fix(ram): nur ein grosses Modell resident (Analyse starb im OOM-Killer)

rkllm_server braucht 6,5 GB von 7,74 GB. Blieb daneben ein anderer
Dauerhelfer resident, wurde rkllm beim Laden OOM-getoetet -- bei #101 in
allen 5 Startversuchen, weil das Retry nichts freigab. Ausloeser war der
warme CT2-Whisper-Daemon, den die 2-Sekunden-Aufnahme davor gestartet
hatte. Zweiter Fall: rkllm blieb nach der Analyse fuer immer resident, und
der Suchindex startete e5-small daneben.

gate.js bekommt eine Freigabe-Registry (registerReleaser/freeRam/
killAndWait, verdrahtet in server.js wie setProbe). Vor jedem rkllm-Versuch
und vor dem NPU-Whisper-Lauf werden die anderen Helfer beendet und ihr
Prozessende abgewartet; analyzeRecording gibt rkllm vor dem Suchindex frei.
Alle Helfer starten faul neu.

Verifiziert mit der Abfolge, die scheiterte: 12-s-Clip (CT2-Daemon
resident) -> Analyse #101 laeuft durch (221 s, done), rkllm lud in 22 s,
kein OOM, danach 5,3 GB frei statt 100 MB.
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2026-08-07 15:55:31 +02:00
parent c5daee25af
commit ff285011d2
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+57
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@@ -248,3 +248,60 @@ swappen seriell unter dem NPU-Lock.
**Thermik:** `analyzeRecording()` läuft seit 2026-07-16 unter dem A76-Takt-Cap (`.bak-anacap`) — rkllm
zieht neben der NPU ~1,7 CPU-Kerne, eine lange ungedeckelte Gemma-Generierung erreichte **95–97 °C**
(lüfterlos, Schutzabschaltungs-Risiko). Gleicher Cap wie `transcribeWav`/`rediarize` (Kap. 03).
## Speicherhaushalt: nur EIN großes Modell resident (seit 2026-08-07)
Bis dahin hat jeder Helfer für sich entschieden, wann er lädt und wer dafür weichen muss — und das ging
schief. **Gemessene Spitzen (`VmHWM`) auf 7,74 GB Gesamtspeicher:**
| Prozess | Spitze | Anmerkung |
|---|---|---|
| `rkllm_server` (Qwen3-4B w8a8) | **6,5 GB** | davon 4,79 GB `unevictable` NPU-Shmem — nicht auslagerbar |
| `embed_text.py` (e5-small, Suche) | 1,15 GB | faul, bleibt danach resident |
| `transcribe_daemon_cpu.py` (CT2) | 0,90 GB | Kurz-Clip-Pfad, bleibt per Design warm |
| `spk_embed` (TitaNet) | 0,70 GB | faul, bleibt danach resident |
**Zwei Ausfälle am 2026-08-07, beide aus derselben Wurzel** (Aufnahme #101, 34 s, 2 Personen):
1. Die 2-Sekunden-Aufnahme #100 davor hatte den warmen CT2-Daemon gestartet. Beim anschließenden
rkllm-Load war er noch resident → `rkllm_server` wurde in **allen 5 Startversuchen** OOM-getötet,
GUI: „KI-Analyse fehlgeschlagen". Ein Retry ohne Aufräumen stirbt zwangsläufig genauso wie der erste
Versuch.
2. Nach einer Analyse blieb rkllm **für immer** resident (belegt: der Prozess von 10:37 lebte noch um
13:27). Der Suchindex am Ende von `analyzeRecording()` startet aber das e5-Modell — 1,15 GB neben
6,5 GB → der Kernel erschlug rkllm (13:27:09, `dmesg`). Das war auch der Dauerzustand
„nur noch ~100 MB frei", in dem jeder weitere Helferstart Glückssache war.
⚠️ **zram rettet das nicht:** der komprimierte Swap liegt selbst im RAM. 0,9 GB ausgelagert kosten
weiter ~0,3–0,45 GB physisch — und rkllms 4,79 GB Shmem sind ohnehin nicht auslagerbar.
**Regel jetzt:** wer ein großes Modell lädt, räumt vorher auf. `gate.js` führt dazu eine Registry
(`registerReleaser` / `freeRam(keep)`, verdrahtet in `server.js` — dasselbe Muster wie `setProbe`, damit
`gate.js` keines der Module importieren muss). Alle Helfer starten faul neu; es geht nur Ladezeit
verloren, kein Zustand.
```mermaid
flowchart TB
subgraph REG["gate.js — Registry"]
R1["rkllm → llm.stopServer()"]
R2["cpu-transcriber → rec.stopTranscribeDaemon()"]
R3["text-embedder → emb.stop()"]
R4["spk-embedder → spk.stop()"]
end
A["NPU-Whisper startet<br/>(recorder.js)"] --> FA["freeRam('npu-whisper')<br/>→ beendet ALLE vier"]
B["rkllm lädt<br/>(llm.startServer, vor JEDEM<br/>der 5 Versuche)"] --> FB["freeRam('rkllm')<br/>→ beendet die anderen drei"]
FA --> REG
FB --> REG
REG --> W["SIGTERM, auf Prozessende warten,<br/>1,5 s Kernel-Reclaim<br/>(gate.killAndWait)"]
W --> LOAD["großes Modell lädt allein"]
LOAD --> END["Analyse fertig →<br/>llm.stopServer() VOR dem Suchindex<br/>(analyzeRecording)"]
```
**Verifiziert am 2026-08-07** mit genau der Abfolge, die vorher scheiterte: 12-s-Clip → warmer
CT2-Daemon resident → Analyse von #101 → Journal
`ram: für rkllm freigegeben — cpu-transcriber, text-embedder, spk-embedder`, rkllm lud in **22 s** (nicht
96 s: die Modelldatei lag noch im Seiten-Cache), Analyse in 221 s fertig, kein OOM. Danach **5,3 GB
frei** statt 100 MB.
**Preis:** die nächste Analyse lädt rkllm neu. Der Kurz-Clip-Pfad verliert damit seinen „rkllm bleibt
warm"-Vorteil (Kap. 03) — dafür ist die Analyse verlässlich statt schnell-aber-manchmal-tot.