Инструкция описывает, как на сервере TrueNAS запустить большую MoE-модель (Qwen3.8-Flash-Next, 80–190 GB), которая не помещается целиком в RAM+VRAM: веса лежат на NVMe-накопителе, горячая часть держится в оперативной памяти и в кэше на видеокарте. Движок — llama.cpp (llama-server, OpenAI-совместимый API), запуск — Docker-приложение через веб-интерфейс TrueNAS.

Главное отличие от Strata на TrueNAS: llama.cpp работает на текущем драйвере NVIDIA 550 (проверено на сервере), обновлять TrueNAS не нужно, и модель не «закрепляет» RAM — память, занятая под веса, отдаётся другим приложениям по требованию.

Статус инструкции. На сервере проверено: образ llama.cpp запускается и видит GPU на драйвере 550.142, поддерживает архитектуру модели (qwen4exp) и нужные ключи. Сама модель на сервере ещё не запускалась, скорость не замерялась — такие места помечены (проверить).

Qwen3.8-Flash-Next — модель Mixture-of-Experts (данные из заголовка GGUF):

На каждый токен читается лишь малая часть весов (~2% экспертов). Поэтому:

• общие веса (внимание, эмбеддинги) и KV-кэш — на GPU;
• эксперты — в файле на NVMe, отображённом в память (mmap): Linux сам держит в RAM часто нужные страницы и дочитывает остальное с диска;
• самые горячие эксперты — дополнительно в GPU-кэше (–moe-cache-mib).

Чем больше модель превышает свободную RAM, тем чаще чтения с NVMe и тем медленнее генерация — но запускается и работает.

Проверка образа на сервере:

$ docker run --rm --gpus all ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda --version
version: 0.9.0-dev (build 12316, commit 5d4c8eeb2)
$ docker run --rm --gpus all ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda --list-devices
Available devices:
  CUDA0: NVIDIA RTX 2000 Ada Generation (16075 MiB, 4178 MiB free)

4178 MiB free — остальную видеопамять в этот момент держали другие приложения (см. «Шаг 1»). Образ (4.4 GB) уже скачан на сервер.

На GPU сервера уже работают Ollama, Whisper, LibreTranslate, XTTS/VoxCPM — вместе ~12 из 16 GB. Для модели нужно хотя бы 8–10 GB свободных (общие веса + KV-кэш + кэш экспертов). На время работы остановите GPU-приложения: Apps → Installed → (приложение) → Stop. В первую очередь ollama — она держит загруженные модели в VRAM.

nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv

Остальные приложения (Nextcloud, Jellyfin и т.д.) можно не останавливать: память под веса модели — это кэш страниц Linux, он вытесняется, когда памяти не хватает. Чем больше свободной RAM, тем быстрее генерация.

Datasets → appData → Add Dataset:

• Name: llm-models
• Dataset Preset: Generic
• Advanced Options:
  • Record Size: 1M (большие файлы читаются крупными блоками)
  • Compression: OFF (GGUF почти не сжимается)
  • ATime: Off
• Save.

Путь: /mnt/appData/llm-models. Места — с запасом под модели (на пуле ~3.3 TB свободно).

Кэш ZFS (ARC) и mmap. Файл модели, читаемый через mmap, на ZFS кэшируется дважды: в ARC и в кэше страниц Linux — RAM тратится впустую. Рекомендуется для этого датасета отключить кэширование данных в ARC (останутся только метаданные) — в System → Shell под root (sudo -i):

zfs set primarycache=metadata appData/llm-models
zfs get primarycache,recordsize,compression appData/llm-models

(проверить) влияние на скорость: сравните tokens/s до и после (см. «Шаг 7»). Вернуть: zfs set primarycache=all appData/llm-models.

Все варианты — Qwen3.8-Flash-Next в GGUF. «Свободно RAM» на сервере: ~30–38 GB при работающих приложениях, ~55 GB при остановленных. Что не поместилось в RAM — читается с NVMe.

Примечание про RVN IQ3_S. Этот же набор файлов не принял движок Strata (ему нужны служебные тензоры в BF16), а llama.cpp такие типы тензоров (IQ3_S, IQ4_NL) читает. Архитектура в файле — qwen4exp, её поддерживает текущий llama.cpp. (проверить запуск)

1. Shares → Windows (SMB) Shares → Add: Path /mnt/appData/llm-models, Name llm-models, Save (TrueNAS предложит включить службу SMB — согласиться). Доступ — вашему пользователю.
2. На ПК (PowerShell):

   New-Item -ItemType Directory -Force \\TRUENAS\llm-models\qwen-rvn-iq3_s | Out-Null
   robocopy F:\projects\inst\qwen-iq3s \\TRUENAS\llm-models\qwen-rvn-iq3_s *.gguf /J /NP

   83 GB по гигабитной сети — ~15 минут.

В System → Shell (или SSH) — одноразовый контейнер, который скачивает выбранный квант и удаляется:

docker run --rm -v /mnt/appData/llm-models:/models python:3.12-slim sh -c \
  "pip install -q -U huggingface_hub hf_xet && \
   hf download unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF --include '*UD-Q4_K_XL*' --local-dir /models/unsloth-ud-q4_k_xl"
ls -la /mnt/appData/llm-models/unsloth-ud-q4_k_xl/*

Для другого кванта поменяйте UD-Q4_K_XL в обоих местах. Загрузка возобновляется при повторном запуске. (проверить точные имена папок в репозитории Unsloth)

В YAML («Шаг 6») указывается первый файл набора (…-00001-of-0000N.gguf), остальные части llama.cpp подхватит сам.

openssl rand -hex 24

Ниже — <КЛЮЧ>. Без ключа сервер будет открыт всей сети.

Apps → Discover Apps → ⋮ → Install via YAML:

• Name: llama-qwen
• Custom Config:

services:
  llama-qwen:
    image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b12316
    container_name: llama-qwen
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "30081:8080"
    volumes:
      - /mnt/appData/llm-models:/models:ro
    command:
      - -m
      - /models/qwen-rvn-iq3_s/RVN-Qwen3.8-Flash-Next-IQ3_S-00001-of-00008.gguf
      - --alias
      - qwen3.8-flash-next
      - --host
      - 0.0.0.0
      - --port
      - "8080"
      - --api-key
      - "<КЛЮЧ>"
      - -c
      - "65536"
      - -ngl
      - "99"
      - --cpu-moe
      - --moe-cache-mib
      - "6144"
      - -fa
      - "on"
      - -ctk
      - q8_0
      - -ctv
      - q8_0
      - -t
      - "6"
      - --jinja
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

Что делает каждая строка:

Лимит памяти и memlock не нужны: в режиме mmap (по умолчанию) память под веса отдаётся системе по требованию.

Apps → Installed → llama-qwen → Logs. Нормальная загрузка выглядит так (суть строк): модель найдена, CUDA0 model buffer — часть на GPU, CPU_Mapped model buffer — эксперты отображены из файла, затем server is listening on http://0.0.0.0:8080. Загрузка — от десятков секунд до нескольких минут.

На сервере:

curl -s http://127.0.0.1:30081/health
curl -s http://127.0.0.1:30081/v1/models -H "Authorization: Bearer <КЛЮЧ>"

С ПК (PowerShell), с замером скорости — в ответе поле timings.predicted_per_second (токенов/с генерации):

'{"model":"qwen3.8-flash-next","messages":[{"role":"user","content":"Объясни кратко, чем list отличается от tuple в Python"}],"max_tokens":300}' | Out-File -Encoding utf8 req.json
curl.exe -s http://192.168.1.135:30081/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer <КЛЮЧ>" -H "Content-Type: application/json" --data-binary "@req.json"

Первые запросы будут медленными — эксперты ещё не в RAM и читаются с NVMe. После нескольких запросов «горячие» эксперты оседают в кэше, скорость растёт. Замеряйте 3–5 запросов подряд.

Меняйте по одному параметру (Apps → llama-qwen → Edit) и сравнивайте predicted_per_second:

• –moe-cache-mib — больше кэша экспертов на GPU, если VRAM свободна (nvidia-smi). Обычно самый заметный эффект.
• –n-cpu-moe N вместо –cpu-moe — эксперты первых N слоёв на CPU, остальных — целиком на GPU. Например –n-cpu-moe 44 — эксперты 4 последних слоёв в VRAM. Подбирать, пока хватает VRAM.
• -t — 6 / 12 / 14 потоков; E-ядра иногда замедляют.
• -c — меньше контекст → больше VRAM под эксперты.
• Свободная RAM — остановка тяжёлых приложений даёт больше места под кэш страниц → меньше чтений с NVMe.
• -lm dio (Direct I/O) — читать веса в обход кэша страниц. Обычно медленнее, имеет смысл только для экспериментов.

Активность диска: Reports → Disk (или zpool iostat -v appData 2 под root) — при «прогретом» кэше чтений с NVMe во время генерации должно быть мало.

Settings → Models → Add Custom Provider: Provider Type OpenAI Compatible, Display Name llama.cpp Server, API URL http://192.168.1.135:30081/v1/chat/completions, API Key <КЛЮЧ>, Available Models qwen3.8-flash-next, Streaming — вкл. Или файлом %APPDATA%\Block\goose\config\custom_providers\custom_llama_server.json:

{
  "name": "custom_llama_server",
  "engine": "openai",
  "display_name": "llama.cpp Server",
  "description": "llama.cpp on TrueNAS 192.168.1.135:30081",
  "api_key_env": "CUSTOM_LLAMA_SERVER_API_KEY",
  "base_url": "http://192.168.1.135:30081/v1/chat/completions",
  "models": [
    { "name": "qwen3.8-flash-next", "context_limit": 65536 }
  ],
  "headers": null,
  "timeout_seconds": 600,
  "supports_streaming": true,
  "requires_auth": true
}

Ключ — в Settings → Models у провайдера. Русский язык и MCP — как в инструкции для ПК.

Admin Panel → Settings → Connections → OpenAI API → URL http://192.168.1.135:30081/v1, Key <КЛЮЧ>.

Остальные клиенты (OpenCode, Claude Code, Python) — как на странице Strata на TrueNAS, с адресом http://192.168.1.135:30081/v1 и моделью qwen3.8-flash-next.

• Сменить модель — Edit → поменять путь в -m (и при желании –alias) → Save.
• Не запускайте одновременно llama-qwen и strata (после обновления TrueNAS) — они делят одну видеокарту.
• Удалить ненужную модель — удалить её папку в /mnt/appData/llm-models.

• Порт 30081 открыт всей домашней сети — ключ обязателен. Не пробрасывайте порт на роутере в интернет; доступ извне — через VPN или nginx-proxy-manager с HTTPS.

Слишком старая сборка llama.cpp. Используйте свежий тег server-cuda-bNNNNN (поддержка добавлена в 2026-08, PR #27742).

В YAML нет блока deploy … nvidia или видеокарту не видит Docker: на сервере docker run –rm –gpus all ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b12316 –list-devices.

Видеокарту держат другие приложения («Шаг 1») — либо уменьшите –moe-cache-mib и -c.

• Кэш ещё не прогрет — сделайте несколько запросов.
• Мало свободной RAM — остановите тяжёлые приложения; проверьте free -g (столбец available).
• Модель слишком большая для RAM этого сервера — возьмите квант меньше.
• Попробуйте primarycache=metadata («Шаг 2»).

Путь в -m — внутри контейнера (/models/…), а не /mnt/appData/…. Проверка: ls /mnt/appData/llm-models/<папка>.

docker logs -f llama-qwen
nvidia-smi
free -g
curl -s http://192.168.1.135:30081/v1/models -H "Authorization: Bearer <КЛЮЧ>"