Uživatelské nástroje

Nástroje pro tento web


it:reseni_potizi_s_grafikou

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:

  • Ověření HW: Je karta správně detekována systémem? (nvidia-smi nebo Správce zařízení).
  • Kontrola VRAM: Není paměť zaplněna jinou aplikací (prohlížeč, jiný model)?
  • Restart služeb: U Dockeru sudo systemctl restart docker, u Windows restart aplikace Ollama/LM Studio.

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.

  • Příčina: Model je příliš velký nebo máte nastavené příliš dlouhé „Context Window“.
  • Řešení: * Použijte vyšší stupeň kvantizace (např. místo Q8 zvolte Q4_K_M).
    • Snižte parametr num_ctx v konfiguraci modelu.
    • Povolte GPU offloading (přesun části vrstev modelu do systémové RAM – podporuje např. llama.cpp).

3. Problémy s ovladači a CUDA

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

  • Příčina: Verze ovladače v jádře (kernel) neodpovídá nainstalovaným knihovnám. Často po aktualizaci OS bez restartu.
  • Řešení: Restartujte stroj. Pokud problém přetrvává, přeinstalujte ovladač pomocí Studio Driveru.

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

  • Příčina: Vaše verze PyTorch/TensorFlow byla zkompilována pro novější (nebo starší) architekturu GPU, než kterou máte.
  • Řešení: Zkontrolujte Compute Capability vaší karty a nainstalujte odpovídající verzi knihovny.

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.

  • Diagnostika: Sledujte teplotu příkazem:
watch -n 1 nvidia-smi
  • Meze: Pokud teplota překročí 85°C, karta sníží takt.
  • Řešení: * Vyčistěte chlazení.
    • Nastavte agresivnější křivku ventilátorů (Fan Curve).
    • Snižte Power Limit (např. nvidia-smi -pl 200), což sníží teplotu při minimálním dopadu na výkon AI.

6. Užitečné logy pro hlášení chyb

Při hlášení chyby na support přiložte výstupy z:

  • Linux: dmesg | grep -i nvidia a journalctl -u docker
  • Windows: Prohlížeč událostí (Event Viewer) → Protokoly systému.
  • AI Nástroje: Logy v ~/.ollama/logs nebo konzole v LM Studio.

— Související rozcestník:

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

it/reseni_potizi_s_grafikou.txt · Poslední úprava: autor: admin