fix: down/rm ANTES de detectar puertos

El down corria despues de Find-FreePort: los contenedores del deploy
previo seguian levantados al medir puertos -> elegia 3001/11435 y el
up re-creaba instancias desplazadas. Orden corregido: down primero
(volumenes preservados) y Find-FreePort ve el estado real.

hermes/deploy.ps1

@@ -82,21 +82,7 @@ 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
 
@@ -115,9 +101,7 @@ Write-Host ''
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-hermes-ollama'
 if (-not $running) {
-    $GpuArgs = @()
-    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
-    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama --memory 6g @GpuArgs `
+    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_hermes_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -143,13 +127,7 @@ 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',
@@ -190,7 +168,6 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
-}
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar Hermes Agent ------------------------------------------------

openclaw/deploy.ps1

@@ -82,21 +82,7 @@ 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
 
@@ -115,9 +101,7 @@ Write-Host ''
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-openclaw-ollama'
 if (-not $running) {
-    $GpuArgs = @()
-    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
-    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama --memory 6g @GpuArgs `
+    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_openclaw_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -143,13 +127,7 @@ 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',
@@ -190,7 +168,6 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
-}
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar OpenClaw -----------------------------------------------------

openwebui/deploy.ps1

@@ -90,21 +90,7 @@ Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 # 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
@@ -138,17 +124,11 @@ Write-Host ''
 Warn 'Descargando contenedores (2-3 min la primera vez)...'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-$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
+docker compose -f $ComposeFile up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
+Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -164,13 +144,7 @@ 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',
@@ -211,7 +185,6 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
-}
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''

openwebui/docker-compose.yml

@@ -26,10 +26,6 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
-    deploy:
-      resources:
-        limits:
-          memory: 6G
 
   openwebui:
     container_name: d0a1-openwebui

wordpress/deploy.ps1

@@ -119,23 +119,9 @@ 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
@@ -175,17 +161,11 @@ cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WP_PORT     = "$WpPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-$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
+docker compose -f $ComposeFile up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
+Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -201,13 +181,7 @@ 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',
@@ -248,7 +222,6 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
-}
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''

wordpress/docker-compose.yml

@@ -59,10 +59,6 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
-    deploy:
-      resources:
-        limits:
-          memory: 6G
 
   openwebui:
     container_name: d0a1-wp-openwebui