[Bug] Vulkan ErrorOutOfDeviceMemory on Windows with AMD Radeon HD 8570 despite --gpu none
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 48/100
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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:
- docker model install-runner --backend llama.cpp --gpu none
- docker model run ai/gemma3:1B-Q4_K_M "Bonjour"
- 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.
- Ngôn ngữ chính
- Go
- Star
- 659
- Fork
- 159
- Merge trung bình
- 2 ngày 11 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 11
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Không có hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của docker/model-runner
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
docker/model-runner#1077 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
docker/model-runner#1063 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
docker/model-runner#1059 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
docker/model-runner#1058 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
docker/model-runner#1056 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của docker/model-runner
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
ViewData can pair the in-flight proposal with the prepared flag of another proposalCó thể đã có người làm @HagarMeir đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
hyperledger/SmartBFT#710 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
agent-butler-finding chore
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
jordansmall/spindrift#5575 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
open-telemetry/opentelemetry-go-compile-instrumentation#1512 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
OpenPrinting/go-mfp#124 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày