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[Bug] Vulkan ErrorOutOfDeviceMemory on Windows with AMD Radeon HD 8570 despite --gpu none

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  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
docker
Ambito
ai, backend

Direzione di ricerca

Start by reproducing the issue with the listed docker model install-runner and docker model run commands, then trace how --gpu none is passed to the llama.cpp backend and how Vulkan initialization is selected. Done means the same model runs on CPU without Vulkan allocation or ErrorOutOfDeviceMemory on the reported AMD Windows environment.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Environment:

  • Windows 10 (26200)
  • Docker Desktop 4.92.0
  • GPU: AMD Radeon HD 8570 (1 GB VRAM)
  • Docker Model Runner: llama.cpp b9879-cpu

Problem:
Docker Model Runner tries to use Vulkan even when installed with --gpu none.
Models >= 1B parameters crash with ggml_vulkan: ErrorOutOfDeviceMemory.
Small model (smollm2:360M) runs but produces garbage output.

Steps to reproduce:

  1. docker model install-runner --backend llama.cpp --gpu none
  2. docker model run ai/gemma3:1B-Q4_K_M "Bonjour"
  3. Observe crash

Expected behavior:
Model should run on CPU when --gpu none is specified.

Actual behavior:
llama.cpp still attempts Vulkan allocation, fails, and aborts.

Error logs:
_layers already set by user to 999, abort
ggml_vulkan: Device memory allocation of size 57671680 failed.
ggml_vulkan: vk::Device::allocateMemory: ErrorOutOfDeviceMemory
llama_init_from_model: failed to initialize the context: failed to allocate buffer for kv cache

Note:
The environment variable DOCKER_MODEL_RUNNER_LLAMA_CPP_ARGS="--n-gpu-layers 0 --no-vulkan" did not resolve the issue.
Docker Desktop requirements list only NVIDIA GPUs for Windows (amd64), but the error suggests Vulkan is still being attempted on AMD hardware.

Lingua principale
Go
Stelle
656
Fork
156
Merge medio
3g 10h
PR unite (30g)
8

Preparare l'ambiente

  • Include un Dockerfile o un file Docker Compose
  • Nessun modello di pull request
  • Nessuna guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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