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# Migration auf eine neue Arch-Linux-Maschine
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Für den aktuellen Routine-/Large-Betrieb samt Limits zuerst
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[NEW_WORKSTATION.md](NEW_WORKSTATION.md) verwenden. Die folgenden Abschnitte
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ergänzen die Übernahme persönlicher Daten und die ältere manuelle Modellkonfiguration.
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Das Gitea-Repository reproduziert Programme, Units und Wartungslogik. Persönliche
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Hermes-Daten, Secrets, Signal-Geräteidentität und Modellgewichte werden separat
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übertragen.
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## 1. Deployment installieren
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```bash
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git clone ssh://git@GITEA/OWNER/hermes-arch-stack.git
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cd hermes-arch-stack
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./install.sh --install-packages --install-hermes
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```
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## 2. Hermes-Benutzerdaten übertragen
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Auf der alten Maschine Hermes und Gateway stoppen und ein verschlüsseltes
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Backup erstellen. Mindestens relevant sind:
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- `~/.hermes/config.yaml`
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- `~/.hermes/.env`
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- `~/.hermes/auth.json`, sofern vorhanden
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- Profile, Sessions, Memories, Skills und Cron-Daten unter `~/.hermes/`
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Der Upstream-Checkout `~/.hermes/hermes-agent/` muss nicht übertragen werden;
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er wird vom offiziellen Installer neu erzeugt. Ein unverschlüsseltes Archiv mit
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Secrets darf weder ins Repository noch auf einen ungeschützten Fileserver.
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Alternativ den jeweils aktuellen Hermes-Backup-/Import-Befehl verwenden und
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vorher dessen Hilfe prüfen:
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```bash
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hermes backup --help
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hermes import --help
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```
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## 3. Signal
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Entweder signal-cli auf dem neuen Rechner als neues verknüpftes Gerät anmelden
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oder das vollständige signal-cli-Datenverzeichnis verschlüsselt übertragen:
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```text
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~/.local/share/signal-cli/
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```
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Dieses Verzeichnis enthält Zugangsdaten und ist wie ein Passwort zu behandeln.
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Es darf niemals committed werden. Anschließend Account und Port in
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`~/.config/hermes-stack-maintenance/signal-cli.env` sowie in `~/.hermes/.env`
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abgleichen.
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Eine kopierte Signal-Geräteidentität nicht auf beiden Maschinen gleichzeitig
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betreiben. Für Parallelbetrieb die neue Maschine als separates Gerät verknüpfen.
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## 4. llama.cpp und Modell
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`llama-server` mit [LLAMA_INSTALL.md](LLAMA_INSTALL.md) installieren (CUDA-Build
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inklusive CLI und Benchmark) oder vorhandene Binary verwenden. Die GGUF-Datei
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und einen ggf. benötigten Vision-Projektor übertragen oder beim ersten Start
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über HF beziehen. Danach
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`~/.config/hermes-stack-maintenance/llama.env` anpassen.
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Für eine Workstation mit Desktop auf derselben GPU `desktop-64k` (64K,
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4096 MiB Fit-Zielmarge) als Ausgangspunkt verwenden. Den optionalen lokalen
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Kompressionsserver über `compression.env` auf CPU konfigurieren und seine
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GGUF-Datei separat übertragen. Die vollständige Einrichtung und Abnahme steht
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unter [Desktop-Reserve und CPU-Kompression](RTX3080.md#desktop-reserve-und-cpu-kompression-seit-12102026).
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Auch die eigenen `~/.config/hermes-stack-maintenance/`-Dateien sichern und
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gezielt übertragen; lokale Pfade, Binary-Auswahl und Profil-Override auf der
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neuen Maschine prüfen. Keine vollständige systemd-Konfiguration blind kopieren. Modellgewichte gehören
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wegen Größe und Lizenz nicht in dieses Repository.
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Die RTX-3080-Profile sind für 10 GB VRAM und die bisherige CPU ausgelegt; auf
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anderer Hardware neu messen. `LLAMA_SERVER_BIN`, Modellpfad, Port und Alias
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zwischen Hermes und llama.cpp abgleichen. Der neue Rechner braucht seine eigenen
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NVIDIA-/Kernelpakete. Keine Binärkopie des alten CUDA-Builds erzwingen.
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## 5. Aktivieren und prüfen
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```bash
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hermes gateway install --force
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systemctl --user daemon-reload
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systemctl --user enable --now signal-cli.service llama-qwen.service
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# Nur nach Einrichtung der optionalen Kompression:
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systemctl --user enable --now llama-compression.service
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systemctl --user enable --now \
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hermes-stack-hermes-update.timer \
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hermes-stack-health.timer \
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hermes-stack-signal-health.timer \
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hermes-stack-signal-update-check.timer
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~/.local/libexec/hermes-stack-doctor
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```
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Erst wenn der Doctor erfolgreich ist, die alte Maschine bzw. deren Signal-Gerät
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außer Betrieb nehmen.
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