# llamapad 部署配置示例。推荐用部署管理脚本 llamapad.sh 生成（自动探测 DOCKER_GID、GPU、磁盘等）；
# 手工部署时复制为 .env 按本机情况填写（.env 不入库，含密码，建议 chmod 600）

# 镜像仓库：本地构建或使用本地镜像时改为对应镜像名（如 llamapad），留空或删除本行则用官方镜像
LLAMAPAD_IMAGE=lancelrq/llamapad

# 镜像版本（必填）
LLAMAPAD_VERSION=0.1.0

# 编排文件：默认不叠加 GPU 层；有 NVIDIA 显卡且装了 nvidia-container-toolkit 时启用下面这行
COMPOSE_FILE=docker-compose.yml
# COMPOSE_FILE=docker-compose.yml:docker-compose.gpu.yml

# 管理员密码（必填，至少 8 位）：唯一来源，改后重启容器生效，已登录的浏览器需重新登录
PANEL_ADMIN_PASSWORD=change-me

# docker.sock 的 gid（必填，因机器而异）：stat -c %g /var/run/docker.sock
DOCKER_GID=

# 运行身份：必须对 data/ 与模型库可写，取值对齐模型库属主（stat -c '%u:%g' <模型库>）；
# 模型库属主为 root 时填 0，并 chown -R 0:0 data
PUID=1000
PGID=1000

# 监听地址与端口：置于 HTTPS 反代之后时 PANEL_BIND 建议 127.0.0.1
PANEL_BIND=0.0.0.0
PANEL_PORT=28960

# 模型库宿主机路径（默认与 compose 同目录的 models/；路径不能含空格与冒号）
MODELS_DIR=./models

# 时区
TZ=Asia/Shanghai

# ── 外部 LLM（可选）────────────────────────────────────────────
# OpenAI 兼容的 chat completions 服务，用于 README 推荐参数的 AI 解析；三项填齐才算配置。
# BASE_URL 填到 /v1 为止。也可以在面板设置页里填，两处都有时以本文件为准。
PANEL_LLM_BASE_URL=
PANEL_LLM_API_KEY=
PANEL_LLM_MODEL=
# 额外请求体字段（可选，一段 JSON，浅合并进请求体），常用于关闭推理模型的思考：
# PANEL_LLM_EXTRA_BODY={"thinking":{"type":"disabled"}}