AI-стек LSUS (Ollama + OpenClaw)

AI-ассистент Master: ежедневный дайджест состояния парка, разбор прогонов конфигураций, черновики Ansible-плейбуков, диагностика хостов. Локальный inference (Ollama) + опциональный агентный слой (OpenClaw). AI-стек standalone — отдельные образы и пакеты со своим счётчиком версий AI_VERSION (не входит в LSUS_VERSION), разворачивается независимо от серверных ролей.

Полная таблица портов и образов — в Справочнике. Настройка провайдеров в UI — Администрирование → AI-ассистент.

Архитектура¶

  Master (443)  ──── AI-ассистент (API /api/v1/ai)
      │
      ├─ провайдер Ollama ─── lsus-ollama (11434) ── модели в data/ai/ollama
      ├─ провайдер GigaChat ── облако (сертификат НУЦ)
      ├─ провайдер Yandex ──── облако (Folder ID + API-key)
      └─ OpenClaw (опционально) ── lsus-openclaw (18789) ── агентный слой/диспетчер

Компоненты¶

Сценарии установки¶

Установка¶

AI-стек ставится отдельно от серверных ролей, на том же или другом хосте. Версия читается из AI_VERSION (текущее значение 1.0.1).

Пакеты ОС¶

# Astra / Debian / Ubuntu (.deb)
sudo apt install ./lsus-image-ollama_1.0.1_all.deb
sudo apt install ./lsus-image-openclaw_1.0.1_all.deb   # опционально

# РЕД ОС / ALT (.rpm)
sudo dnf install ./lsus-image-ollama-1.0.1-1.noarch.rpm
sudo dnf install ./lsus-image-openclaw-1.0.1-1.noarch.rpm   # опционально

При установке пакет:
1. загружает образ (docker load);
2. создаёт ollama.env / openclaw.env из примеров (chmod 600);
3. запускает контейнер через соответствующий compose-файл.

Через установочный скрипт¶

# Только Ollama
bash demo-infra/scripts/install-lsus-docker-rpm.sh ollama

# Ollama + OpenClaw
LSUS_MASTER_URL=https://master.example.com \
  bash demo-infra/scripts/install-lsus-docker-rpm.sh ai-all

Через docker compose вручную¶

# Ollama
docker compose -f docker-compose.ollama.yml --env-file ollama.env --profile ollama up -d

# OpenClaw (после ollama, если локальный inference)
docker compose -f docker-compose.openclaw.yml --env-file openclaw.env --profile openclaw up -d

GPU-ускорение (NVIDIA)¶

Для Ollama на GPU нужен nvidia-container-toolkit и override-файл:

docker compose -f docker-compose.ollama.yml -f docker-compose.gpu.yml \
  --env-file ollama.env --profile ollama up -d

docker-compose.gpu.yml добавляет deploy.resources.reservations.devices с драйвером nvidia.

Конфигурация¶

Файлы .env создаются при установке пакета из примеров (ollama.env.example, openclaw.env.example) в каталоге /opt/lsus-docker/.

ollama.env¶

openclaw.env¶

Каталоги данных¶

/opt/lsus-docker/data/ai/
├── ollama/              # модели и состояние Ollama
└── openclaw/            # workspace и конфигурация OpenClaw (uid 1000)
    └── workspace/

Импорт моделей¶

LLM-модели не входят в дистрибутив LSUS — их нужно загрузить отдельно. Способ зависит от того, где есть интернет.

Через UI Master (для закрытого контура)¶

1. На машине с интернетом экспортируйте модель в архив:
   bash ./scripts/export-ollama-model.sh qwen3:1.7b # → docker/payload/models/qwen3-1.7b.tar.gz
2. Перенесите .tar.gz на Master.
3. В UI: Администрирование → AI-ассистент → «Модели Ollama» → «Загрузить архив .tar.gz».
4. Загрузка идёт чанками (8 МБ), затем модель импортируется на указанный endpoint Ollama. Прогресс виден в блоке статуса.

Напрямую через Ollama (если есть интернет)¶

Если у хоста Ollama есть доступ в интернет, модель можно pulls напрямую:

docker exec lsus-ollama ollama pull qwen3:1.7b

Настройка в Master¶

После установки AI-стека настройте провайдера в Master: Администрирование → AI-ассистент (право ai.settings.manage).

Параметры модуля¶

• «Включить AI-ассистент» — общий переключатель.
• «LLM-провайдер» — Ollama / GigaChat / Yandex AI Studio.
• «Потоков runner'а очереди» — параллелизм обработки AI-задач.
• «Ежедневный дайджест» — сводка состояния парка на дашборде и/или в отчёте.
• Кнопка «Проверить подключение» — healthcheck активного провайдера.

Ollama¶

• Endpoints (по одному на строку) — поддержка round-robin и выбора least-busy через /api/ps.
• Основная модель (main) — например, qwen3:8b.
• Лёгкая модель (light, опционально) — например, qwen3:1.7b для простых задач.
• API-Key (опционально).
• Таймаут main/light, сек — 180 / 60.
• keep_alive — удержание модели в RAM (-1m = бесконечно, 5m, 24h, 0 = выгружать сразу).

GigaChat¶

• Client ID, Client Secret, Scope (GIGACHAT_API_PERS / _B2B / _CORP).
• Модель (GigaChat).
• Путь к сертификату НУЦ Минцифры — обязательно для работы в российском контуре.

Yandex AI Studio¶

• Folder ID, API-Key.
• Основная/лёгкая модель (gpt://...).

Агентный слой OpenClaw (опционально)¶

• «Использовать OpenClaw как диспетчер» — переключение на агентный слой.
• Base URL — http://<хост-openclaw>:18789.
• Gateway Token — из openclaw.env (OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN).
• Machine-токен API — выпускается кнопкой «Выпустить токен» (показывается один раз, есть «Копировать»), отзывается кнопкой «Отозвать».

Статистика и обратная связь¶

В разделе «Статистика использования» — таблица: Фича / Провайдер / Всего запросов / 👍 / 👎. Обратная связь помогает оценивать качество ответов.

Что даёт AI-ассистент¶

Сборка AI-образов (для разработчиков)¶

AI-образы собираются отдельно от core-образов (нужен интернет для docker pull):

# Только AI (Ollama + OpenClaw)
sudo OLLAMA_VERSION=0.31.1 bash docker/build-images.sh --ai

# Полная сборка (core + AI)
sudo bash docker/build-images.sh --all

Или через единый скрипт:

sudo bash scripts/build-full-distribution.sh --all

OLLAMA_VERSION (по умолчанию 0.31.1) — версия базового образа ollama/ollama. OPENCLAW_VERSION (по умолчанию latest) — версия openclaw/openclaw. Тег LSUS для обоих — ${AI_VERSION}.

Связанные страницы¶

• Справочник портов и переменных — полная таблица портов (включая 11434, 18789).
• Docker и образы — карта всех образов.
• Администрирование → AI-ассистент — раздел UI.
• Конфигурации — AI-разбор прогонов и черновики плейбуков.