Derive the model download and cancellation timeouts from measurement
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
@ckelseynv đang làm issue này rồi.
Từ ngày 23/9/2026.
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.
Mô tả
Model download and cancellation are covered by a chain of timeouts in the desktop app, the broker, the engine manager, and the terminal interface. Reviewing #111 turned up several that are not wrong so much as unjustified: they were picked independently, and a few cannot fire or fire far too early. None of them produces a wrong user-visible outcome today — the ones that did were fixed in that pull request — so this is hardening, not a bug report.
The common thread is that each budget was chosen on its own rather than derived from the thing it waits on. The goal is to make them derived, and to measure the real durations first so the derivation rests on evidence.
Budgets that cannot apply, or apply too soon
PULL_TIMEOUT_MSis unreachable. The desktop allows six hours forpull_model, but the engine manager'sactionTimeoutis 30 minutes and compile-time only, so it cuts every pull first. The real download ceiling is 30 minutes, and the desktop comment describing "a multi-GB download on a slow link" describes a budget that can never take effect. Decide deliberately whetherpull_modelis exempt from the action ceiling or the value becomes configurable.- Post-pull
list_modelsgets 10s by omission. It inherits thejson-rpc-subprocess.tsdefault while the dispatch it invokes is budgeted at 30 minutes. For LM Studio that call is a CLI shell-out. PENDING_TIMEOUT_MSis 60s. It expires the optimistic button cover one minute into a download that can legitimately run for half an hour.- The terminal interface's
callTimeoutis 35s, below the worst-case cancel. It is tolerated only because the terminal interface swallowsDeadlineExceeded. - Cold dial versus the desktop's cancel budget. A first contact with a peer pays dial and TLS handshake before the cancel's own wait begins, and the desktop budget does not account for it.
Supporting work
- Instrumentation first. Phase-duration debug logging around a cancel — interrupt to acknowledgement, acknowledgement to exit, exit to cleanup complete — so the budgets can be set from measurement rather than assumption. Operational metadata only, never prompts or response bodies.
- Derive rather than pick. Once measured, express each budget in terms of the layer beneath it so the two cannot drift apart, and add a check that the ordering still holds.
- A permanent
-racegate in CI. The race detector does not run in CI today. It was run manually for #111 in a throwaway container and found nothing, but nothing keeps it that way. - A TypeScript parity check for the budget relationships that currently live only in comments.
Smaller items deferred from the same review
lmspull.go— give LM Studio's partial-file cleanup the budgeted retry loopcleanupOllamaAfterCancelalready has. Skipping a busy file already prevents a wrong deletion; the retry only reduces how often a partial is left behind, so it is an improvement rather than a fix.pullcancel.go— compare witherrors.Israther than==. Defensive; there is no current failure case.- Progress scanning — scan only the newly appended chunk and truncate on a rune boundary. Bounded to roughly 8KiB of ASCII today, so the only effect of a non-ASCII rune is cosmetically garbled diagnostic text.
- Classifying pre-existing partials — sample them for movement before a pull starts, so a file already growing is known to belong to another client. This is a more principled attribution rule than the current pre-pull snapshot, but it is new machinery plus startup latency.
Related
Most of these budgets exist only because a cancel blocks until it finishes. See #115, on making cancellation asynchronous, which would remove the need for several of them outright.
- Ngôn ngữ chính
- Go
- Star
- 1.6k
- Fork
- 266
- Merge trung bình
- 3 ngày 18 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 28
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của NVIDIA/Personal-AI-Router
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
NVIDIA/Personal-AI-Router#165 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 46/100
NVIDIA/Personal-AI-Router#164 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
enhancement
Độ khó 4/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 12/100
NVIDIA/Personal-AI-Router#162 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
enhancement
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
NVIDIA/Personal-AI-Router#154 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
[Feature]: [Ollama] Alert the user about model pull failuresCó thể đã có người làm @ckelseynv đã nhận 5 ngày trước. Đang mởenhancement
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 56/100
NVIDIA/Personal-AI-Router#152 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/Personal-AI-Router
Issue tương tự
-
mutation: parseInt64 accepts integers that overflow int64 and wrap to a non-negative valueCó thể đã có người làm @ogulcanaydogan đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
open-policy-agent/gatekeeper#4872 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
needs-triage
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
containers/kubernetes-mcp-server#1496 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
bug performance scalability
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Davidjustice28/basildb#35 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
rhysd/actionlint#761 ·