Architecture Générale et Technologies Clés

L'architecture sera basée sur un micro-service orienté événements, où chaque module (Agent QoS, Module P2P, Moteur LLM) interagit via des messages asynchrones.

Langages de Programmation :

Rust ou Go pour les composants critiques de l'Agent QoS et libp2p pour leur performance, leur sécurité mémoire et leur concurrence native. Rust est particulièrement adapté pour l'interaction bas niveau avec le système (cgroups, Job Objects, GPU APIs) et la manipulation de tenseurs. Go est excellent pour les services réseau P2P.

Python pour le développement rapide des algorithmes d'apprentissage (FedLoRA, RL-Expert) et l'intégration avec les frameworks LLM existants (llama.cpp, GGUF). Des bindings C/Rust seront nécessaires pour les parties critiques en Python.

Technologies :

Système d'exploitation : Linux (cgroups V2) et Windows (Job Objects).

Orchestration Conteneurs (pour Dev/Test) : Docker/Podman (mais l'objectif est une exécution native sur OS).

Réseau P2P : libp2p (avec ses implémentations en Rust/Go/JS si nécessaire).

Exécution LLM : llama.cpp et le format GGUF.

GPU Abstraction : ROCm/amdsmi (AMD), Level Zero Sysman (Intel), NVML (NVIDIA).

Communication : Protobuf (pour la sérialisation des messages) sur DTLS/UDP (pour FDCP) et TCP/QUIC (pour d'autres communications P2P).

Surveillance/Observabilité : Prometheus/Grafana pour les métriques, ELK Stack (ou équivalent léger comme Loki) pour les logs.

Décomposition des Tâches Détaillées
Phase 1 : Infrastructure du Nœud Edge (Agent QoS et LLM Runtime)
Objectif : Développer le cœur du nœud edge, capable d'exécuter un LLM avec une QoS stricte et une quantification dynamique.

Sprint 1 : Agent QoS - Contrôle CPU (Linux/Windows)

Tâche 1.1.1 : Implémentation du Contrôleur CPU Linux (cgroups V2)

Description : Développer un service en Rust/Go qui interagit avec les cgroups V2 pour allouer le quota et la période CPU (quota/period = 25%) et gérer le burst (cpu.cfs_burst_us).

Techno : Rust (libcgroup crate ou appels sysfs), Go (golang.org/x/sys/unix).

Validation : Mesurer l'utilisation CPU et les métriques d'étranglement (cpu.stat) pour confirmer la non-intrusivité.

Prompt IA : "Create a Rust module that dynamically manages Linux cgroups V2 CPU quota and burst for a given PID, targeting 25% CPU usage with a 50ms period and supporting burst definition."

Tâche 1.1.2 : Implémentation du Contrôleur CPU Windows (Job Objects)

Description : Développer un service en Rust/Go (ou C# avec P/Invoke) qui utilise les Windows Job Objects avec le mode MIN_MAX_RATE pour limiter l'utilisation CPU d'un processus.

Techno : Rust (winapi crate), Go (syscall package), C#.

Validation : Vérifier la consommation CPU du processus sous contrainte.

Prompt IA : "Generate a Go module that creates and manages a Windows Job Object for a given process, setting CPU affinity and using MIN_MAX_RATE to limit CPU usage between 2000 and 5000 units."

Sprint 2 : Agent QoS - Contrôle GPU (A-API)

Tâche 1.2.1 : Conception et Implémentation du Démon A-APID (Client-Serveur)

Description : Créer le démon A-APID (en Rust) qui s'exécute avec les privilèges nécessaires et expose une API RPC (gRPC ou équivalent léger) pour le contrôle GPU.

Techno : Rust (gRPC, tokio).

Validation : Tester la communication client-serveur et la gestion des privilèges.

Prompt IA : "Design a gRPC service definition for a GPU abstraction API (A-API) including methods for setting power cap, getting GFX usage, and getting performance factor, along with a Rust server implementation skeleton."

Tâche 1.2.2 : Implémentation Stratégie AMD (ROCm/amdsmi)

Description : Intégrer la bibliothèque amdsmi dans le Démon A-APID pour lire l'utilisation GFX et ajuster le plafonnement de puissance (A_Set_Power_Cap_Limit).

Techno : Rust (FFI pour amdsmi), C/C++.

Validation : Mesurer l'impact du plafonnement de puissance sur la consommation GPU et les métriques d'utilisation.

Prompt IA : "Write a Rust FFI wrapper for key amdsmi functions, specifically rsmi_dev_power_cap_set and GFX usage monitoring, for integration into a privileged daemon."

Tâche 1.2.3 : Implémentation Stratégie Intel (Level Zero Sysman)

Description : Intégrer l'extension Level Zero Sysman dans le Démon A-APID pour le contrôle de fréquence/puissance ou le facteur de performance.

Techno : Rust (FFI pour Level Zero API), C/C++.

Validation : Vérifier l'ajustement des paramètres GPU Intel.

Prompt IA : "Provide a C++ example using Intel Level Zero Sysman API to control GPU frequency/power or set a performance factor (0-100) for a given device."

Sprint 3 : Moteur LLM Dynamique (llama.cpp/GGUF)

Tâche 1.3.1 : Intégration de llama.cpp avec GGUF

Description : Mettre en place un service (en Python avec bindings C, ou directement en Rust) qui charge et exécute des modèles LLM au format GGUF via llama.cpp.

Techno : Python, llama-cpp-python ou Rust avec FFI.

Validation : Exécution basique d'une inférence.

Prompt IA : "Create a Python Flask API endpoint that loads a Llama 3 8B GGUF model using llama-cpp-python and exposes a /generate endpoint for text inference."

Tâche 1.3.2 : Implémentation de la Quantification Dynamique

Description : Développer la logique dans l'Agent QoS pour surveiller la VRAM (via l'A-API) et déclencher la fonction llama_dynamic_quant_switch (ou équivalent) entre Q4_K et IQ1_M.

Techno : Rust/Python, llama.cpp API.

Validation : Vérifier le basculement rapide et l'impact sur la VRAM et la perplexité.

Prompt IA : "Given a llama.cpp context, describe the sequence of API calls needed to perform an atomic dynamic quantization switch from Q4_K to IQ1_M, ensuring KV cache consistency."

Tâche 1.3.3 : Gestion Cohérente du KV Cache

Description : Assurer que le KV Cache est géré indépendamment de la quantification des poids, potentiellement en utilisant une quantification uniforme (INT8) pour le cache.

Techno : llama.cpp API, GGUF spécifications.

Validation : Exécuter des inférences longues avec basculement pour s'assurer que le cache n'est pas invalidé.

Prompt IA : "Explain how llama.cpp manages the KV cache when different quantization levels are used for model weights, and how to ensure its consistency during dynamic quantization changes."

Phase 2 : Système Distribué P2P (Réseau et Routage CMI)
Objectif : Établir une connectivité P2P robuste et un routage intelligent basé sur l'expertise et la QoS.

Sprint 4 : Connectivité P2P (libp2p)

Tâche 2.1.1 : Intégration libp2p de Base

Description : Mettre en place un nœud libp2p capable de découvrir d'autres pairs, de publier ses adresses et d'écouter les connexions entrantes.

Techno : Rust (libp2p crate) ou Go (go-libp2p).

Validation : Réseau de base de 2-3 nœuds communiquant.

Prompt IA : "Provide a minimal Rust libp2p example that initializes a host, listens for incoming connections, discovers peers via mDNS, and prints peer IDs."

Tâche 2.1.2 : Implémentation AutoNAT et Relais

Description : Configurer libp2p pour utiliser AutoNAT afin de détecter les NATs et annoncer des adresses de relais si nécessaire (Circuit Relay V2).

Techno : libp2p (AutoNAT, Circuit Relay V2).

Validation : Tester la connectivité entre nœuds derrière différents types de NATs.

Prompt IA : "How do I configure go-libp2p to enable AutoNAT for NAT detection and Circuit Relay V2 for fallback connectivity when behind a symmetric NAT?"

Tâche 2.1.3 : Implémentation Hole Punching (DCUtR)

Description : Configurer libp2p pour utiliser DCUtR, en s'assurant que l'option SO_REUSEPORT est correctement gérée par l'implémentation libp2p.

Techno : libp2p (DCUtR).

Validation : Vérifier le succès du hole punching entre différents types de NAT (e.g., EIM).

Prompt IA : "Explain the role of SO_REUSEPORT in libp2p's DCUtR implementation for successful hole punching and how to ensure its proper usage in a Rust libp2p application."

Sprint 5 : Routage Cognitif CMI (Protocole Zombie)

Tâche 2.2.1 : Définition et Sérialisation des Messages CMI (Protobuf)

Description : Définir les messages Protobuf pour le Protocole Zombie (annonces d'expertise, requêtes de routage, réponses).

Techno : Protobuf, gRPC (pour certaines interactions de service).

Validation : Génération des stubs Protobuf dans les langages de développement.

Prompt IA : "Define Protobuf messages for a peer-to-peer routing protocol. Include fields for peer ID, expertise score, QoS metrics (latency), and a composite utility score."

Tâche 2.2.2 : Implémentation du Routage par Utilité Composite (M
E-QoS
​
)

Description : Développer la logique du Protocole Zombie (ZRP) pour évaluer la métrique M
E-QoS
​
et router les requêtes vers les nœuds les plus pertinents.

Techno : Rust/Go, libp2p PubSub ou RPC.

Validation : Simulation de routage avec des nœuds ayant différentes expertises et QoS.

Prompt IA : "Given peer expertise scores, real-time end-to-end delays (EED), and payload sizes, write a Rust function that calculates the composite utility metric M
E-QoS
​
for a set of potential routing targets."

Tâche 2.2.3 : Implémentation de l'Algorithme d'Apprentissage par Renforcement (RL-Expert)

Description : Développer l'algorithme RL-Expert pour mettre à jour localement le score d'expertise d'un nœud en fonction de la réussite des requêtes.

Techno : Python (avec intégration Rust/Go si nécessaire pour la performance).

Validation : Tester l'adaptation de l'expertise d'un nœud sur la durée.

Prompt IA : "Design a simple Q-learning or SARSA algorithm (Python) for a node to update its expertise score for a specific task based on rewards (successful, fast service) and penalties (failed, slow service)."

Phase 3 : Protocole d'Apprentissage Fédéré Sécurisé (FDCP)
Objectif : Implémenter un FedLoRA décentralisé et sécurisé avec confidentialité différentielle et agrégation sécurisée.

Sprint 6 : Algorithme FedLoRA Décentralisé et Pondération

Tâche 3.1.1 : Implémentation FedLoRA (Dec-LoRA)

Description : Adapter un framework LLM pour permettre le fine-tuning avec LoRA et la génération de deltas A et B.

Techno :

README.md

@@ -1,10 +1,13 @@
 ---
-title: Edgemind Synapseflow
-emoji: ⚡
-colorFrom: green
-colorTo: yellow
+title: EdgeMind SynapseFlow 🚀
+colorFrom: red
+colorTo: purple
+emoji: 🐳
 sdk: static
 pinned: false
+tags:
+  - deepsite-v3
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# Welcome to your new DeepSite project!
+This project was created with [DeepSite](https://deepsite.hf.co).

index.html

@@ -1,19 +1,172 @@
-<!doctype html>
-<html>
-	<head>
-		<meta charset="utf-8" />
-		<meta name="viewport" content="width=device-width" />
-		<title>My static Space</title>
-		<link rel="stylesheet" href="style.css" />
-	</head>
-	<body>
-		<div class="card">
-			<h1>Welcome to your static Space!</h1>
-			<p>You can modify this app directly by editing <i>index.html</i> in the Files and versions tab.</p>
-			<p>
-				Also don't forget to check the
-				<a href="https://huggingface.co/docs/hub/spaces" target="_blank">Spaces documentation</a>.
-			</p>
-		</div>
-	</body>
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="en">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>EdgeMind SynapseFlow</title>
+    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
+    <script src="https://unpkg.com/feather-icons"></script>
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/feather-icons/dist/feather.min.js"></script>
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vanta@latest/dist/vanta.globe.min.js"></script>
+    <style>
+        .gradient-bg {
+            background: linear-gradient(135deg, #0f172a 0%, #1e3a8a 100%);
+        }
+        .card-glass {
+            background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
+            backdrop-filter: blur(10px);
+            -webkit-backdrop-filter: blur(10px);
+            border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
+        }
+    </style>
+</head>
+<body class="gradient-bg min-h-screen text-white">
+    <div id="vanta-globe" class="fixed inset-0 -z-10"></div>
+    
+    <header class="container mx-auto px-4 py-8">
+        <div class="flex justify-between items-center">
+            <div class="flex items-center space-x-2">
+                <i data-feather="cpu" class="w-8 h-8 text-blue-400"></i>
+                <h1 class="text-2xl font-bold bg-clip-text text-transparent bg-gradient-to-r from-blue-400 to-purple-500">
+                    EdgeMind SynapseFlow
+                </h1>
+            </div>
+            <nav class="hidden md:flex space-x-6">
+                <a href="#" class="hover:text-blue-300 transition-colors">Home</a>
+                <a href="#" class="hover:text-blue-300 transition-colors">Features</a>
+                <a href="#" class="hover:text-blue-300 transition-colors">Architecture</a>
+                <a href="#" class="hover:text-blue-300 transition-colors">Documentation</a>
+                <a href="#" class="px-4 py-2 bg-blue-600 rounded-lg hover:bg-blue-700 transition-colors">Get Started</a>
+            </nav>
+            <button class="md:hidden">
+                <i data-feather="menu" class="w-6 h-6"></i>
+            </button>
+        </div>
+    </header>
+
+    <main class="container mx-auto px-4 py-12">
+        <section class="flex flex-col md:flex-row items-center justify-between gap-8 mb-20">
+            <div class="md:w-1/2">
+                <h2 class="text-4xl md:text-5xl font-bold mb-6 leading-tight">
+                    Distributed AI at the <span class="text-blue-400">Edge</span> with QoS Guarantees
+                </h2>
+                <p class="text-lg text-gray-300 mb-8">
+                    EdgeMind SynapseFlow revolutionizes decentralized AI with our cutting-edge P2P network, adaptive quantization, and federated learning for edge devices.
+                </p>
+                <div class="flex flex-col sm:flex-row gap-4">
+                    <button class="px-6 py-3 bg-blue-600 rounded-lg hover:bg-blue-700 transition-colors font-medium">
+                        Explore Demo
+                    </button>
+                    <button class="px-6 py-3 border border-blue-400 rounded-lg hover:bg-blue-900/50 transition-colors font-medium">
+                        View Documentation
+                    </button>
+                </div>
+            </div>
+            <div class="md:w-1/2">
+                <div class="card-glass rounded-2xl p-4 shadow-xl">
+                    <img src="http://static.photos/technology/1200x630/42" alt="Edge AI Architecture" class="rounded-xl w-full h-auto">
+                </div>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section class="mb-20">
+            <h2 class="text-3xl font-bold mb-8 text-center">Core Technologies</h2>
+            <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-3 gap-6">
+                <div class="card-glass p-6 rounded-xl hover:bg-blue-900/20 transition-colors">
+                    <div class="flex items-center mb-4">
+                        <div class="p-3 bg-blue-900/30 rounded-lg mr-4">
+                            <i data-feather="cpu" class="w-6 h-6 text-blue-300"></i>
+                        </div>
+                        <h3 class="text-xl font-semibold">Adaptive Quantization</h3>
+                    </div>
+                    <p class="text-gray-300">
+                        Dynamic switching between Q4_K and IQ1_M quantization based on real-time VRAM monitoring and computational constraints.
+                    </p>
+                </div>
+                <div class="card-glass p-6 rounded-xl hover:bg-blue-900/20 transition-colors">
+                    <div class="flex items-center mb-4">
+                        <div class="p-3 bg-blue-900/30 rounded-lg mr-4">
+                            <i data-feather="share-2" class="w-6 h-6 text-blue-300"></i>
+                        </div>
+                        <h3 class="text-xl font-semibold">P2P Federated Learning</h3>
+                    </div>
+                    <p class="text-gray-300">
+                        Secure decentralized model updates with differential privacy and SecAgg+ for collaborative learning without central coordination.
+                    </p>
+                </div>
+                <div class="card-glass p-6 rounded-xl hover:bg-blue-900/20 transition-colors">
+                    <div class="flex items-center mb-4">
+                        <div class="p-3 bg-blue-900/30 rounded-lg mr-4">
+                            <i data-feather="zap" class="w-6 h-6 text-blue-300"></i>
+                        </div>
+                        <h3 class="text-xl font-semibold">QoS Enforcement</h3>
+                    </div>
+                    <p class="text-gray-300">
+                        Strict resource control via cgroups/Job Objects and GPU power management ensuring consistent performance under constraints.
+                    </p>
+                </div>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section class="mb-20">
+            <h2 class="text-3xl font-bold mb-8 text-center">Performance Metrics</h2>
+            <div class="card-glass p-6 rounded-xl">
+                <div class="grid grid-cols-2 md:grid-cols-4 gap-4 text-center">
+                    <div class="p-4">
+                        <div class="text-4xl font-bold text-blue-400">25%</div>
+                        <div class="text-gray-400">CPU Utilization</div>
+                    </div>
+                    <div class="p-4">
+                        <div class="text-4xl font-bold text-blue-400">80%</div>
+                        <div class="text-gray-400">VRAM Reduction</div>
+                    </div>
+                    <div class="p-4">
+                        <div class="text-4xl font-bold text-blue-400">99%</div>
+                        <div class="text-gray-400">ROUGE-L Score</div>
+                    </div>
+                    <div class="p-4">
+                        <div class="text-4xl font-bold text-blue-400">50ms</div>
+                        <div class="text-gray-400">Inter-Token Latency</div>
+                    </div>
+                </div>
+            </div>
+        </section>
+    </main>
+
+    <footer class="container mx-auto px-4 py-8 border-t border-gray-800">
+        <div class="flex flex-col md:flex-row justify-between items-center">
+            <div class="flex items-center space-x-2 mb-4 md:mb-0">
+                <i data-feather="cpu" class="w-6 h-6 text-blue-400"></i>
+                <span class="font-medium">EdgeMind SynapseFlow</span>
+            </div>
+            <div class="flex space-x-6">
+                <a href="#" class="text-gray-400 hover:text-white transition-colors">
+                    <i data-feather="github" class="w-5 h-5"></i>
+                </a>
+                <a href="#" class="text-gray-400 hover:text-white transition-colors">
+                    <i data-feather="twitter" class="w-5 h-5"></i>
+                </a>
+                <a href="#" class="text-gray-400 hover:text-white transition-colors">
+                    <i data-feather="linkedin" class="w-5 h-5"></i>
+                </a>
+            </div>
+        </div>
+    </footer>
+
+    <script>
+        feather.replace();
+        VANTA.GLOBE({
+            el: "#vanta-globe",
+            mouseControls: true,
+            touchControls: true,
+            gyroControls: false,
+            minHeight: 200.00,
+            minWidth: 200.00,
+            scale: 1.00,
+            scaleMobile: 1.00,
+            color: 0x3b82f6,
+            backgroundColor: 0x0f172a
+        });
+    </script>
+</body>
 </html>