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# Kazeia-Engine — handoff intégration (MAJ 26/05/2026)
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Point d'entrée unique. Remplace le LLM ExecuTorch/Genie par llama.cpp (fork ql) + Hexagon.
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GGUF, pas de `.pte`. STT reste ORT-QAIRT (inchangé).
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## Décisions figées cette session
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- **Modèle Speaker = Qwen3.5-4B en variante `q35-lmq4.gguf`** (embeds en Q4 au lieu du Q6_K
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par défaut → 2.38 GB, decode +5%, qualité ≈ Q4_0 mesurée). Choisi sur l'éval qualité
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(`../eval/VERDICT.md`) : gagne le SAFETY (cite 3114/15) et la majorité du SUPPORT vs le dense.
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- **9B écarté** (decode ~4-5 t/s réel, trop lent ; pas de gain qualité justifiant). Cascade
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éventuelle = Guard-4B (thinker) + 4B (speaker), pas 9B.
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- **Kernel GDN = chantier clos** : son calcul n'est PAS le goulot (cf RAPPORT_RD §7). Ne pas
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y retoucher pour la perf. Decode au plafond BW CPU (~25 GB/s).
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## État du bridge JNI (`jni/kazeia_engine_jni.cpp`) — OPTION C, validé end-to-end (27/05)
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Le JNI implémente **C** (prefill HTP / decode CPU). **Validé bout-en-bout sur device** via `jni/test_jni_native.cpp`
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(dlopen + JNIEnv mock → `load`/`generate`/`generateRaw`/`free` : sortie FR cohérente, mémoire conversationnelle OK)
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et `jni/dual_ctx_mt.cpp` (3 tours, prefill HTP 103-144 t/s, decode CPU ~7-9).
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- `load()` : pose `GGML_HEXAGON_GDN_PREFILL=1` (le fallback CPU du conv1d multi-token est dans le backend, pas
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d'OPFILTER), charge le modèle **2×** : instance HTP (ngl99, device HTP0, t8) + instance CPU (ngl0, t4). ~4.7 GB.
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- **API** : `generate(sys,usr,max)` (mono-tour) **OU `generateRaw(prompt,max)`** (multi-tour, prompt pré-formaté).
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`EngineLlmEngine.kt` fournit **`ChatSession`** (accumule l'historique + construit le ChatML validé → l'app n'a
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pas à connaître le template). Cœur : prefill HTP → `llama_state_seq_get/set_data` (transfert KV) → decode CPU.
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Sans état entre appels (re-prefill de l'historique complet sur HTP, rapide).
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- KV **f16**, flash_attn ON, thinking OFF (`<think></think>` vide), greedy. API : `load/generate/generateRaw/reset/free`.
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- `lib/libkazeia_engine.so` **à jour (option C, 5 symboles JNI, SHARED)** + `libggml-hexagon.so`
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(fix SSM_CONV) + `libggml-htp-v79.so` à jour. Prebuilts utilisables tels quels (NDK r27d) ; **rebuild depuis
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`jni/` dans ton build app recommandé** pour garantir l'ABI/STL (CMakeLists.txt fourni, linke llama+ggml+ggml-base+log).
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## Décisions (vérifiées 27/05, batterie 90%, device froid)
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1. **KV = f16 (RÉSOLU, corrigé dans le JNI).** Mesuré : decode q35-lmq4 f16=**10.9** vs q8_0=**6.5**
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(−40%, idem à d=512). Le déquant KV en flash-attn coûte plus que le BW épargné. `type_k/v`
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repassé en `GGML_TYPE_F16`. → **rebuild `libkazeia_engine.so` avant de shipper** (le .so livré
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contient encore l'ancien q8_0). q8_0 seulement si OOM KV en très long contexte.
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2. **Prefill HTP : CORRIGÉ (fix intégré au backend).** Cause du charabia localisée à **une seule op,
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SSM_CONV (conv1d), cassée sur HTP en multi-token (prefill) pour certains d_inner (1024/2048 ; 1536 OK)**
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— bug données/marshalling côté DSP (HVX ET scalaire HTP faux, ggml-cpu correct), non localisé à la ligne.
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**Fix livré dans `libggml-hexagon.so`** (`ggml_hexagon_supported_ssm_conv` : `n_t>1 → CPU`) : le conv1d
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prefill tourne sur ggml-cpu (correct, bon marché), le reste du prefill sur HTP, decode conv sur HTP (n_t=1).
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Plus besoin de `OPFILTER`. Validé : oracle SSM_CONV 18/18, cli `-dev HTP0` cohérent, multi-tour cohérent+mémoire.
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Mesuré : **prefill HTP 110-180 t/s** (×8-13 vs CPU 14), sortie correcte. Libs prebuilts à jour dans `lib/`.
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Trois options (le JNI implémente C) :
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- **A CPU-only** : prefill 14, decode 10.9, 2.4 GB. Simple.
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- **B mono-contexte HTP + OPFILTER** : prefill **181**, decode HTP **6.4**, 2.4 GB (+ION). Gros gain prefill,
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decode + lent, aucune RAM en plus, peu de code (ngl99 + env). **Recommandé** pour prompts longs/multi-tour.
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- **C dual-contexte (prefill HTP+OPFILTER → transfert KV → decode CPU)** : prefill 181, decode **10.9**,
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**+2.3 GB** RAM (2e instance). Optimal mais + complexe. Harness prouvé : `jni/dual_ctx.cpp`.
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TODO propre : corriger SSM_CONV HTP (gate `test-backend-ops -o SSM_CONV` = 45/45) → enlèverait l'OPFILTER.
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## Perf (sains, 27/05, device froid)
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| | prefill | decode | RAM |
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|---|--:|--:|--:|
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| q35-lmq4 — **C: HTP-prefill / CPU-decode (CÂBLÉ JNI)** | **103-180** (HTP, monte avec ctx) | **~7-9** (CPU, profondeur) | 4.7 GB |
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| q35-lmq4 — A: CPU-only | 14 | 10.9 (ctx court) | 2.4 GB |
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| q35-lmq4 — B: HTP+OPFILTER mono-ctx | 181 | 6.4 (HTP) | 2.4 GB +ION |
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| q35-lmq4 — HTP sans OPFILTER | 189 *(sortie CASSÉE: SSM_CONV)* | — | — |
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Multi-tour mesuré (C) : tour1 63tok→prefill 103/decode 9 ; tour3 268tok→prefill 144/decode 6.7 ; mémoire OK.
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Decode CPU baisse avec la profondeur de contexte (normal). Un tour ~80 tok ≈ prefill 1-3 s + decode 9-12 s.
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Decode = ce que l'utilisateur ressent (10.9, OK). Prefill CPU 14 t/s → prompt 200 tok ≈ 14 s ;
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garder le system prompt + l'historique courts. Le prefill HTP rapide existe mais sort du charabia (cf décision 2).
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## Système (prompt) — `system_fr.txt` fourni
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Inclut les garde-fous (3114, pas de prescription) + 2 correctifs issus de l'éval :
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tutoiement constant, et « ne présume pas du pire, fais préciser » (le modèle lisait
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« le départ de ma fille » comme un décès). À passer tel quel en `sys` de `generate()`.
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## Paquet à intégrer
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- `lib/*.so` → `app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/` (libkazeia_engine.so **statique** + ggml/htp ;
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htp-v79 = celui de cette session, fp16 derrière env `KZ_F16` OFF par défaut = comportement inchangé).
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- `jni/kazeia_engine_jni.cpp` + `jni/EngineLlmEngine.kt` + `include/` → projet app.
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- `q35-lmq4.gguf` → external storage (2.38 GB, hors git ; le pousser ou le reproduire, cf MODELS.md).
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- `./package.sh` réassemble `lib/` depuis le build `ql/b` + recopie le prompt.
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## Détails
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INTEGRATION.md (build/CMake), MODELS.md (modèle + recette), PERF.md (mesures+leviers morts),
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PITFALLS.md (pièges vécus), STATUS.md (limites). Verdict qualité : `../eval/VERDICT.md`.
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