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

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
48/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
活発
技術スタック
docker
領域
ai, backend

調査の方向性

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.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
Go
スター
657
フォーク
158
平均マージ
2日 11時間
マージ済み PR(30日)
11

環境構築

  • Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
  • プルリクエストのテンプレートなし
  • コントリビューションガイドなし

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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