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Le paquet propose par la session Airtria portait trois entites — interrupteur d alertes, RAM disponible, libelle d etat. Il lui manquait celle sans laquelle les trois autres mentent : un horodatage ecrit a chaque passage. Sans lui, un moniteur mort est indiscernable d un systeme sain. Les trois entites gardent leur derniere valeur, qui dit « tout va bien », indefiniment. C est exactement l incident du 08/09 sur la prevision solaire, ou 4 h 45 de panne n ont laisse aucune trace. Et on ne peut PAS deduire la fraicheur du last_updated des autres entites : Home Assistant ne rafraichit pas l horodatage d un helper reecrit a l identique — une RAM stable une heure produirait la meme illusion. Ajoutes : l horodatage, le modele charge, un capteur d age, et deux alarmes — moniteur muet, RAM sous le seuil ou earlyoom tue le plus gourmand. Defaut trouve et corrige apres creation : l alarme RAM se declenchait avant que le moniteur ait tourne une seule fois, une valeur jamais ecrite valant zero. Une mesure qu on n a pas recue n est pas une mesure basse. Elle est desormais conditionnee a la fraicheur. Tableau separe des tableaux energie : ce qu il montre n a aucun rapport avec le photovoltaique. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01GwpFpy2aQ2rJok6tNQSbVj
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2.9 KiB
YAML
Executable File
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2.9 KiB
YAML
Executable File
# Surveillance du modele local sur la Spark.
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# Tableau volontairement SEPARE des tableaux energie : ce qu'il montre n'a aucun
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# rapport avec le photovoltaique, et les melanger rendrait les deux moins
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# lisibles.
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# Rempli par un moniteur externe (cron toutes les 2 min sur 10.10.10.17). Tant
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# qu'il n'a pas tourne, la carte le DIT au lieu d'afficher des zeros rassurants.
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title: Modèle local
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views:
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- title: Spark
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path: spark
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icon: mdi:robot-outline
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cards:
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- type: conditional
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conditions:
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- entity: binary_sensor.llm_monitor_muet
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state: "on"
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card:
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type: markdown
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content: >
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## ⚠️ Le moniteur ne parle plus
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Aucune nouvelle depuis
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{{ states('sensor.llm_monitor_age_du_dernier_passage') }} minutes,
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alors qu'il devrait passer toutes les 2 minutes.
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**Les valeurs ci-dessous sont donc périmées** — elles montrent le
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dernier état connu, pas l'état actuel. Un moniteur mort affiche les
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mêmes chiffres rassurants qu'un système sain : c'est cette carte,
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et elle seule, qui fait la différence.
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- type: entities
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title: Le modèle
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state_color: true
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entities:
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- entity: input_text.llm_monitor_status
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name: État
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- entity: input_text.llm_monitor_model
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name: Modèle chargé
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- entity: input_datetime.llm_monitor_last_seen
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name: Dernière vérification
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- entity: sensor.llm_monitor_age_du_dernier_passage
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name: Âge de cette vérification
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- type: divider
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- entity: binary_sensor.llm_monitor_muet
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name: Moniteur muet
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- type: entities
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title: Mémoire de la Spark
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state_color: true
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entities:
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- entity: input_number.llm_mem_avail_pct
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name: RAM disponible
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- entity: binary_sensor.spark_ram_critique
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name: RAM critique
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footer:
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type: graph
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entity: input_number.llm_mem_avail_pct
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hours_to_show: 24
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detail: 2
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- type: entities
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title: Alertes
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entities:
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- entity: input_boolean.llm_monitor_enabled
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name: Alertes WhatsApp
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- type: markdown
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content: >
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**Comment lire cette carte**
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`RAM critique` ne se déclenche que si le moniteur a donné de ses
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nouvelles récemment. Une valeur jamais reçue vaut zéro, et zéro n'est
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pas une mesure basse — c'est une absence de mesure. C'est
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`Moniteur muet` qui le dit, et lui seul.
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Le seuil de RAM est à 8 %. En dessous, `earlyoom` tue le processus le
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plus gourmand de la machine, et sur la Spark le plus gourmand est le
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modèle lui-même.
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L'interrupteur ne coupe que les **alertes WhatsApp**. Le moniteur
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continue de mesurer et cette carte reste à jour.
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