Docs: consolidate build-from-source and GPU backend guide
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 75/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- cmake, python
- Ambito
- build-system, documentation
Direzione di ricerca
L'issue indica la necessità di consolidare la documentazione di compilazione, probabilmente in docs/build.md o in un nuovo file docs/gpu.md. Inizia esaminando il README esistente, CONTRIBUTING.md e le issue di GitHub collegate (#2013, #695, #721, #756) per comprendere le informazioni attualmente sparse. Quindi, crea una tabella chiara dei CMAKE_ARGS per ogni backend GPU e aggiungi i passaggi per la risoluzione dei problemi per gli errori comuni. Verifica le modifiche compilando il progetto con un backend GPU per assicurarti che le istruzioni funzionino.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Problem
The build-from-source documentation is spread across README, CONTRIBUTING.md, and many GitHub issues (e.g. #2013, #695, #721, #756). Users with newer GPUs (RTX 50-series, sm_120) or uncommon CUDA versions repeatedly hit the same build failures because the docs lack:
- A CMAKE_ARGS mapping table showing which flag to set for each GPU backend
- CUDA version compatibility notes (e.g., CUDA 12.9+ requires specific cmake workarounds)
- The minimum/maximum supported CUDA toolkit versions
- How to verify the build actually used the GPU (simple Python snippet to check backend)
Suggested improvements
In docs/build.md (or a new docs/gpu.md):
| Backend | CMAKE_ARGS | GPU Requirements |
|---------|-----------------------------------------------|-------------------------------|
| CUDA | -DGGML_CUDA=ON | NVIDIA GPU, CUDA >= 11.3 |
| Metal | -DGGML_METAL=ON (default on macOS) | Apple Silicon or AMD GPU |
| Vulkan | -DGGML_VULKAN=ON | Vulkan 1.2+ capable GPU |
| SYCL | -DGGML_SYCL=ON -DGGML_SYCL_TARGET=INTEL | Intel Arc / Iris Xe |
| HIP | -DGGML_HIPBLAS=ON | AMD ROCm-compatible GPU |
And a troubleshooting section for the most common build errors (CMake not finding CUDA, nvcc version mismatch, sm_120 not recognized).
Value
Consolidating this reduces the "can't install with GPU" issues that currently fill the tracker.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 10.6k
- Fork
- 1.5k
- Merge medio
- 6h 43m
- PR unite (30g)
- 2
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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