fix: sin loops de tool-calls en el chat

llama3.2 3B con las builtin tools de Open WebUI (Native mode) entra
en bucle: 'hola' -> calculate_timestamp x3 y suelta JSON crudo (3/3).
- function_calling=legacy (DEFAULT_MODEL_PARAMS): prompt-injection,
  el modo pensado para modelos pequenos
- CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS=1: cinta de seguridad

hermes/deploy.ps1

@@ -80,6 +80,23 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 
+# --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) -----------------------
+cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (rm; volumen con el modelo intacto).'
+
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect Ollama port ------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 
@@ -96,10 +113,11 @@ Write-Host ''
 
 # --- 1. Arrancar Ollama (Docker) -------------------------------------------
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
-cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-hermes-ollama'
 if (-not $running) {
-    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama `
+    $GpuArgs = @()
+    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
+    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama --memory 6g @GpuArgs `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_hermes_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -125,7 +143,13 @@ Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
+$ModelList = docker exec d0a1-hermes-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'llama3.2:3b') {
+    Info 'Modelo llama3.2:3b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+} else {
     # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
 $Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
     'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
@@ -166,6 +190,7 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar Hermes Agent ------------------------------------------------

openclaw/deploy.ps1

@@ -80,6 +80,23 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 
+# --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) -----------------------
+cmd /c docker rm -f d0a1-openclaw-ollama '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (rm; volumen con el modelo intacto).'
+
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect Ollama port ------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 
@@ -96,10 +113,11 @@ Write-Host ''
 
 # --- 1. Arrancar Ollama (Docker) -------------------------------------------
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
-cmd /c docker rm -f d0a1-openclaw-ollama '>' NUL '2>&1'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-openclaw-ollama'
 if (-not $running) {
-    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama `
+    $GpuArgs = @()
+    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
+    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama --memory 6g @GpuArgs `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_openclaw_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -125,7 +143,13 @@ Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
+$ModelList = docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'llama3.2:3b') {
+    Info 'Modelo llama3.2:3b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+} else {
     # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
 $Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
     'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
@@ -166,6 +190,7 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar OpenClaw -----------------------------------------------------

openwebui/deploy.ps1

@@ -86,6 +86,25 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 
+# --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) ----------------------
+# Mantiene los volumenes (el modelo ya descargado no se re-descarga) y libera
+# los puertos para que Find-FreePort vea el estado REAL tras el down.
+cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (down; volumenes con el modelo intactos).'
+
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect ports ----------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 $WebUiPort  = Find-FreePort 3000
@@ -116,17 +135,20 @@ if ($WebUiPort  -ne 3000)  { Warn "Puerto 3000 ocupado, usando $WebUiPort" }
 Write-Host ''
 
 # --- Deploy ----------------------------------------------------------------
-# Si hay un deploy previo del pack, tumbarlo primero (mantiene los volumenes:
-# el modelo ya descargado no se re-descarga) para que los nuevos puertos apliquen.
-cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
 Warn 'Descargando contenedores (2-3 min la primera vez)...'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-docker compose -f $ComposeFile up -d
+$ComposeArgs = @('-f', $ComposeFile)
+if ($HasGpu) {
+    $OverrideFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.gpu.yml'
+    Set-Content -Path $OverrideFile -Value "services:`r`n  ollama:`r`n    gpus: all`r`n"
+    $ComposeArgs += @('-f', $OverrideFile)
+}
+docker compose @ComposeArgs up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -142,7 +164,13 @@ while ($true) {
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
+$ModelList = docker exec d0a1-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'llama3.2:3b') {
+    Info 'Modelo llama3.2:3b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+} else {
     # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
 $Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
     'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
@@ -183,6 +211,7 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''

openwebui/docker-compose.yml

@@ -26,6 +26,10 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 6G
 
   openwebui:
     container_name: d0a1-openwebui
@@ -43,6 +47,8 @@ services:
       ENABLE_SIGNUP: "true"
       ENABLE_WEB_SEARCH: "false"
       ENABLE_DIRECT_CONNECTIONS: "false"
+      CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS: "1"
+      DEFAULT_MODEL_PARAMS: '{"function_calling": "legacy"}'
     depends_on:
       ollama:
         condition: service_healthy

wordpress/deploy.ps1

@@ -119,7 +119,24 @@ if (-not (Test-Path $EnvFile)) {
     Info "Contrasenas generadas en $EnvFile"
 }
 
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect ports ----------------------------------------------------
+# --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) ----------------------
+cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (down; volumenes con el modelo intactos).'
+
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 $WpPort     = Find-FreePort 8080
 $WebUiPort  = Find-FreePort 3000
@@ -158,11 +175,17 @@ cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WP_PORT     = "$WpPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-docker compose -f $ComposeFile up -d
+$ComposeArgs = @('-f', $ComposeFile)
+if ($HasGpu) {
+    $OverrideFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.gpu.yml'
+    Set-Content -Path $OverrideFile -Value "services:`r`n  ollama:`r`n    gpus: all`r`n"
+    $ComposeArgs += @('-f', $OverrideFile)
+}
+docker compose @ComposeArgs up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -178,7 +201,13 @@ while ($true) {
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
+$ModelList = docker exec d0a1-wp-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'llama3.2:3b') {
+    Info 'Modelo llama3.2:3b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+} else {
     # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
 $Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
     'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
@@ -219,6 +248,7 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''

wordpress/docker-compose.yml

@@ -59,6 +59,10 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 6G
 
   openwebui:
     container_name: d0a1-wp-openwebui
@@ -73,6 +77,8 @@ services:
       WEBUI_NAME: "d0a1"
       WEBUI_AUTH: "false"
       DEFAULT_LOCALE: "es"
+      CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS: "1"
+      DEFAULT_MODEL_PARAMS: '{"function_calling": "legacy"}'
     depends_on:
       ollama:
         condition: service_healthy