# Ollama Manager

Графический менеджер (Python + Tkinter) для управления удалённым сервером Ollama
по адресу `192.168.1.118`.

## Установка

```bash
pip install -r requirements.txt
python ollama_manager.py
```

`tkinter` входит в стандартную поставку Python. На Linux при необходимости:
`sudo apt install python3-tk`.

`paramiko` нужен только для вкладки **Сервер (SSH)** и кнопки **«Определить по SSH»**.
Без него управление моделями по HTTP работает в полном объёме.

## Возможности

### Вкладка «Модели» (по HTTP, порт 11434)
- Список установленных моделей: размер, число параметров, квантизация, дата.
- **Установить (pull)** — загрузка модели с индикатором прогресса.
- **Удалить**, **Копировать**, **Детали** (`/api/show`).
- **Создать из Modelfile** (`/api/create`, на основе базовой модели + system-prompt).
- **Push** — отправка модели в реестр (имя вида `namespace/model:tag`).

### Вкладка «Запущенные»
- Список загруженных в память моделей (`/api/ps`): объём в RAM и VRAM.
- **Выгрузить из памяти** (`keep_alive=0`).

### Вкладка «Сервер (SSH)»
- SSH-подключение к машине с Ollama (пароль или ключ).
- **Запустить / Остановить / Перезапустить / Статус** сервиса `ollama`.
  Используется `systemctl` (через `sudo -n`), с резервом на `ollama serve` / `pkill`.

> Управление процессом сервера невозможно через HTTP API Ollama — он не умеет
> сам себя запускать/останавливать. Поэтому эти операции выполняются по SSH.
> Для `systemctl` без пароля настройте `sudo NOPASSWD` для пользователя.

### Вкладка «Рекомендации» — «Найти модель»
- Поля **ОЗУ** и **VRAM** заполняются вручную или кнопкой **«Определить по SSH»**
  (читает `/proc/meminfo` и `nvidia-smi`, для Apple Silicon — единую память).
- Чекбокс **«Показывать только модели, подходящие для железа»**:
  - включён → в списке остаются только модели, которые поместятся в ОЗУ;
  - выключен → показывается весь каталог.
- Цветовая маркировка: 🟢 поместится в VRAM (быстро на GPU), 🟠 пойдёт на CPU/частично,
  ⚪ памяти не хватит.
- **Установить выбранную** — сразу запускает `pull` выбранной модели.

## Примечание о размерах моделей

Каталог рекомендаций (`MODEL_CATALOG` в `ollama_manager.py`) содержит ориентировочные
размеры и требования к памяти для популярных моделей (квантизация Q4). Это оценка,
а не точная гарантия — список легко расширить, отредактировав словарь в коде.