Obsah

Troubleshooting Guide: GPU & AI Výpočty

Tento průvodce slouží k diagnostice a řešení nejčastějších technických problémů spojených s provozem Small Language Models, CUDA a Dockeru.

1. Diagnostické kolečko (První pomoc)

Dříve než začnete měnit konfiguraci, proveďte tyto tři kroky:

2. Problémy s pamětí (VRAM)

Chyba: "CUDA Out of Memory (OOM)"

K této chybě dochází, když se model (nebo jeho kontext) nevejde do paměti grafické karty.

3. Problémy s ovladači a CUDA

Chyba: "NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate"

Chyba: "RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available"

4. Problémy v Docker prostředí

Příznak Možná příčina Řešení
Kontejner nevidí GPU Chybí –gpus all nebo runtime v Dockeru. Instalujte Container Toolkit.
Pomalý výkon v Dockeru Používá se CPU místo GPU. Ověřte přítomnost knihovny libnvidia-ml.so v kontejneru.
Chyba „Unknown runtime: nvidia“ Docker daemon není nakonfigurován. Spusťte nvidia-ctk runtime configure –runtime=docker.

5. Stabilita a přehřívání (Throttling)

Pokud výkon modelu po čase klesá (klesá počet tokenů za sekundu), pravděpodobně dochází k Thermal Throttlingu.

watch -n 1 nvidia-smi

6. Užitečné logy pro hlášení chyb

Při hlášení chyby na support přiložte výstupy z:

— Související rozcestník:

— Autor: @L3_Support_Team Poslední aktualizace: 04. 01. 2026