asiai web

Inicia o dashboard web para monitoramento visual e benchmarking.

Uso

asiai web
asiai web --port 9000
asiai web --host 0.0.0.0
asiai web --no-open

Opções

Opção	Padrão	Descrição
--port	8899	Porta HTTP para escutar
--host	127.0.0.1	Host para fazer bind
--no-open		Não abrir o navegador automaticamente
--db	~/.local/share/asiai/asiai.db	Caminho para o banco de dados SQLite

Requisitos

O dashboard web requer dependências adicionais:

pip install asiai[web]
# ou instale tudo:
pip install asiai[all]

Páginas

Dashboard (/)

Visão geral do sistema com status dos motores, modelos carregados, uso de memória e últimos resultados de benchmark.

Benchmark (/bench)

Execute benchmarks cross-engine diretamente do navegador:

• Botão Quick Bench — 1 prompt, 1 execução, ~15 segundos
• Opções avançadas: motores, prompts, execuções, context-size (4K/16K/32K/64K), potência
• Progresso ao vivo via SSE
• Tabela de resultados com destaque do vencedor
• Gráficos de throughput e TTFT
• Card compartilhável — gerado automaticamente após benchmark (PNG via API, fallback SVG)
• Seção de compartilhamento — copiar link, baixar PNG/SVG, compartilhar no X/Reddit, exportar JSON

Histórico (/history)

Visualize métricas de benchmark e sistema ao longo do tempo:

• Gráficos de sistema: carga de CPU, % de memória, utilização de GPU (com breakdown renderer/tiler)
• Atividade dos motores: conexões TCP, requisições processando, uso de cache KV %
• Gráficos de benchmark: throughput (tok/s) e TTFT por motor
• Métricas de processo: CPU % e memória RSS dos motores durante execuções de benchmark
• Filtrar por período (1h / 24h / 7d / 30d / 90d) ou período customizado
• Tabela de dados com indicação de context-size (ex: "code (64K ctx)")

Monitor (/monitor)

Monitoramento de sistema em tempo real com atualização a cada 5 segundos:

• Sparkline de carga de CPU
• Gauge de memória
• Estado térmico
• Lista de modelos carregados

Doctor (/doctor)

Verificação de saúde interativa para sistema, motores e banco de dados. Mesmas verificações do asiai doctor com interface visual.

Endpoints da API

O dashboard web expõe endpoints de API REST para acesso programático.

GET /api/status

Verificação de saúde leve. Cache de 10s, responde em < 500ms.

{
  "status": "ok",
  "ts": 1709700000,
  "uptime": 86400,
  "engines": {"ollama": true, "lmstudio": false},
  "memory_pressure": "normal",
  "thermal_level": "nominal"
}

Valores de status: ok (todos os motores acessíveis), degraded (alguns down), error (todos down).

GET /api/snapshot

Snapshot completo de sistema + motores. Cache de 5s. Inclui carga de CPU, memória, estado térmico e status por motor com modelos carregados.

GET /api/benchmarks

Resultados de benchmark com filtros. Retorna dados por execução incluindo tok/s, TTFT, potência, context_size, engine_version.

Parâmetro	Padrão	Descrição
hours	168	Período em horas (0 = todos)
model		Filtrar por nome do modelo
engine		Filtrar por nome do motor
since / until		Período em Unix timestamp (sobrescreve hours)

GET /api/engine-history

Histórico de status dos motores (acessibilidade, conexões TCP, cache KV, tokens previstos).

Parâmetro	Padrão	Descrição
hours	168	Período em horas
engine		Filtrar por nome do motor

GET /api/benchmark-process

Métricas de CPU e memória no nível de processo das execuções de benchmark (retenção de 7 dias).

Parâmetro	Padrão	Descrição
hours	168	Período em horas
engine		Filtrar por nome do motor

GET /api/metrics

Formato Prometheus exposition. Gauges cobrindo métricas de sistema, motor, modelo e benchmark.

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'asiai'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8899']
    metrics_path: '/api/metrics'
    scrape_interval: 30s

Métricas incluem:

Métrica	Tipo	Descrição
asiai_cpu_load_1m	gauge	Média de carga de CPU (1 min)
asiai_memory_used_bytes	gauge	Memória usada
asiai_thermal_speed_limit_pct	gauge	% de limite de velocidade da CPU
asiai_engine_reachable{engine}	gauge	Acessibilidade do motor (0/1)
asiai_engine_models_loaded{engine}	gauge	Contagem de modelos carregados
asiai_engine_tcp_connections{engine}	gauge	Conexões TCP estabelecidas
asiai_engine_requests_processing{engine}	gauge	Requisições sendo processadas
asiai_engine_kv_cache_usage_ratio{engine}	gauge	Taxa de preenchimento do cache KV (0-1)
asiai_engine_tokens_predicted_total{engine}	counter	Total acumulado de tokens previstos
asiai_model_vram_bytes{engine,model}	gauge	VRAM por modelo
asiai_bench_tok_per_sec{engine,model}	gauge	tok/s do último benchmark

Notas

• O dashboard faz bind em 127.0.0.1 por padrão (apenas localhost)
• Use --host 0.0.0.0 para expor na rede (ex: para monitoramento remoto)
• A porta 8899 é escolhida para evitar conflitos com portas de motores de inferência