it:reseni_potizi_s_grafikou
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:
- Ověření HW: Je karta správně detekována systémem? (
nvidia-sminebo 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_ctxv 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 nvidiaajournalctl -u docker - Windows: Prohlížeč událostí (Event Viewer) → Protokoly systému.
- AI Nástroje: Logy v
~/.ollama/logsnebo 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
