Spark-Update: Live-Abnahme und Verifikation festlegen #5

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Welche konkreten Prüfungen gelten nach dem Update als live verifiziert? Mindestens erforderlich: Host-/Treiberstatus, Container-Health, vLLM-/OpenAI-API, geladene Qwen-Revision, Pipeline-Smoke-Test und Nachweis der gepinnten Stände.

Blocked by: #2, #4 Part of: #1 ## Question Welche konkreten Prüfungen gelten nach dem Update als live verifiziert? Mindestens erforderlich: Host-/Treiberstatus, Container-Health, vLLM-/OpenAI-API, geladene Qwen-Revision, Pipeline-Smoke-Test und Nachweis der gepinnten Stände.

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Resolution

Die Live-Abnahme gilt nur dann als erfolgreich, wenn die vollständige Vorher-Baseline nach der Wartung reproduzierbar grün ist und keine Regression zeigt.

Pflichtprüfungen

Host: OS-/DGX-Version, aktiver Kernel, NVIDIA-SMI/Driver, CUDA-/Container-Runtime, Netzwerk, Docker-Service und Reboot-Status.
Container: vLLM, Qdrant und Open WebUI laufen; Health/Erreichbarkeit, Restart-Zähler, Mounts/Volumes und keine kritischen Logs.
vLLM: /health, /version, /v1/models, Chat ohne Streaming, Streaming und Tool Calling.
Qwen: tatsächlich geladene Modellrevision und Cache-Snapshot; synthetische Baseline für Extraktion, Unsicherheit/Review, Reasoning und Tool Calling.
Qdrant: Collection-Zugriff, synthetisches Schreiben, Suche, Persistenz über Container-Neustart.
Open WebUI: Verbindung zu vLLM/Qdrant und vollständiger Chat-Workflow.
Hermes/Pipeline: Version, Session, Agent-/Tool-Aufruf und alle vorhandenen Repository-/Integrationsprüfungen im relevanten Umfang.
Ressourcen: GPU-Speicher, Temperatur, Laufzeitstabilität und keine OOM-/CUDA-/Timeout-Fehler.
Reproduzierbarkeit: laufende Versionen, Image-Digests, Firmware-/Kernelstände und Modellrevision dokumentiert.

Abbruchkriterien

Jede fehlende Pflichtprüfung, API-/Tool-Regression, Daten-/Persistenzabweichung, Modellqualitätsregression, kritische Logmeldung oder nicht erklärbare Ressourcenverschlechterung bedeutet: Wartung nicht abnehmen, betroffenen Block zurückrollen und keinen erfolgreichen Live-Stand melden.

Ein erfolgreicher lokaler Test allein reicht nicht; die Abnahme muss auf dem laufenden Spark erfolgen.

## Resolution Die Live-Abnahme gilt nur dann als erfolgreich, wenn die vollständige Vorher-Baseline nach der Wartung reproduzierbar grün ist und keine Regression zeigt. ### Pflichtprüfungen - Host: OS-/DGX-Version, aktiver Kernel, NVIDIA-SMI/Driver, CUDA-/Container-Runtime, Netzwerk, Docker-Service und Reboot-Status. - Container: vLLM, Qdrant und Open WebUI laufen; Health/Erreichbarkeit, Restart-Zähler, Mounts/Volumes und keine kritischen Logs. - vLLM: `/health`, `/version`, `/v1/models`, Chat ohne Streaming, Streaming und Tool Calling. - Qwen: tatsächlich geladene Modellrevision und Cache-Snapshot; synthetische Baseline für Extraktion, Unsicherheit/Review, Reasoning und Tool Calling. - Qdrant: Collection-Zugriff, synthetisches Schreiben, Suche, Persistenz über Container-Neustart. - Open WebUI: Verbindung zu vLLM/Qdrant und vollständiger Chat-Workflow. - Hermes/Pipeline: Version, Session, Agent-/Tool-Aufruf und alle vorhandenen Repository-/Integrationsprüfungen im relevanten Umfang. - Ressourcen: GPU-Speicher, Temperatur, Laufzeitstabilität und keine OOM-/CUDA-/Timeout-Fehler. - Reproduzierbarkeit: laufende Versionen, Image-Digests, Firmware-/Kernelstände und Modellrevision dokumentiert. ### Abbruchkriterien Jede fehlende Pflichtprüfung, API-/Tool-Regression, Daten-/Persistenzabweichung, Modellqualitätsregression, kritische Logmeldung oder nicht erklärbare Ressourcenverschlechterung bedeutet: Wartung nicht abnehmen, betroffenen Block zurückrollen und keinen erfolgreichen Live-Stand melden. Ein erfolgreicher lokaler Test allein reicht nicht; die Abnahme muss auf dem laufenden Spark erfolgen.

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