,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > NOW() - INTERVAL '1 hour')   AS done_1h,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > :kst_midnight)               AS done_today,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > NOW() - INTERVAL '15 minutes') AS done_15m
-    FROM processing_queue q
-    JOIN documents d ON d.id = q.document_id
-    WHERE q.stage = 'summarize'
-      AND q.status = 'completed'
-      AND q.completed_at > LEAST(:kst_midnight, NOW() - INTERVAL '1 hour')
-    GROUP BY 1
-"""
-
-# 3/4) summarize 24h 추이 — KST 시간 버킷 (inflow/done 각 1방)
+# 2/3) summarize 24h 추이 — KST 시간 버킷 (inflow/done 각 1방)
 _TREND_INFLOW_SQL = """
     SELECT to_char(date_trunc('hour', created_at AT TIME ZONE 'Asia/Seoul'),
                    'YYYY-MM-DD HH24:00')                                     AS bucket,
@@ -371,7 +302,7 @@ _TREND_DONE_SQL = """
     GROUP BY 1
 """
 
-# 5) processing 행 + 표시용 제목 재료 (1방 — 머신별 2건 슬라이스는 판정부에서)
+# 4) processing 행 + 표시용 제목 재료 (1방 — 머신별 2건 슬라이스는 판정부에서)
 _CURRENT_SQL = """
     SELECT q.stage, q.document_id, d.title, d.original_filename, d.file_path
     FROM processing_queue q
@@ -383,20 +314,13 @@ _CURRENT_SQL = """
 
 
 async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
-    """5쿼리 수집 → compose_overview 판정 → 응답 dict."""
+    """4쿼리 수집 → compose_overview 판정 → 응답 dict."""
     now_kst = datetime.now(KST)
     kst_midnight = now_kst.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
-    deep_enabled = settings.ai is not None and settings.ai.deep is not None
 
     stage_rows = (
         await session.execute(text(_STAGE_STATS_SQL), {"kst_midnight": kst_midnight})
     ).all()
-    split_rows = (
-        await session.execute(
-            text(_SUMMARIZE_SPLIT_SQL),
-            {"kst_midnight": kst_midnight, "macbook_alias": _MACBOOK_MODEL_ALIAS},
-        )
-    ).all()
     inflow_rows = (await session.execute(text(_TREND_INFLOW_SQL))).all()
     done_rows = (await session.execute(text(_TREND_DONE_SQL))).all()
     current_result = (await session.execute(text(_CURRENT_SQL))).all()
@@ -414,11 +338,9 @@ async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
 
     result = compose_overview(
         rows_to_stage_stats(stage_rows),
-        rows_to_summarize_split(split_rows),
         {row[0]: int(row[1]) for row in inflow_rows},
         {row[0]: int(row[1]) for row in done_rows},
         current_rows,
-        deep_enabled=deep_enabled,
         now_kst=now_kst,
     )
     # 큐 밖 관리 스크립트(백필 등) = background_jobs (migration 357). 테이블 부재 시 graceful([]).
@@ -426,13 +348,13 @@ async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
     return result
 
 
-# kind -> 처리 머신 (보드 머신 카드 귀속용). 미상 kind = gpu(오케스트레이션 호스트).
+# kind -> 처리 머신 (보드 머신 카드 귀속용). 미상 kind = nas(오케스트레이션 호스트).
 _BG_JOB_MACHINE = {
     "global_digest": "macmini",
     "morning_briefing": "macmini",
     "section_summary": "macmini",
-    "hier_backfill": "gpu",
-    "hier_redecompose": "gpu",
+    "hier_backfill": "nas",
+    "hier_redecompose": "nas",
 }
 
 
@@ -466,7 +388,7 @@ async def _fetch_background_jobs(session: AsyncSession) -> list[dict]:
             "processed": int(r["processed"] or 0), "total": r["total"],
             "elapsed_sec": int(r["elapsed_sec"] or 0), "stale": bool(r["stale"]),
             "error": r["error"],
-            "machine": _BG_JOB_MACHINE.get(r["kind"], "gpu"),
+            "machine": _BG_JOB_MACHINE.get(r["kind"], "nas"),
         }
         for r in rows
     ]

app/services/search/rerank_service.py

@@ -17,6 +17,7 @@ snippet 생성:
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+import os
 import re
 from typing import TYPE_CHECKING
 
@@ -33,8 +34,11 @@ logger = setup_logger("rerank")
 # 동시 rerank 호출 제한 (GPU saturation 방지)
 RERANK_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(2)
 
-# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap)
-MAX_RERANK_INPUT = 200
+# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap).
+# 2노드 이관(2026-07-02): env MAX_RERANK_INPUT 로 조정 가능 — 맥미니 llama.cpp 리랭크는
+# 후보 수에 선형(NAS발 실측 50=0.60s / 100=0.95s / 200=1.89s)이라 NAS 배포는 50 권장.
+# 기본 200 = 현행(GPU TEI) 무회귀.
+MAX_RERANK_INPUT = int(os.getenv("MAX_RERANK_INPUT", "200"))
 MAX_CHUNKS_PER_DOC = 2
 
 # Soft timeout (초)

app/workers/extract_worker.py

@@ -110,6 +110,11 @@ def _get_pdf_page_count(
 
 async def _call_ocr(file_path: Path, is_image: bool, max_pages: int = 200) -> str | None:
     """OCR 서비스 호출 — 타임아웃 페이지 수 비례"""
+    if not settings.ocr_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU Surya 폐기 — 명시 비활성. None 반환 = 기존 soft-fail
+        # 의미론(호출자가 ocr_attempted/skip_reason 메타 기록). 스캔 문서는 비전 배치 경로 별도.
+        logger.warning("[ocr] OCR_ENABLED=false — skip (스캔·이미지 추출은 비전 배치 경로)")
+        return None
     container_path = f"/documents/{file_path.relative_to(Path(settings.nas_mount_path))}"
     timeout = 60 if is_image else min(600, max(120, max_pages * 3))
     try:

app/workers/stt_worker.py

@@ -42,6 +42,14 @@ async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
         logger.warning(f"[stt] id={document_id} file_path 없음 — skip")
         return
 
+    if not settings.stt_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU stt-service 폐기 — 명시 비활성. silent 금지:
+        # 경고 로그 + extract_meta 터미널 기록 (재시도 안 함, 상태 가시).
+        doc.extract_meta = {**(doc.extract_meta or {}), "stt_skip_reason": "disabled", "stt_terminal": True}
+        await session.commit()
+        logger.warning(f"[stt] id={document_id} STT_ENABLED=false — 터미널 skip (전사 없음)")
+        return
+
     # NAS 마운트 경로로 절대화 (services/stt 컨테이너도 동일 경로에 bind mount)
     container_path = str(Path(settings.nas_mount_path) / doc.file_path)
 

config.yaml

@@ -60,6 +60,9 @@ ai:
     rerank:
       endpoint: "http://reranker:80/rerank"
       model: "bge-reranker-v2-m3"
+      # 2노드 이관: "tei"(GPU TEI /rerank, 기본) | "llamacpp"(맥미니 llama.cpp,
+      # 예: endpoint http://100.76.254.116:8807/v1/rerank). 미지원 값 = 기동 시 ValueError.
+      protocol: "tei"
 
     # Phase 3.5a answerability classifier. 2026-05-14 GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 로 swap.
     # classifier_service 가 hasattr 체크로 optional 이므로 이 섹션 제거 시 classifier gate 는 자동 skip (score-only).

frontend/src/lib/components/ProcessingFlowBoard.svelte

@@ -1,6 +1,7 @@
 <script lang="ts">
-  // 처리 머신 보드 v3 — 통합안 (plan ds-board-merged: C2 머신레인 + C3 번다운/정직ETA).
-  //   · 머신 3레인(GPU/맥미니/맥북) = "누가 일하나" + 요약 오프로드(맥북 합류) 가시화
+  // 처리 머신 보드 v4 — 2026-07-02 컷오버 후 2노드 (나스+맥미니).
+  //   · 머신 2레인(나스/맥미니) = "누가 일하나" — 나스=DS 본체 Docker(추출/마크다운/
+  //     청크·임베딩 등), 맥미니=단일 생성 LLM 허브(분류/요약/심층분석 + bge-m3/리랭크)
   //   · 지배 백로그 번다운 패널 = "언제 끝나나" + 유입 차감한 정직 ETA(summarize_eta)
   //   · 신선도 '갱신 N초 전' + stale 경고 / 실패 드로어·상세 패널은 v2 자산 재사용.
   // 데이터 = GET /api/queue/overview (60s 폴링 store) + GET /api/queue/failed (드로어).
@@ -193,7 +194,7 @@
   const machineByKey = $derived(
     new Map<FlowMachine, MachineOverview>(overview.machines.map((m) => [m.key as FlowMachine, m])),
   );
-  const LANE_ORDER: FlowMachine[] = ['gpu', 'macmini', 'macbook'];
+  const LANE_ORDER: FlowMachine[] = ['nas', 'macmini'];
   const lanes = $derived(
     LANE_ORDER.map((key) => ({
       key,
@@ -203,13 +204,6 @@
     })),
   );
 
-  // 요약 오프로드 분담 — 맥미니 vs 맥북 (A-1 summarize_by_machine)
-  const split = $derived(overview.summarize_by_machine);
-  const splitTotal1h = $derived(Math.max(1, split.macmini.done_1h + split.macbook.done_1h));
-  const macbookSharePct = $derived(Math.round((split.macbook.done_1h / splitTotal1h) * 100));
-  // 맥북이 요약을 실제로 가져가는 중인가 (합류 표식 게이트)
-  const offloadActive = $derived(split.macbook.done_1h > 0);
-
   // ─── 백그라운드 작업 (큐 밖 스크립트 backfill) — processing_queue 사각지대 노출 ───
   const bgJobs = $derived(overview.background_jobs ?? []);
   const runningBg = $derived(bgJobs.filter((j) => j.state === 'running'));
@@ -266,7 +260,7 @@
         : `갱신 ${Math.round(ageSec / 60)}분 전`,
   );
 
-  // ─── 24h 번다운 (C3) — 요약 유입 vs 소화 + 맥북 합류 변곡점 마커 ───
+  // ─── 24h 번다운 (C3) — 요약 유입 vs 소화 ───
   const burn = $derived.by(() => {
     const t = overview.trend_24h;
     if (!t || t.length === 0) return null;
@@ -279,20 +273,12 @@
       t.map((b, i) => `${(i * step).toFixed(1)},${y(sel(b))}`).join(' ');
     const doneLine = line((b) => b.done);
     const area = `0,${h} ${doneLine} ${w.toFixed(1)},${h}`;
-    // 합류 변곡점 = done 최대 버킷 (맥북 야간 drain 합류 추정)
-    let mi = 0;
-    t.forEach((b, i) => {
-      if (b.done > t[mi].done) mi = i;
-    });
     return {
       w,
       h,
       area,
       doneLine,
       inflowLine: line((b) => b.inflow),
-      markX: (mi * step).toFixed(1),
-      markHour: t[mi].hour,
-      markDone: t[mi].done,
       peak: max,
     };
   });
@@ -332,7 +318,7 @@
     </span>
   </div>
 
-  <!-- 머신 레인 (누가 일하나 + 요약 오프로드) -->
+  <!-- 머신 레인 (누가 일하나) -->
   <div class="grid gap-2 mb-3">
     {#each lanes as lane (lane.key)}
       <div class="bg-surface border border-default rounded-card px-3.5 py-2.5">
@@ -342,11 +328,8 @@
           <span class="text-[10px] text-faint font-mono">{lane.meta.model}</span>
           <span class="text-[11px] text-dim tabular-nums ml-1">{formatRate(lane.card?.done_1h ?? 0)}/h</span>
           {#each bgForMachine(lane.key) as j (j.id)}<span class="text-[10px] font-semibold text-success tabular-nums ml-1">생성 중: {j.label ?? j.kind}{#if j.total} {j.processed}/{j.total}{/if}</span>{/each}
-          {#if lane.key === 'macbook' && (lane.card?.deferred_pending ?? 0) > 0}
-            <span class="text-[10px] font-semibold text-warning tabular-nums">보류 {lane.card?.deferred_pending}</span>
-          {/if}
-          {#if lane.card?.state === 'deferred'}
-            <span class="text-[9px] text-warning">잠듦 — 요약은 맥미니로 복귀</span>
+          {#if (lane.card?.deferred_pending ?? 0) > 0}
+            <span class="text-[10px] font-semibold text-warning tabular-nums" title="LLM 백오프 — 자동 재개 대기">보류 {lane.card?.deferred_pending}</span>
           {/if}
         </div>
         <div class="flex items-stretch gap-1.5 flex-wrap">
@@ -368,26 +351,8 @@
               </div>
               <div class="text-sm font-extrabold tabular-nums leading-tight text-text">{n.pending.toLocaleString()}<span class="text-[9px] text-faint font-normal ml-0.5">대기</span></div>
               <div class="text-[9px] text-dim tabular-nums whitespace-nowrap">{formatRate(n.done1h)}/h · 오늘 {n.doneToday.toLocaleString()}</div>
-              {#if n.def.key === 'summarize'}
-                <div class="mt-1 h-1 w-full rounded-full overflow-hidden flex" title="맥미니 {split.macmini.done_1h}/h · 맥북 {split.macbook.done_1h}/h">
-                  <span class="block h-full mtag-macmini-bar" style="width:{100 - macbookSharePct}%"></span>
-                  <span class="block h-full mtag-macbook-bar" style="width:{macbookSharePct}%"></span>
-                </div>
-                <div class="text-[9px] text-faint tabular-nums whitespace-nowrap mt-0.5">맥미니 {split.macmini.done_1h} · 맥북 {split.macbook.done_1h}/h</div>
-              {/if}
             </button>
           {/each}
-          {#if lane.key === 'macbook' && offloadActive}
-            <button
-              class="text-left rounded-lg border border-dashed border-warning/50 px-2.5 py-1.5 cursor-pointer hover:bg-surface-hover min-w-[96px]"
-              onclick={() => toggleNode('summarize')}
-              title="맥북이 요약을 맥미니에서 가져와 처리 중"
-            >
-              <div class="flex items-center gap-1 text-[11px] font-semibold text-text whitespace-nowrap">요약 합류 <span class="text-[8px] font-bold text-warning">OFFLOAD</span></div>
-              <div class="text-sm font-extrabold tabular-nums leading-tight text-text">{split.macbook.done_1h}<span class="text-[9px] text-faint font-normal ml-0.5">/h</span></div>
-              <div class="text-[9px] text-dim tabular-nums whitespace-nowrap">요약의 {macbookSharePct}% 담당</div>
-            </button>
-          {/if}
         </div>
       </div>
     {/each}
@@ -399,15 +364,11 @@
       <div class="flex items-center gap-2 mb-2">
         <span class="text-[11px] font-bold text-text">요약 백로그 24시간</span>
         <span class="text-[9px] text-faint">유입(회색) vs 소화(녹색)</span>
-        {#if offloadActive}<span class="text-[9px] text-warning ml-auto">맥북 합류 {burn.markHour} — 소화 급증</span>{/if}
       </div>
       <svg viewBox="0 0 {burn.w} {burn.h}" class="block w-full" style="height:64px" preserveAspectRatio="none" role="img" aria-label="요약 백로그 24시간 번다운">
         <polygon points={burn.area} fill="currentColor" class="text-success" opacity="0.12" />
         <polyline points={burn.inflowLine} fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" class="text-faint" />
         <polyline points={burn.doneLine} fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.6" class="text-success" />
-        {#if offloadActive}
-          <line x1={burn.markX} y1="0" x2={burn.markX} y2={burn.h} stroke="currentColor" stroke-width="1" stroke-dasharray="2 2" class="text-warning" opacity="0.7" />
-        {/if}
       </svg>
       <div class="flex flex-wrap gap-x-4 gap-y-1 mt-2 pt-2 border-t border-default text-[10px] text-dim tabular-nums">
         {#each mainNodes.filter((n) => n.pending > 0 && n.def.key !== 'summarize') as n (n.def.key)}
@@ -558,13 +519,9 @@
 </div>
 
 <style>
-  /* 머신 색 — 디자인 토큰 외 3색 (gpu 청/macmini 보라/macbook 황) — 이 컴포넌트 한정 */
-  .mtag-gpu { background: #e7eef6; color: #3b6ea5; }
+  /* 머신 색 — 디자인 토큰 외 2색 (nas 청/macmini 보라) — 이 컴포넌트 한정 */
+  .mtag-nas { background: #e7eef6; color: #3b6ea5; }
   .mtag-macmini { background: #efe9f7; color: #8a5fbf; }
-  .mtag-macbook { background: #f7eedd; color: #b07a10; }
-  /* 요약 오프로드 분담 막대 채움 (맥미니 보라 / 맥북 황) */
-  .mtag-macmini-bar { background: #8a5fbf; }
-  .mtag-macbook-bar { background: #b07a10; }
   .node-sel { outline: 2px solid #3b6ea5; outline-offset: 1px; }
   .detail-frame { border-color: #3b6ea5; }
   .detail-head { background: #e7eef6; }

frontend/src/lib/components/QueueDrawer.svelte

@@ -1,6 +1,6 @@
 <script lang="ts">
   // 처리 현황 드로어 (안6 라이트) — 전 페이지 상태 스트립 클릭 시 우측에서 열림.
-  // 머신 미니카드 3 + ETA 한 줄 + 실패 합계 + 홈 링크 축약본. 상세는 홈 보드가 담당.
+  // 머신 미니카드 2(나스/맥미니) + ETA 한 줄 + 실패 합계 + 홈 링크 축약본. 상세는 홈 보드가 담당.
   // 데이터 = queueOverview store 공유 (60s 폴링, 실패 시 null → 안내문으로 degrade).
   // 열림 상태는 uiState 단일 drawer slot('queue') — 사이드바 드로어와 동시 오픈 차단.
   import { X } from 'lucide-svelte';
@@ -51,7 +51,7 @@
 
       <div class="p-4 space-y-3">
         {#if data}
-          <!-- 머신 미니카드 3 -->
+          <!-- 머신 미니카드 (나스/맥미니) -->
           {#each data.machines as m (m.key)}
             <div class="bg-surface border border-default rounded-lg px-3.5 py-2.5">
               <div class="flex items-center justify-between gap-2">

frontend/src/lib/types/queue.ts

@@ -5,7 +5,7 @@
  * 필드 변경 시 양쪽 동시 수정 필수.
  */
 
-export type MachineKey = 'gpu' | 'macmini' | 'macbook';
+export type MachineKey = 'nas' | 'macmini';
 
 /** 머신 상태 — active(가동) / deferred(보류) / idle(대기) */
 export type MachineState = 'active' | 'deferred' | 'idle';
@@ -29,7 +29,7 @@ export interface MachineOverview {
   /** 최근 1시간 완료 건수 (처리율 N/h 표기) */
   done_1h: number;
   done_today: number;
-  /** 보류 건수 — 맥북 sleep 등으로 자동 재개 대기 중 */
+  /** 보류 건수 — LLM 허브 백오프 등으로 자동 재개 대기 중 */
   deferred_pending: number;
   current: MachineCurrentItem[];
 }
@@ -50,12 +50,6 @@ export interface TrendPoint {
   done: number;
 }
 
-/** summarize 머신별 완료 실적 분담 (오프로드 가시화 — ds-board-merged A-1) */
-export interface SummarizeByMachine {
-  macmini: { done_1h: number; done_today: number };
-  macbook: { done_1h: number; done_today: number };
-}
-
 export interface QueueTotals {
   pending: number;
   processing: number;
@@ -93,7 +87,6 @@ export interface BackgroundJob {
 export interface QueueOverview {
   machines: MachineOverview[];
   summarize_eta: SummarizeEta;
-  summarize_by_machine: SummarizeByMachine;
   trend_24h: TrendPoint[];
   stages: QueueStageRow[];
   totals: QueueTotals;

frontend/src/lib/utils/queueDisplay.ts

@@ -62,7 +62,7 @@ export function formatAgeSec(sec: number): string {
  * ★ 모델/엔진 교체 시 이 블록 1곳만 수정 (예: 맥미니 모델 스왑).
  */
 
-export type FlowMachine = 'gpu' | 'macmini' | 'macbook';
+export type FlowMachine = 'nas' | 'macmini';
 
 export interface FlowNodeDef {
   key: string;
@@ -79,26 +79,25 @@ export interface FlowNodeDef {
 
 /** 메인 흐름 (문서 진행 순서). 뉴스 등 소스별 스킵 경로는 그림에 안 그림 — 단순화 한계. */
 export const FLOW_NODES: FlowNodeDef[] = [
-  { key: 'extract', label: '추출', stages: ['extract'], machine: 'gpu', engine: 'Surya OCR', sub: 'ocr-service' },
-  { key: 'markdown', label: '마크다운', stages: ['markdown'], machine: 'gpu', engine: 'Marker', sub: 'marker-service' },
+  { key: 'extract', label: '추출', stages: ['extract'], machine: 'nas', engine: 'kordoc', sub: 'kordoc' },
+  { key: 'markdown', label: '마크다운', stages: ['markdown'], machine: 'nas', engine: 'Marker', sub: 'marker-service' },
   { key: 'classify', label: '분류', stages: ['classify'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'classify + triage' },
   { key: 'summarize', label: '요약', stages: ['summarize'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'summarize' },
-  { key: 'chunkembed', label: '청크 · 임베딩', stages: ['chunk', 'embed'], machine: 'gpu', engine: 'TEI bge-m3', sub: 'text-embeddings-inference' },
-  { key: 'deep', label: '심층분석', stages: ['deep_summary'], machine: 'macbook', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'deep_summary' },
+  { key: 'chunkembed', label: '청크 · 임베딩', stages: ['chunk', 'embed'], machine: 'nas', engine: 'bge-m3 (맥미니 콜)', sub: 'embed worker' },
+  { key: 'deep', label: '심층분석', stages: ['deep_summary'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'deep_summary' },
 ];
 
 /** 보조 노드 — 메인 흐름 밖 (활동 있을 때만 보조 라인에 표시) */
 export const AUX_NODES: FlowNodeDef[] = [
-  { key: 'fulltext', label: '전문 수집', stages: ['fulltext'], machine: 'gpu', engine: 'Playwright', sub: 'playwright-fetcher' },
-  { key: 'stt', label: '전사', stages: ['stt'], machine: 'gpu', engine: 'Whisper', sub: 'stt-service' },
-  { key: 'util', label: '미리보기 · 썸네일', stages: ['preview', 'thumbnail'], machine: 'gpu', engine: '유틸', sub: 'ffmpeg' },
+  { key: 'fulltext', label: '전문 수집', stages: ['fulltext'], machine: 'nas', engine: 'Playwright', sub: 'playwright-fetcher' },
+  { key: 'stt', label: '전사', stages: ['stt'], machine: 'nas', engine: 'Whisper', sub: 'stt-service' },
+  { key: 'util', label: '미리보기 · 썸네일', stages: ['preview', 'thumbnail'], machine: 'nas', engine: '유틸', sub: 'ffmpeg' },
 ];
 
-/** 머신 스트립 메타 — 모델 표기 단일 지점 */
+/** 머신 스트립 메타 — 모델 표기 단일 지점 (2026-07-02 컷오버: 나스+맥미니 2노드) */
 export const MACHINE_META: Record<FlowMachine, { label: string; model: string }> = {
-  gpu: { label: 'GPU 서버', model: '특화 엔진' },
-  macmini: { label: '맥미니', model: 'Qwen3.6-27B-6bit · 24/7' },
-  macbook: { label: '맥북 M5 Max', model: 'Qwen3.6-27B · 야간 drain' },
+  nas: { label: '나스', model: 'DS 본체 Docker · 특화 엔진' },
+  macmini: { label: '맥미니', model: 'Qwen3.6-27B-6bit · bge-m3 · 24/7' },
 };
 
 /** 흐름 보드 단계 라벨 (드로어/상세 행 표기) */

frontend/src/routes/+layout.svelte

@@ -72,7 +72,7 @@
   // 처리 현황 스트립 (안6 라이트) — 60s 폴링 store 공유. fetch 실패/401 시
   // store 가 null → 스트립 자체를 숨김 (silent 비차단, 로그인 페이지 동일).
   let queue = $derived($queueOverview);
-  let queueMacbook = $derived(queue?.machines?.find((m) => m.key === 'macbook') ?? null);
+  let queueMacmini = $derived(queue?.machines?.find((m) => m.key === 'macmini') ?? null);
   function toggleQueueDrawer() {
     if (ui.isDrawerOpen('queue')) ui.closeDrawer();
     else ui.openDrawer('queue');
@@ -189,8 +189,8 @@
           </span>
           <span class="tabular-nums shrink-0">대기 <strong class="text-text">{queue.totals.pending.toLocaleString()}</strong></span>
           <span class="tabular-nums shrink-0 {queue.totals.failed > 0 ? 'text-error font-semibold' : ''}">실패 <strong class={queue.totals.failed > 0 ? '' : 'text-text'}>{queue.totals.failed.toLocaleString()}</strong></span>
-          {#if queueMacbook}
-            <span class="text-[10px] font-bold rounded-full px-2 py-0.5 shrink-0 {machineChipClass(queueMacbook.state)}">맥북 {MACHINE_STATE_LABEL[queueMacbook.state]}</span>
+          {#if queueMacmini}
+            <span class="text-[10px] font-bold rounded-full px-2 py-0.5 shrink-0 {machineChipClass(queueMacmini.state)}">맥미니 {MACHINE_STATE_LABEL[queueMacmini.state]}</span>
           {/if}
           <span class="ml-auto flex items-center gap-0.5 text-faint shrink-0">자세히 <ChevronDown size={11} /></span>
         </button>

tests/test_queue_overview.py

@@ -4,6 +4,8 @@ services/queue_overview 의 SQL 수집부와 분리된 순수 판정 함수
 (stage_machine_map / build_machines / build_summarize_eta / build_trend /
 build_totals / compute_eta_minutes / rows_to_* / display_title) 를
 mock 행으로 검증한다. 통합(실 SQL)은 배포 후 라이브 smoke 로 확인.
+
+2026-07-02 컷오버 후 2노드(나스+맥미니) 기준 — 구 3노드 레인은 제거됨.
 """
 
 from datetime import datetime
@@ -18,7 +20,6 @@ from services.queue_overview import (
     compute_eta_minutes,
     display_title,
     rows_to_stage_stats,
-    rows_to_summarize_split,
     stage_machine_map,
 )
 
@@ -36,186 +37,115 @@ def _stage(**kw) -> dict:
     return base
 
 
-def _split(macbook: dict | None = None, macmini: dict | None = None) -> dict:
-    """summarize 풀 완료 실적 split — 미지정 0."""
-    zero = {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0}
-    return {
-        "macbook": {**zero, **(macbook or {})},
-        "macmini": {**zero, **(macmini or {})},
-    }
-
-
 def _machine(machines: list[dict], key: str) -> dict:
     return next(m for m in machines if m["key"] == key)
 
 
 # ─── stage→machine 귀속 맵 ────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_stage_machine_map_deep_enabled():
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled=True)
+def test_stage_machine_map_two_nodes():
+    smap = stage_machine_map()
     for s in ("extract", "embed", "chunk", "markdown", "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt"):
-        assert smap[s] == "gpu"
+        assert smap[s] == "nas"
     assert smap["classify"] == "macmini"
     assert smap["summarize"] == "macmini"
-    assert smap["deep_summary"] == "macbook"
-
-
-def test_stage_machine_map_deep_disabled():
-    """deep 슬롯 부재 시 deep_summary 도 macmini 귀속."""
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled=False)
     assert smap["deep_summary"] == "macmini"
 
 
 # ─── 머신 카드 귀속 합산 ──────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_gpu_stage_counts_attribution():
+def test_nas_stage_counts_attribution():
     stats = {
         "extract": _stage(pending=3, processing=1, done_1h=5, done_today=9, done_15m=1),
         "stt": _stage(failed=2, done_1h=1, done_today=2),
     }
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    gpu = _machine(machines, "gpu")
-    assert (gpu["pending"], gpu["processing"], gpu["failed"]) == (3, 1, 2)
-    assert (gpu["done_1h"], gpu["done_today"]) == (6, 11)
-    # gpu 의 stages 는 정적 8종 전부 (집계 0 이어도 표시)
-    assert gpu["stages"] == [
+    machines = build_machines(stats, [])
+    nas = _machine(machines, "nas")
+    assert (nas["pending"], nas["processing"], nas["failed"]) == (3, 1, 2)
+    assert (nas["done_1h"], nas["done_today"]) == (6, 11)
+    # nas 의 stages 는 정적 8종 전부 (집계 0 이어도 표시)
+    assert nas["stages"] == [
         "extract", "embed", "chunk", "markdown",
         "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt",
     ]
 
 
-def test_summarize_pool_split_attribution():
-    """summarize pending/failed = macmini 귀속, 완료 실적은 split 로 분리 —
-    stage-level summarize done 수치는 카드에 이중 합산되지 않는다."""
+def test_macmini_llm_stages_attribution():
+    """classify/summarize/deep_summary 전부 macmini 귀속 (단일 생성 LLM 허브)."""
     stats = {
         "classify": _stage(done_1h=2, done_today=3),
         "summarize": _stage(pending=7, failed=1, done_1h=10, done_today=20),
+        "deep_summary": _stage(pending=2, processing=1, done_1h=3, done_today=4),
     }
-    split = _split(macbook={"done_1h": 4, "done_today": 8}, macmini={"done_1h": 6, "done_today": 12})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
+    machines = build_machines(stats, [])
     macmini = _machine(machines, "macmini")
-    macbook = _machine(machines, "macbook")
-
-    assert macmini["pending"] == 7 and macmini["failed"] == 1
-    assert macmini["done_1h"] == 2 + 6          # classify + macmini 몫 (10 아님)
-    assert macmini["done_today"] == 3 + 12
-    assert macbook["done_1h"] == 4 and macbook["done_today"] == 8
-    assert macbook["pending"] == 0              # 풀 pending 은 macmini 만
+    assert macmini["pending"] == 9 and macmini["failed"] == 1
+    assert macmini["processing"] == 1
+    assert macmini["done_1h"] == 2 + 10 + 3
+    assert macmini["done_today"] == 3 + 20 + 4
+    assert macmini["stages"] == ["classify", "summarize", "deep_summary"]
+    assert _machine(machines, "nas")["pending"] == 0
 
 
-def test_summarize_by_machine_projection():
-    """build_summarize_by_machine = split 의 done_1h/done_today 를 머신별로 투영
-    (done_15m 은 제외 — 내부 state 판정 전용)."""
-    from services.queue_overview import build_summarize_by_machine
-    split = _split(
-        macbook={"done_1h": 226, "done_today": 312, "done_15m": 60},
-        macmini={"done_1h": 37, "done_today": 94, "done_15m": 9},
-    )
-    sbm = build_summarize_by_machine(split)
-    assert sbm == {
-        "macmini": {"done_1h": 37, "done_today": 94},
-        "macbook": {"done_1h": 226, "done_today": 312},
-    }
-    assert "done_15m" not in sbm["macbook"]
-
-
-def test_compose_overview_includes_summarize_by_machine():
-    """compose_overview 응답 계약에 summarize_by_machine 포함 (FE 레인 분담 재료)."""
-    now_kst = datetime(2026, 6, 13, 13, 0, tzinfo=KST)
-    stats = {"summarize": _stage(pending=1317, done_1h=264)}
-    split = _split(macbook={"done_1h": 226, "done_today": 312}, macmini={"done_1h": 37, "done_today": 94})
-    ov = compose_overview(stats, split, {}, {}, [], deep_enabled=True, now_kst=now_kst)
-    assert ov["summarize_by_machine"]["macbook"]["done_1h"] == 226
-    assert ov["summarize_by_machine"]["macmini"]["done_today"] == 94
-
-
-def test_deep_disabled_deep_summary_counts_to_macmini():
-    stats = {"deep_summary": _stage(pending=2, processing=1, done_1h=3, done_today=4)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=False)
-    macmini = _machine(machines, "macmini")
-    macbook = _machine(machines, "macbook")
-    assert macmini["pending"] == 2 and macmini["processing"] == 1
-    assert macmini["done_1h"] == 3 and macmini["done_today"] == 4
-    assert macbook["stages"] == [] and macbook["pending"] == 0
-    assert _machine(machines, "macmini")["stages"] == ["classify", "summarize", "deep_summary"]
-
-
-def test_deferred_pending_always_on_macbook_card():
-    """보류(deferred_until 미래)는 summarize+deep_summary 합산으로 macbook 카드 귀속.
-    deep 슬롯 유무와 무관 (보류 = 맥북 불가 신호)."""
+def test_deferred_pending_on_macmini_card():
+    """보류(deferred_until 미래)는 summarize+deep_summary 합산으로 macmini 카드 귀속
+    (보류 = LLM 백오프 신호)."""
     stats = {
         "summarize": _stage(pending=5, deferred_pending=2),
         "deep_summary": _stage(pending=1, deferred_pending=1),
     }
-    for deep_enabled in (True, False):
-        machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=deep_enabled)
-        assert _machine(machines, "macbook")["deferred_pending"] == 3
-        assert _machine(machines, "gpu")["deferred_pending"] == 0
-        assert _machine(machines, "macmini")["deferred_pending"] == 0
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "macmini")["deferred_pending"] == 3
+    assert _machine(machines, "nas")["deferred_pending"] == 0
 
 
 # ─── state 판정 ───────────────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_macbook_state_active_wins_over_deferred_while_working():
+def test_macmini_state_active_wins_over_deferred_while_working():
     """가동 > 보류 (사용자 피드백 2026-06-11): 일하고 있으면 백오프 잔여가 있어도 '가동'.
 
     보류 건수는 deferred_pending 필드가 별도로 전달 — 카드 라인이 표시.
     """
-    stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1)}
-    split = _split(macbook={"done_15m": 3})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
-    mb = _machine(machines, "macbook")
-    assert mb["state"] == "active"
-    assert mb["deferred_pending"] == 1
+    stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1, done_15m=3)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    mm = _machine(machines, "macmini")
+    assert mm["state"] == "active"
+    assert mm["deferred_pending"] == 1
 
 
-def test_macbook_state_deferred_only_when_not_working():
+def test_macmini_state_deferred_only_when_not_working():
     """일이 멈춰 있고(처리 0·최근 완료 0) 백오프만 쌓인 상태에서만 '보류'."""
     stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "deferred"
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "deferred"
 
 
-def test_macbook_state_active_on_recent_qwen_done():
-    split = _split(macbook={"done_15m": 1})
-    machines = build_machines({}, split, [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "active"
-
-
-def test_macbook_state_idle():
-    machines = build_machines({}, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "idle"
-
-
-def test_gpu_state_active_on_processing():
-    stats = {"extract": _stage(processing=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "active"
-
-
-def test_gpu_state_active_on_recent_done():
-    stats = {"embed": _stage(done_15m=2)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "active"
-
-
-def test_gpu_state_idle_when_old_done_only():
-    stats = {"embed": _stage(done_1h=5, done_today=9)}     # 15분 내 완료 없음
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "idle"
-
-
-def test_macmini_state_not_active_on_macbook_pool_done():
-    """summarize 풀 완료가 전부 macbook 몫이면 macmini 는 active 아님 (귀속 기준)."""
-    stats = {"summarize": _stage(done_15m=1)}
-    split = _split(macbook={"done_15m": 1})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
+def test_macmini_state_idle():
+    machines = build_machines({}, [])
     assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "idle"
 
 
+def test_nas_state_active_on_processing():
+    stats = {"extract": _stage(processing=1)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "active"
+
+
+def test_nas_state_active_on_recent_done():
+    stats = {"embed": _stage(done_15m=2)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "active"
+
+
+def test_nas_state_idle_when_old_done_only():
+    stats = {"embed": _stage(done_1h=5, done_today=9)}     # 15분 내 완료 없음
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "idle"
+
+
 def test_macmini_state_active_on_summarize_processing():
     stats = {"summarize": _stage(processing=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
+    machines = build_machines(stats, [])
     assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "active"
 
 
@@ -228,21 +158,18 @@ def test_current_summarize_to_macmini_max_two():
         {"stage": "summarize", "document_id": 3, "title": "문서C", "original_filename": None, "file_path": None},
         {"stage": "extract", "document_id": 4, "title": "문서D", "original_filename": None, "file_path": None},
     ]
-    machines = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=True)
+    machines = build_machines({}, rows)
     macmini = _machine(machines, "macmini")
-    gpu = _machine(machines, "gpu")
+    nas = _machine(machines, "nas")
     assert [c["document_id"] for c in macmini["current"]] == [1, 2]    # 최대 2건
     assert macmini["current"][0] == {"document_id": 1, "title": "문서A", "stage": "summarize"}
-    assert [c["document_id"] for c in gpu["current"]] == [4]
-    assert _machine(machines, "macbook")["current"] == []
+    assert [c["document_id"] for c in nas["current"]] == [4]
 
 
-def test_current_deep_summary_follows_deep_slot():
+def test_current_deep_summary_to_macmini():
     rows = [{"stage": "deep_summary", "document_id": 9, "title": "심층", "original_filename": None, "file_path": None}]
-    enabled = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=True)
-    disabled = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=False)
-    assert _machine(enabled, "macbook")["current"][0]["document_id"] == 9
-    assert _machine(disabled, "macmini")["current"][0]["document_id"] == 9
+    machines = build_machines({}, rows)
+    assert _machine(machines, "macmini")["current"][0]["document_id"] == 9
 
 
 def test_display_title_fallback_chain():
@@ -344,32 +271,15 @@ def test_rows_to_stage_stats_conversion():
     assert stats["summarize"]["deferred_pending"] == 2
 
 
-def test_rows_to_summarize_split_conversion():
-    rows = [
-        (True, 4, 8, 1),       # is_macbook
-        (False, 6, 12, 0),
-    ]
-    split = rows_to_summarize_split(rows)
-    assert split["macbook"] == {"done_1h": 4, "done_today": 8, "done_15m": 1}
-    assert split["macmini"] == {"done_1h": 6, "done_today": 12, "done_15m": 0}
-
-
-def test_rows_to_summarize_split_empty():
-    split = rows_to_summarize_split([])
-    assert split["macbook"]["done_1h"] == 0 and split["macmini"]["done_today"] == 0
-
-
 def test_compose_overview_contract_shape():
     """응답 dict 의 키가 FE 계약 shape 과 정확히 일치하는지 고정."""
     out = compose_overview(
         {"summarize": _stage(pending=1)},
-        _split(),
         {}, {}, [],
-        deep_enabled=True,
         now_kst=datetime(2026, 6, 11, 14, 30, tzinfo=KST),
     )
     assert set(out.keys()) == {"machines", "stages", "summarize_eta", "trend_24h", "totals"}
-    assert [m["key"] for m in out["machines"]] == ["gpu", "macmini", "macbook"]
+    assert [m["key"] for m in out["machines"]] == ["nas", "macmini"]
     for m in out["machines"]:
         assert set(m.keys()) == {
             "key", "label", "state", "stages", "pending", "processing", "failed",
@@ -381,7 +291,7 @@ def test_compose_overview_contract_shape():
     assert set(out["trend_24h"][0].keys()) == {"hour", "inflow", "done"}
     assert set(out["totals"].keys()) == {"pending", "processing", "failed"}
     # 머신 label 고정 (raw 모델명 노출 금지 — label 만)
-    assert [m["label"] for m in out["machines"]] == ["GPU 서버", "맥미니", "맥북 M5 Max"]
+    assert [m["label"] for m in out["machines"]] == ["나스", "맥미니"]
 
 
 # ─── build_stages (단계별 현황 — 2026-06-11 사용자 피드백: 완료 가시화) ──────

tests/test_rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""rerank 프로토콜 정규화 단위 테스트 — 2노드 이관 P1-4 (llama.cpp /v1/rerank).
+
+순수 함수(ai/rerank_protocol.py)만 대상 — HTTP/DB 의존 없음.
+실행: PYTHONPATH=app pytest tests/test_rerank_protocol.py
+"""
+
+import json
+from pathlib import Path
+
+from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+FIXTURES = Path(__file__).parent / "fixtures"
+
+
+def test_normalize_llamacpp_shape_and_desc_sort():
+    payload = {
+        "model": "bge-reranker-v2-m3",
+        "results": [
+            {"index": 0, "relevance_score": 0.12},
+            {"index": 1, "relevance_score": 2.21},
+            {"index": 2, "relevance_score": -1.5},
+        ],
+    }
+    out = normalize_llamacpp_rerank(payload)
+    # TEI 계약: [{"index","score"}] score 내림차순
+    assert [r["index"] for r in out] == [1, 0, 2]
+    assert all(set(r) == {"index", "score"} for r in out)
+    assert out[0]["score"] == 2.21
+
+
+def test_normalize_llamacpp_missing_fields_skipped():
+    payload = {
+        "results": [
+            {"index": 0},  # relevance_score 없음 → 버림
+            {"relevance_score": 1.0},  # index 없음 → 버림
+            {"index": 3, "relevance_score": 0.5},
+        ]
+    }
+    assert normalize_llamacpp_rerank(payload) == [{"index": 3, "score": 0.5}]
+
+
+def test_normalize_llamacpp_empty_and_absent_results():
+    assert normalize_llamacpp_rerank({}) == []
+    assert normalize_llamacpp_rerank({"results": []}) == []
+
+
+def test_tei_fixture_shape_is_already_contract():
+    """TEI 캡처 fixture(Phase 2B G0-1 spec 박제)의 실응답이 정규화 없이 계약 형태임을 확인."""
+    doc = json.loads((FIXTURES / "tei_rerank_response.json").read_text())
+    captured = doc["captured_responses"]["baseline_bge_v2_m3"]["raw"]
+    assert isinstance(captured, list) and captured
+    assert {"index", "score"} <= set(captured[0])
+    # spec 문자열도 계약과 일치 (score desc 정렬 포함)
+    assert "index" in doc["response_shape"] and "score" in doc["response_shape"]