fix(llm): konfiguracja per dostawca — przelacznik w UI byl iluzja
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m29s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 9m53s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 25s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 21s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 10m49s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 9m55s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Failing after 28s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 23s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m29s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 9m53s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 25s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 21s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 10m49s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 9m55s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Failing after 28s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 23s
UI pozwala wybrac dostawce przy KAZDYM zadaniu, ale factory czytalo jedna wspolna trojke LLM_MODEL / LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY dla wszystkich. Na klastrze LLM_BASE_URL trzeba ustawic na lokalny model (localhost:11434 w podzie nie istnieje) — i wtedy: - wybor „OpenAI" wysylal zadanie do Ollamy, - LLM_MODEL=llama3.1:8b kazal Anthropic uzyc modelu llama, - jeden LLM_API_KEY nie moze byc kluczem OpenAI i Anthropic naraz. Czyli nie bylo miejsca, w ktore dalo sie sensownie wpisac klucze do chmury. - konfiguracja per dostawca: <DOSTAWCA>_MODEL / _BASE_URL / _API_KEY (LOCAL_*, OPENAI_*, ANTHROPIC_*), - zgodnosc wstecz: wspolne LLM_* dziala nadal, ale stosuje sie WYLACZNIE do dostawcy domyslnego (LLM_PROVIDER) — instalacja jednodostawcowa bez zmian, - Anthropic dostal brakujaca walidacje klucza (mial ja tylko OpenAI), - komunikat bledu wskazuje konkretna zmienna do ustawienia. Testy regresyjne pilnuja, ze ustawienia jednego dostawcy NIE przeciekaja na pozostalych. Calosc: 143 passed / 1 skipped. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -133,7 +133,9 @@ def test_default_provider_is_local(monkeypatch):
|
||||
|
||||
def test_openai_requires_key(monkeypatch):
|
||||
monkeypatch.delenv("LLM_API_KEY", raising=False)
|
||||
with pytest.raises(LLMError, match="LLM_API_KEY"):
|
||||
monkeypatch.delenv("OPENAI_API_KEY", raising=False)
|
||||
# komunikat wskazuje ZMIENNĄ DO USTAWIENIA dla tego dostawcy, nie ogólne LLM_API_KEY
|
||||
with pytest.raises(LLMError, match="OPENAI_API_KEY"):
|
||||
factory.build_provider("openai")
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -147,3 +149,64 @@ def test_env_overrides_model_and_url(monkeypatch):
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_BASE_URL", "http://serwer:8000/v1")
|
||||
p = factory.build_provider("local")
|
||||
assert p.model == "moj-model" and p.base_url == "http://serwer:8000/v1"
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------- konfiguracja per dostawca (regresja LOG-31)
|
||||
# UI pozwala przelaczac dostawce przy kazdym zadaniu, wiec ustawienia JEDNEGO nie moga
|
||||
# przeciekac na pozostalych. Wczesniej wspolne LLM_BASE_URL/LLM_MODEL kierowaly zadania
|
||||
# do OpenAI na adres lokalnej Ollamy i prosily Anthropic o model llama.
|
||||
|
||||
def _clear(monkeypatch):
|
||||
for v in ("LLM_PROVIDER", "LLM_MODEL", "LLM_BASE_URL", "LLM_API_KEY",
|
||||
"LOCAL_MODEL", "LOCAL_BASE_URL", "LOCAL_API_KEY",
|
||||
"OPENAI_MODEL", "OPENAI_BASE_URL", "OPENAI_API_KEY",
|
||||
"ANTHROPIC_MODEL", "ANTHROPIC_BASE_URL", "ANTHROPIC_API_KEY"):
|
||||
monkeypatch.delenv(v, raising=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_local_config_does_not_leak_to_cloud(monkeypatch):
|
||||
"""Sedno bledu: skonfigurowany model lokalny przejmowal zadania do chmury."""
|
||||
_clear(monkeypatch)
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_BASE_URL", "http://ollama:11434/v1") # konfiguracja lokalnego
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_MODEL", "llama3.1:8b")
|
||||
monkeypatch.setenv("OPENAI_API_KEY", "sk-test")
|
||||
|
||||
local = factory.build_provider("local")
|
||||
assert local.base_url == "http://ollama:11434/v1" and local.model == "llama3.1:8b"
|
||||
|
||||
openai = factory.build_provider("openai")
|
||||
assert openai.base_url == "https://api.openai.com/v1", "zadanie do OpenAI poszloby do Ollamy"
|
||||
assert openai.model == "gpt-4o-mini", "OpenAI dostalby nazwe modelu llama"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_provider_specific_settings_win(monkeypatch):
|
||||
_clear(monkeypatch)
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
|
||||
monkeypatch.setenv("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-ant")
|
||||
monkeypatch.setenv("ANTHROPIC_MODEL", "claude-opus-4-8")
|
||||
p = factory.build_provider("anthropic")
|
||||
assert p.model == "claude-opus-4-8" and p.api_key == "sk-ant"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_generic_vars_apply_only_to_default_provider(monkeypatch):
|
||||
"""Zgodnosc wstecz: wspolne LLM_* konfiguruja dostawce domyslnego i tylko jego."""
|
||||
_clear(monkeypatch)
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "openai")
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_API_KEY", "sk-generic")
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_MODEL", "gpt-4o")
|
||||
assert factory.build_provider("openai").model == "gpt-4o"
|
||||
assert factory.build_provider("local").model == "llama3.1:8b" # nie dziedziczy
|
||||
|
||||
|
||||
def test_cloud_without_key_is_rejected_clearly(monkeypatch):
|
||||
_clear(monkeypatch)
|
||||
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
|
||||
for name in ("openai", "anthropic"):
|
||||
with pytest.raises(LLMError, match=f"{name.upper()}_API_KEY"):
|
||||
factory.build_provider(name)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_local_needs_no_key(monkeypatch):
|
||||
_clear(monkeypatch)
|
||||
assert factory.build_provider("local").api_key == ""
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user