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# 90 排错手册
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## 网络问题（最常见）
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### WSL2 拉不到国外源（GitHub / PyPI）
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**症状**：
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- `curl` 返回 9-14 字节（HTML 错误页）
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- `git clone` 慢到 0 KB/s 或报 `early EOF`
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- `apt update` 卡住
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**解法 A：用 Windows 浏览器下载，WSL2 拿本地文件**
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1. Windows 浏览器下到 `D:\xxx`
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2. WSL2 读：`/mnt/d/xxx`
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**解法 B：换国内镜像源**
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```bash
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# pip 走清华
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uv pip install xxx --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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# Hugging Face 走镜像
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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# apt 走阿里云
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sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list
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sudo apt update
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```
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**解法 C：让 WSL2 走 Windows 代理**
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如果 Windows 上有 clash/v2ray（默认端口 7890）：
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```bash
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# 临时
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export http_proxy=http://127.0.0.1:7890
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export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
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# 永久
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echo 'export http_proxy=http://127.0.0.1:7890' >> ~/.bashrc
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echo 'export https_proxy=http://127.0.0.1:7890' >> ~/.bashrc
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```
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## 安装问题
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### Ollama 装时报 "zstd not found"
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```bash
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sudo apt install -y zstd
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```
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然后重装。
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### WSL2 透传不到 GPU
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按顺序排查：
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```bash
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# 1. 确认 WSL2 版本
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wsl --list --verbose
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# VERSION 列必须 = 2
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# 2. 更新 WSL2 内核（PowerShell 管理员）
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wsl --update
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# 3. 重启 WSL2（PowerShell）
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wsl --shutdown
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# 重新打开 Ubuntu 终端
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# 4. 在 Ubuntu 内验证
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nvidia-smi
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```
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如果还不行：
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- 确认 Windows 端 `nvidia-smi` 能看到 5060 Ti
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- 重新启动整个 WSL2 服务（`services.msc` → `LxssManager` → 重启）
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### `nvidia-smi` 在 Ubuntu 报错 "command not found"
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说明 `PATH` 没设对。回到 [03 章 WSL2 + CUDA 12.8](./03-wsl2-ubuntu.md) 重新加 PATH。
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### `uv pip install` 报 "the argument --index-url cannot be used multiple times"
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去掉 `-i` 或不要同时加两个 `--index-url`。`uv` 用 `--index-url`（PyTorch 专有源）+ `--extra-index-url`（清华源）的组合方式，**不能**两个 `--index-url`。
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### PyTorch 装完 import 报 `libcudart.so not found`
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CUDA Toolkit 没装好，重装 [03 章](./03-wsl2-ubuntu.md)。
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### PyTorch 输出 `CUDA: False`
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```bash
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# 排查
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python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
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# 应输出 12.8
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ls /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so*
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# 应有文件存在
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```
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## 性能问题
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### Ollama 跑模型慢（< 5 tokens/s）
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- 检查是不是量化版本太重（如 32B 跑 16G 显存必慢）
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- 关掉其他吃 GPU 的程序（`nvidia-smi` 看 GPU-Util）
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- 试试更小的模型（7b 替代 14b）
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### ComfyUI 出图慢
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- 第一次出图编译 kernel，慢 2-3 分钟（正常）
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- 之后每张 5-10 秒是 Flux.1-dev fp8 正常速度
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- 调小分辨率（512x512 → 1024x1024 慢 4 倍）
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## 显存问题
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### 跑 14B 模型 OOM (Out of Memory)
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```bash
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# 关掉其他模型
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ollama stop qwen2.5:7b
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# 用更小的量化版本
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ollama pull qwen2.5:7b
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```
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### ComfyUI 出图 OOM
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1. 调小图片尺寸（1024 → 768）
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2. 启用 FP8 attention
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3. 关掉 ControlNet / LoRA
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## 黑屏 / 驱动冲突
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### 千万别在 WSL2 装 NVIDIA 驱动
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会和 Windows 驱动打架 → **整个系统黑屏**。如果已经装了：
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1. 重启进 Windows 安全模式
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2. 用 DDU 卸载
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3. 正常启动
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### 重装 WSL2 内核
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```powershell
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# PowerShell 管理员
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wsl --shutdown
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wsl --update
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wsl --unregister Ubuntu-24.04 # 注意：会删 Ubuntu 内所有数据
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wsl --install -d Ubuntu-24.04
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```
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## 工具脚本
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### 一键检查所有验证
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```bash
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cat > /tmp/check.sh << 'EOF'
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echo "=== nvidia-smi ==="
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nvidia-smi
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echo ""
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echo "=== nvcc ==="
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nvcc --version
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echo ""
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echo "=== ollama ==="
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ollama --version
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ollama list
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echo ""
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echo "=== PyTorch ==="
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source /mnt/d/llm-code/.venv/bin/activate
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python -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available(), '| GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))"
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EOF
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chmod +x /tmp/check.sh
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bash /tmp/check.sh
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```
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跑这个能一次性看到所有组件状态。
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