Tento průvodce slouží k diagnostice a řešení nejčastějších technických problémů spojených s provozem Small Language Models, CUDA a Dockeru.
Dříve než začnete měnit konfiguraci, proveďte tyto tři kroky:
nvidia-smi nebo Správce zařízení).sudo systemctl restart docker, u Windows restart aplikace Ollama/LM Studio.K této chybě dochází, když se model (nebo jeho kontext) nevejde do paměti grafické karty.
num_ctx v konfiguraci modelu.| 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. |
Pokud výkon modelu po čase klesá (klesá počet tokenů za sekundu), pravděpodobně dochází k Thermal Throttlingu.
watch -n 1 nvidia-smi
nvidia-smi -pl 200), což sníží teplotu při minimálním dopadu na výkon AI.Při hlášení chyby na support přiložte výstupy z:
dmesg | grep -i nvidia a journalctl -u docker~/.ollama/logs nebo konzole v LM Studio.— Související rozcestník:
— Autor: @L3_Support_Team Poslední aktualizace: 04. 01. 2026