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2026-08-20（夜，又续七）— Ref2VA 加参考视频/URL 直填，本地开发，⚠️ 没有 GPU 没测过
背景：用户脱离了公司网络，只能靠 qwen.wudaima.com/console 这条公网线路访问服务器，
SSH 和局域网直连都不通了。今晚在本地 Mac 上改代码，明天回公司网络才能真正跑一次生成
验证——这条改动因此比之前几轮多一层风险：语法/接口层面本地能自测，但视频参考这条链路
从没在真实 GPU + 真实模型上跑过。

读了 https://docs.comfy.org/zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3 对照现状，发现两件事：


R2V（参考生视频）协议规格是最多 9 张参考图 + 3 段参考视频（各带自己的音轨）+ 3 段独立
音频，prompt 里用 <Picture N>/<Video N>/<Audio N> 标记引用；我们只做了参考图。
但实际跑模型的那层 pipeline（DiffSynth-Studio 的 MiniMaxH3Pipeline）本来就支持
references 列表里放 {"type":"video","video":[...]} / {"type":"video_audio",...} /
{"type":"audio",...}——这是我们自己代码的封装没跟上，不用换模型。


这次先做参考视频（图片已经支持多选，音频先不做，用户明确选的范围）：


minimax-h3/api.py：GenReq 加 reference_video_urls（max_length=3，对应协议规格上限）。
_references() 从"只吐 image 类型"扩展成图片+视频都处理：视频先下载到临时文件（read_video_audio
只认本地路径），调 diffsynth.utils.data.audio_video.read_video_audio() 解码+对齐音轨，
读不到音轨（waveform is None）就退化成 "video"（静音）类型，读到了就用 "video_audio"
（pipeline 对这两种类型的字段要求不同，"video" 类型强制不能带 audio 字段，混用会报错）。
⚠️ read_video_audio 的 height/width/num_frames 参数我用的是输出视频自己的分辨率/
帧数（跟 _keyframes() 处理首末帧的方式一致），这是没验证过的简单假设——pipeline 其实
另外暴露了 ref_video_short_edge/ref_video_max_pixels 两个参数专门做参考视频自己的归一化
（worker() 里已经按默认值传给 pipe() 了，只是从没真正生效过）。明天上 GPU 如果参考
视频的运镜/动作锁不住，先怀疑这个 decode 分辨率选择，不是模型不支持。
h3-console/server.py：/v1/assets 加视频类型支持（.mp4/.mov/.webm），上限从图片的
20MB 提到视频的 200MB；没有引入新的解码依赖（PyAV/opencv），改用轻量魔数校验（mp4/mov
是 ftyp box、webm 是 EBML 头）挡明显不是视频的文件，跟图片那边 PIL.Image.verify()
同样的"校验但不做重活"思路。响应里加了 kind 字段（image/video），前端不用再猜。
h3-console/static/index.html：参考图 tab 加"参考视频"多选上传框（最多3段，跟后端上限
一致）+ 一个"粘贴图片/视频 URL"输入框（按扩展名判断类型，不经过我们的上传接口，用户已经
有公网可访问的素材时省一次搬运）。图片/视频缩略图统一走一个 appendThumb() helper，
重跑（prefillCreate）和任务详情页的参考素材展示也跟着更新成图片+视频都渲染。


本地验证过的部分（不需要 GPU）：node --check 过了 JS 语法；起本地 uvicorn 实测
/v1/assets——合法图片/合法 magic-byte 的 mp4 都能传上去且 kind 字段正确，改了后缀但内容
不是视频的文件、完全不支持的扩展名都正确 400。页面渲染正常，新增的 DOM 元素都在。

完全没验证过的部分：_references() 里视频这段代码、read_video_audio 的调用方式、
"video"/"video_audio" 类型选择的分支逻辑——本地没有 GPU 也没有装 DiffSynth-Studio，纯靠读
源码（diffsynth/pipelines/minimax_h3_audio_video.py、diffsynth/utils/data/audio_video.py
的函数签名和注释）写的，明天部署到服务器后第一件事应该是拿一段真实参考视频端到端跑一次。


2026-08-20（夜，又续六）— 下载文件名统一叫 file.mp4 的问题
背景：用户发现下载多个任务的视频，文件名都叫 file.mp4——存到同一个下载目录会互相
覆盖。查了 /v1/videos/{jid}/file 这个下载接口：两条返回路径（正常经 api.py 转发的
StreamingResponse，和后端忘了任务时读磁盘兜底的 FileResponse）都没设
Content-Disposition 头，浏览器只能从 URL 最后一段猜文件名——URL 是 .../file（没有
扩展名），配合 Content-Type: video/mp4 猜出来就是清一色 file.mp4，不是产物本身有问题，
纯粹是没告诉浏览器该存成什么名字。

结果：两条路径都加上 Content-Disposition: attachment; filename="h3-{任务id}.mp4"——
用 console 自己的任务 id（12 位十六进制，任务间互不相同）拼文件名，不需要额外维护一份
命名方案。改的是 server.py（有状态的后端逻辑，需要重启），重启前确认 /v1/backends
四张卡都空闲（queued=0,running=0）不会打断任务，8080（局域网+调度器）和 8081
（/console 子路径）两个实例都重启验证过：curl -sI 直接 GET 一条已完成任务的文件，
返回头里 content-disposition: attachment; filename="h3-63c91f4b6bc7.mp4"，下载下来是
合法的 9MB mp4（ISO Media, MP4 Base Media v1）。


2026-08-20（夜，又续五）— 832×480 高分辨率 5s/10s/15s 实测 + 揪出一个真实并发 bug
背景：用户想知道高分辨率（832×480，线上标准档）配 fl2va 首尾帧条件下，5s/10s/15s 三档能不能跑。
之前「15 秒时长实测」那节测的是纯文生视频（无关键帧），这次是同一个真实任务
（ed3663dcda7f）的 prompt + 首尾帧图，换到 832×480，按用户要求通过 console（8080）正式提交、
可追溯，而不是绕开它直接打 api.py。
实测结果


时长
帧数
rows
结果
峰值显存
耗时


5s
124
14430
✅ 正常
12.95G
649s


10s
243
28080
❌ OOM
撞到 ~20.3G 才崩
26s 后失败


15s
362
41730
❌ OOM
撞到 ~19G 才崩
24s 后失败


结论：832×480 加了首尾帧条件后，可行边界和纯文生视频时的判断一致——只有 5s(124帧) 稳，
10s/15s 都撞显存墙。fl2va 的关键帧编码本身没有显著推高显存（12.95G vs 纯文生视频基准 12.2-12.3G），
真正的墙还是 rows（分辨率×帧数），api.py 现在的 ROWS_LIMIT=20000 挡住 10s/15s 这两档是对的，
不是误伤。

为了做这组实测，api.py 的 ROWS_LIMIT 改成可被环境变量 H3_ROWS_LIMIT 覆盖（默认值仍是
20000，不影响线上），测试期间临时把 GPU1 从 ref2va 切成 fl2va、GPU1/GPU2 都带上放宽后的限制，
凑够三个 fl2va 槽位并发测三档；测完已经把 GPU1 切回 ref2va、GPU2/GPU3 的限制改回默认值，
四卡恢复到 GPU0/1=ref2va、GPU2/3=fl2va 的标准基线，ready:4/4 验证过。
顺带揪出的真实 bug：_try_submit 的并发提交竞态
测 15s 那组时，console 的任务详情页显示后端是 8011，但我提交时 gateway 明明说选的是 8010——
查下来是同一条任务被提交给 gateway 两次，两张卡上各生成了一条独立记录、各自跑了一遍、
各自 OOM 了一次。根因：create_video() 首次提交、get_video() 轮询时顺手提交、
reconciler_loop() 每 5 秒扫一遍，三条路都会在 gateway_id 还是 NULL 的窗口里调
_try_submit(cid)；await client.post(...) 让出控制权的那段时间里，另外两条路完全可能也读到
"还没提交过"，于是并发发出第二个 POST。console 只记得住最后一次 UPDATE 写回的 gateway_id，
另一条产物变成孤儿任务——真实存在、真烧了一遍 GPU，但没人知道它在跑、也没人能停它。
这次是因为我自己写的后台轮询脚本在提交后几乎立刻开始高频 poll，把这个本来就存在的竞态窗口
撞开了，不是新引入的问题。

修法：server.py 加一个进程内的 _SUBMITTING: set[str]，_try_submit 一开始检查
cid in _SUBMITTING，通过后立刻 add、结束时 finally 里 discard——两行判断中间没有
await，在单进程单事件循环里天然原子，足够堵住这个窗口，不需要引入数据库锁。
已重启两个 console 进程（8080 带弹性调度器、8081 子路径那个）验证生效。
顺带修的小问题：任务详情页没有显式"时长"字段
只显示帧数（比如"362帧"），用户得自己心算 362/24≈15 秒才知道对应哪一档。在"分辨率/帧数"和
"Turbo/步数"之间加了一行"时长"，按 24fps 折算成秒数直接显示。纯前端展示改动，req.frames
本来就在返回的数据里，不是数据缺失，是没往界面上摆。


2026-08-20（夜，又续四）— h3-console 公网访问改走 qwen.wudaima.com/console 子路径
背景：gateway.wudaima.com 那条独立域名线路确认走不通（缺口在 60.205.214.169 那台 frp
服务端，本机改不了，见上一节）。用户决定不等那边修，改用已经确认能打通的 qwen.wudaima.com
域名，把 h3-console 挂在它的一个子路径下（/console），不影响它现在对外的 Qwen LLM 接口。

结果（三处改动，缺一不可）：


h3-console/server.py 加子路径支持：新增 H3_CONSOLE_BASE_PATH 环境变量（默认空，
行为不变）。所有 /v1/* 接口从直接挂在 app 上改成先挂到一个 APIRouter，最后
app.include_router(router, prefix=BASE_PATH) 整体套前缀；/assets 静态挂载点、
_row_view() 里的 poll/download 字段也跟着加前缀。三个页面路由（/、/task.html/{tid}、
/newtask.html）不再直接 FileResponse 原文件，改成读进来做一次字符串替换，把
index.html 里的占位符 __H3_BASE_PATH__ 换成实际前缀。
static/index.html 前端：加一个 const H3_BASE = "__H3_BASE_PATH__"，把原来所有硬编码
的绝对路径（13 处：fetch('/v1/...')、history.pushState(...'/task.html/'...)、下载/播放
用的 /v1/videos/{id}/file 等）都在前面拼上 H3_BASE。H3_BASE 留空时全部退化成原来的
写法，本地开发和局域网直连（http://192.168.110.67:8080）行为完全不变——这两处改动上线前
都用本地 uvicorn 分别起了 BASE_PATH="" 和 BASE_PATH="/console" 两种模式验证过，
根路径/task.html/newtask.html//v1/backends 全部行为符合预期才部署。
架构上跑两个 console 进程，不是改一个：BASE_PATH 是进程级的全局设置，一个进程只能要么
服务根路径要么服务子路径，两者不能共存。所以局域网那个 :8080 实例（BASE_PATH 留空）不动，
另起一个 :8081 实例专门服务子路径（H3_CONSOLE_BASE_PATH=/console，不开
H3_ENABLE_SUPERVISOR——两个调度器同时抢着 flip 分区会重现"一个请求切三张卡"那个老 bug，
弹性调度这件事只能有一个进程做主）。两个进程指向同一个工作目录，共享同一个
console.sqlite3 和 assets/，所以从局域网和从公网子路径看到的任务列表、上传的图片是
同一份，不会分叉成两份数据。H3_CONSOLE_PUBLIC_BASE 两个实例都设成局域网地址
http://192.168.110.67:8080（不是公网域名）——图片上传后是 api.py（同一台机器上的 GPU
worker）反向拉取，走局域网地址最直接可靠，没必要绕一圈公网域名和陌生的上游 nginx。


frp 配置：/home/admin/llm/frp/frpc.qwen.ini 里新增一段（改前已经 cp 了一份
.bak-<时间戳> 备份）：
[qwen-console-subpath]
type = http
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 8081
remote_port = 7002
custom_domains = qwen.wudaima.com
locations = /console


custom_domains 跟 qwen-llm 那条完全一样，locations 不同——frp 按路径前缀做子路由，没
声明 locations 的 qwen-llm 相当于兜底捕获所有其它路径，两条互不冲突。frpc 由 PM2 管着
（进程名 frpc-qwen-client），用 pm2 restart frpc-qwen-client（不是 kill）让它读新配置，
重启后确认 qwen-llm/qwen-gw-20260610/qwen-console-subpath 三个代理全部 start proxy
success。

验证：qwen.wudaima.com/health（LLM，200）没受影响；qwen.wudaima.com/console/ 拿到
真实的 H3 Console 页面（不再是 nginx 默认页）；/console/v1/backends、/console/task.html/
<真实任务id>、/console/newtask.html 都返回 200 且内容正确；页面里 H3_BASE 占位符确认被
替换成了 "/console"。

⚠️ 这次动了共享的 frpc-qwen-client 进程（qwen.wudaima.com 生产线路用的同一个），重启会有
几秒重连间隙——跟上一次重启一样，属于已经跟用户确认过的操作。


2026-08-20（夜，又续三）— 排查清楚：gateway.wudaima.com 公网转发为什么一直不通
背景：用户问"服务器的反向代理地址能不能访问我们的服务"，实测 http://gateway.wudaima.com/
拿到的是 nginx 默认欢迎页（Test Page for the Nginx HTTP Server on Fedora），/v1/backends
是 nginx 默认 404 页——都不是 h3-console 的内容。局域网 http://192.168.110.67:8080 直连完全
正常，两边一对比确认：这条公网线路目前没有真的通到我们的服务，跟 README 早先写的"配置已存在、
一直空挂，还没验证公网访问"是同一件事，这次是第一次实测坐实。

排查结论（重要：不是本机这边的配置问题）：


/home/admin/llm/frp/frpc.qwen.ini 里 [qwen-gw-20260614] 这段配置是对的
（local_port=8080 对准 h3-console，custom_domains=gateway.wudaima.com）。
这个 frpc 由 PM2 管着（进程名 frpc-qwen-client，同一个进程也扛着 qwen.wudaima.com 那条
生产线路，PM2 托管的进程不能 kill，得 pm2 restart——踩过这个坑，这次没再踩）。
pm2 restart frpc-qwen-client 后确认 qwen.wudaima.com 没受影响（仍 200），但 gateway.
wudaima.com 还是拿到 nginx 默认页——排除了"只是没重启生效"这个假设。
翻 pm2 日志发现关键信息：qwen-gw-20260614 这条代理其实从 8月14日就已经 start proxy
success 了（不是这次才注册），frpc 客户端这边一直是通的、一直在正常向 frps 服务端报到。
也就是说 frps（60.205.214.169:7009）已经接受了这条代理注册。


结论：既然 frpc 客户端注册早就成功，但公网请求还是落到 nginx 默认页而不是 frps 路由过去的
内容，缺口在 60.205.214.169 那台 frp 服务端本身——大概率是它前面（或本机）还有一层 nginx
按 Host 头转发到 frps 的 vhost 端口，qwen.wudaima.com 配了这层转发、gateway.wudaima.com
没配。这台机器（192.168.110.67）没有权限也没有信息去改那台服务器，需要能登录
60.205.214.169 的人补一条 gateway.wudaima.com → frps vhost 端口的 nginx 转发规则。
在此之前，h3-console 只能走局域网 http://192.168.110.67:8080 访问。


2026-08-20（夜，又续二）— api.py 任务记录改成落盘，不再随进程重启清空
背景：h3-console 的弹性调度器会常规性地 kill+restart api.py 进程来切 fl2va/ref2va 分区，
而 JOBS: dict[str, Job] = {} 只在内存里——API.md 早就写明"进程重启就丢"，但那是在
"重启是稀有手动事件"的前提下写的，弹性调度器把这条几乎不会撞上的边缘情况变成了每天发生
好几次的常规操作，之前排查"下载/播放好像有问题"时才真的踩上（详见上文 h3-console 相关章节）。

结果：worker() 和 create() 里每次任务状态变化都往 sqlite 写一份（四张卡各一个独立文件
jobs_gpu{N}.sqlite3，不共享一份、不用处理跨进程写锁竞争），进程启动时读回内存。落盘时正好是
queued/running 的记录一律改判为 failed 并写清原因——in-flight 状态没法恢复（GPU 上下文和排队
状态本来就不落盘），让它继续显示"运行中"只会更误导人。

落地前先写了一个不依赖 torch/GPU 的独立测试（Job/_persist/_load_jobs 抽出来单测：
done 保留、running→failed 改判、upsert 覆盖不重复，三点全过)，再照「只重启空闲的那张卡」的
纪律逐张滚动重启四个后端（8011 当时正跑着别人提交的真实任务，等它跑完才重启，没打断）。
验证：提交任务→跑完→重启该后端→直接问 api.py 自己（不经过 console 那层兜底）确认状态、
文件路径、peak_vram_gb 等全部还在，下载也正常拿到完整文件。

h3-console 那边此前加的"后端忘了就读磁盘兜底"逻辑继续保留，不冲突——根因修了之后它退化成
真正罕见崩溃场景（不是弹性调度触发的）下的第二道保险，不是唯一防线。


2026-08-20（夜，又续）— 左下角后端状态行补上 running/queued，不再看着像空闲
背景：用户发现汇总行显示"运行中 1"，但下面四行每张卡都只写 [partition] ok，
看不出到底是哪张卡在跑。查了 gateway.py/api.py 的 /health：status 字段只是模型
健康态（ok/down，跟负载无关），真正的忙闲要看同一个对象上的 running/queued 两个计数字段——
这两个字段数据其实早就在 /v1/backends 的响应里了，只是 static/index.html 的
refreshBackends() 拼字符串时压根没读它们，纯粹是前端漏显示，不是后端缺数据。

结果：那一行改成 ${status}${running>0 ? ' running×N' : queued>0 ? ' queued×N' : ''}。
验证：当前 8011 gpu2 [fl2va] 真的在跑一个任务，/v1/backends 里它的 running:1，
页面现在显示 ok running×1，其余三张空闲卡仍是纯 ok。纯静态文件改动，cat > 覆盖即生效，
没碰 server.py，不需要重启 console 进程。


2026-08-20（夜，再续）— h3-console 任务列表加删除/回收站
结果：任务列表每行右侧加「⋯」菜单（含「删除」），左下角加「🗑 回收站」入口，点开是删除任务的
列表，每条带「恢复」按钮。软删除——数据库里加一列 deleted_at，删除/恢复就是给它写时间戳/清空，
不是真的从 sqlite 里 DELETE，也不碰 gateway/api.py 上的任务本身（该跑的还继续跑，只是从用户
看到的列表里挪走）。

server.py：jobs 表加 deleted_at REAL 列（ALTER TABLE 包一层 try/except 兼容老库，
不会破坏已有数据）；GET /v1/videos 加 ?trash=true 参数切换"主列表"和"回收站"两个视图
（分别过滤 deleted_at IS NULL / IS NOT NULL）；新增 DELETE /v1/videos/{id}（软删除）和
POST /v1/videos/{id}/restore（恢复），都是幂等的 UPDATE ... WHERE + rowcount 判 404。
_pending_counts()（弹性调度器读的排队/运行中计数）没有跟着按 deleted_at 过滤——删除只是
从用户列表里隐藏，任务如果还在 gateway/api.py 上真跑着，该占的显存和该算的调度需求不变，这里
过滤了反而会让统计和实际资源占用对不上。

前端：renderSidebar() 加了 viewingTrash 模式分支（回收站视图复用同一个 #job-list 容器，
不是新开一个面板），任务行右侧「⋯」按钮弹出小菜单（点击外部自动收起），回收站行是「恢复」按钮。
纯新增 UI 状态和几个 fetch 调用，没碰现有的 refreshDetail/prefillCreate 等逻辑。

验证：浏览器里跑了一遍完整链路（删除任务 → 从主列表消失、出现在回收站，带"删除于 X 秒前"
时间 → 点恢复 → 回收站清空、任务原样回到主列表，创建时间没被恢复操作重置），以及命令行测过
DELETE/restore 的幂等性（重复调用 404，不是 500）。改的是 server.py（有状态的后端逻辑），
按安全重启法用 ss 按端口找 PID kill、重启，重启前确认了没有正在轮询详情页的关键操作会被打断
（console 是独立进程，重启不影响 gateway.py/api.py 上正在跑的生成任务）。


2026-08-20（夜，续）— console 修复"任务卡在假运行中"：后端重启丢任务时正确判失败
背景：用户报告任务 b515f90547be 详情页显示"运行中"，但 /v1/backends 明明
4/4 ready · 排队 0 · 运行中 0，两边对不上。查下来是「frames 上限改按 rows 动态判定」
那次重启（另一进程在这台机器上并行操作，见上一节）把这条正在跑的任务从内存里一起清没了：
gateway 对它的 id 直接 404，但 server.py 的 _refresh_from_gateway 原来遇到非 200 一律
静默跳过、保留上一次已知状态——所以 status 永远停在 running，不会再更新，界面看着像在跑
实际已经死了，且无法自愈（除非有人手动改数据库）。

结果：_refresh_from_gateway 里把 404 单独分支出来：gateway 完全不认识这个
gateway_id（通常是所在后端进程被重启，内存态清空）且任务还没到终态时，直接判 failed，
写清楚原因（"任务在执行途中丢失：所在后端进程被重启，内存态被清空，不会再有进展"）。
其它非 200（后端暂时不可达之类）继续保留原状态、下一轮再试，不受影响。
验证：改完重启 console 进程后，b515f90547be 立刻从假"运行中"变成 failed 并带上错误信息。

只改了 h3-console/server.py 这一个函数，这次改动了后端逻辑，重启了 console 进程
（不是静态文件那种直接 cat > 就生效的改动）——按 README 的安全重启法用 ss 按端口
找 PID kill，而不是 pkill -f。重启前确认了四张卡都 ready 且 queued=0,running=0，
不会打断正在跑的任务。


2026-08-20（夜）— frames 上限改按 rows 动态判定 + fl2va/ref2va 默认基线改 2/2
背景：任务 8755c5600378（832×480×362帧）失败，表面看像"弹性调度没生效"，查下来是两件
没关系的事叠加：调度本身是好的（/v1/backends 一直 ready:4/4），是 api.py 的
frames: Field(124, ge=8, le=124) 硬顶把这条请求拒了——跟分辨率无关，一刀切。但上一节
「15 秒时长实测」已经测出 448×256/576×320 这两档能扛住 362 帧，api.py 的校验一直没跟上。
改动一：frames 上限从硬编码 124 改成按 rows（分辨率×帧数）动态判定
api.py 新增 _rows(width,height,frames)（沿用 create() 里本来就有的 ETA 估算公式：
潜帧数×宽×高/1024）和 ROWS_LIMIT=20000，frames 字段上界放宽到 362（协议规格上限），
改用 @model_validator 校验 rows，超限才拒绝，理由写进错误信息里。

20000 这个阈值怎么来的（全部来自「15 秒时长实测」那节的真实数据，不是拍脑袋）：
832×480×124f rows=14430 稳定基准；448×256×362f rows=11984、576×320×362f rows=19260
都能跑（后者峰值 14.5G，吃紧但没崩）；640×384×362f rows=25680 OOM（撞到 20.6G）。
20000 卡在 19260（能跑）和 25680（OOM）之间。

验证：直接对 8010 发请求，832×480×362f→ 422，错误信息里带 rows=41730 > 20000；
448×256×362f→ 202 排队成功，实际开始 running（后来因为下面「改动二」的重启被中途打断，
不是这条校验本身的问题——校验通过、任务正常起跑这一步已经验证了）。

同时把 console 前端（h3-console/static/index.html）的分辨率/时长两个下拉框做成真正联动：
选 832×480 时 10s/15s 直接从选项里消失，而不是像原来那样只放一行提示文字、照样能选中
一个提交必挂的组合。前端判定逻辑（rows()/ROWS_LIMIT）和 api.py 手动保持一致，
注释里写明了"两边数字要一起改"——纯静态文件，cat > 覆盖即生效，没重启 console。
改动二：fl2va/ref2va 默认基线从「4 张全 ref2va」改成 2/2 固定分裂
结果：start-all.sh 冷启动的默认分区改成 GPU0/1=ref2va、GPU2/3=fl2va（原来四张全
ref2va，等 fl2va 需求来了再让 console 的弹性调度器现 flip 一张，13-20 秒冷启动 + 最长
30 秒探测延迟）。改动只在 start-all.sh 里两行 ref2va→fl2va（对应端口 8011/8013），
GPU/端口映射本身没变。调度器代码一行没动——h3-console/server.py 的 supervisor 纯读
/health 实时状态做决策，没有"初始基线"这个概念，2/2 只是冷启动给它的起点，需求超出这个
基线时该怎么弹性 flip 还是怎么 flip，行为跟之前完全一样。已重启验证 ready:4/4 且分区
如预期（gpu1: ref2va, gpu2: fl2va, gpu0: ref2va, gpu3: fl2va）。

⚠️ 这次重启顺带把改动一里那条正在跑的验证任务（448×256×362f，进度 266/574s）中途杀掉了——
是我自己的验证任务（prompt="test"），不是用户数据，无损失，提这一句只是记录"为什么明明验证
通过了却没看到最终产物"。
2026-08-20（晚）— h3-console 任务详情页加「重跑」按钮
结果：/task.html/<id> 详情页状态行旁加了「重跑」按钮。第一版直接后台再 POST /v1/videos
一次，用户反馈不对——应该是把参数带回新建任务表单让人看一眼再手动提交，不是静默重新提交。
改成：点击后把这条任务当初的 req（prompt/分辨率/帧数/turbo/steps/seed/首尾帧或参考图 URL）
灌回对应的 tab（文生/首尾帧/参考图，按 req 里有没有 first_frame_url/reference_image_urls
自动判断）、跳到 /newtask.html，用户确认无误后自己点「提交」——跟手动新建任务走的是同一条
路径、同一次人工确认。没改后端——server.py 的 POST /v1/videos 还是原来那个入口，
只是前端多了一步"回填表单"而不是直接调用。只改了 static/index.html（新增
prefillCreate()/setThumbs() + detail 模板里的按钮），纯静态文件，
直接 cat > .../console/static/index.html 覆盖就生效，不需要重启 console 进程。

⚠️ 用这个按钮验证时顺手发现任务 8755c5600378 失败是参数校验拒绝，不是 bug：
width=832,height=480 配 frames=362 被 api.py 拒了（frames 上限 124，跟上一节
「15 秒时长实测」结论一致——832×480 这个分辨率撑不住 362 帧）。重跑会用同样的参数、
同样会失败，这是预期行为（按用户原话"一样的配置"重跑），不是这个按钮该吞掉或改的错误；
真要让这条任务跑通，需要换成 448×256 或降帧数，属于用户自己改参数重新提交的范畴。


2026-08-20（下午）— h3-console 部署上线，弹性 fl2va/ref2va 调度全链路验证通过
结果：h3-console 从本地实现推进到部署（服务器 /data/models/minimax-h3/console/，端口 8080），
用真实 GPU 完整验证了一遍"提交 fl2va 任务 → 排队 → 自动 flip 一张空闲卡 → 任务自动提交并跑完"，
过程中揪出并修好两个真实 bug（细节见 h3-console/README.md「部署过程中揪出的两个真实 bug」）：


PID 提取从来没匹配上过：ss -lptn 输出里 pid 嵌在 users:(("python",pid=NNNN,...)) 里，
不是独立空格分隔 token，tok.startswith("pid=") 永远不命中，kill 从来没真的执行——旧进程
全须没被杀，新进程因端口冲突立刻退出。改用正则 re.findall(r"pid=(\d+)", ...)。
调度器不知道"已经在切换中"：api.py 冷启动 13-20 秒跨了不止一个 10 秒 tick，中间几轮
误判需求没满足，一个 pending=1 的请求把三张卡都切了过去。加 flipping 字典记账修复。
（操作事故，非代码 bug）pkill -f "<pattern>" 杀了自己的 SSH 会话——命令行本身包含被
搜索的文本，start-all.sh 注释早警告过这个坑，这次真踩了一遍。以后一律用 ss 按端口找 PID。


四卡已恢复到干净的全 ref2va 基线状态（测试期间临时 flip 的那张卡已经切回去、验证过 ready:4/4）。


2026-08-20（上午）— 15 秒时长实测 + 新增 h3-console 管理台（设计+本地实现）
结果：两件事都完成，console 本地跑通并冒烟测试通过（部署见上一节）。
15 秒时长边界实测
MiniMax-H3 官方规格 4–15 秒（362 帧/24fps）不是脚本瞎设的限制——t2va.py/api.py 里的
124 帧上限是我们自己测出的显存边界，不是抄错官方示例（API.md 早就写明这点）。
实测 362 帧在不同分辨率下：


分辨率
结果
峰值显存
单步耗时


448×256
✅ 正常
12.0G
~90s


576×320
✅ 但吃紧（震荡换入换出）
14.5G
217s（慢 2.4×）


640×384
❌ OOM
撞到 20.6G 才崩
—


832×480（线上默认）
❌ OOM（空卡也不行）
撞到 20.65G 才崩
—


结论：15 秒能做到，但线上默认的 832×480 做不到，实用上限在 448×256~576×320 之间。
测试过程中临时停了 GPU3 的 ref2va 后端腾显存（这是测试机，CLAUDE.md 里明确允许），
测完已恢复，四卡 ready: 4/4。
被纠正的两个误解（用户转述 ChatGPT 的建议）

"该先怀疑 Turbo 4-step 加速而不是 NF4"——方向对，我们自己的 A/B 数据支持：同一套
NF4 权重，只关 Turbo、步数 4→50，帧间差异从 16.99 降到 7.366，音频从 −34dB 升到 −27dB，
量化没变、画质肉眼可判断变好，说明 Turbo/步数是比 NF4 量化更大的画质杠杆。
"该下载原版 BF16/FP16 权重，88GB 显存够跑更高精度"——这条路已经被昨天的实验堵死，
不是没试过：bf16 在 sm_75 上无 attention kernel（RuntimeError: No available kernel），
fp16 会让模型输出溢出变黑屏（已用 A/B 实验证伪）。这台硬件上 compute dtype 只能是 fp32，
跟权重存储精度是 NF4 还是 BF16 无关——bitsandbytes NF4 本来就是反量化到 fp32 再算。
"88GB=4×22G 独立显存，H3 不支持模型并行"这条误解也再次被纠正（README.md 第四节早有结论）。
下载 BF16 权重（约 NF4 的 3-4 倍体积）在 5.9MB/s 出口带宽下要 4-5 小时，换来的只是去掉
NF4 约 9% 的量化误差，性价比远不如已经验证过的"关 Turbo、加步数"。

新增 h3-console/（设计文档 + 本地实现，未部署）
需求：给 minimax-h3 的四后端 API 加 Web 管理台（文生/首尾帧/参考图三个界面 + 上传 + 任务列表 +
按需 fl2va/ref2va 弹性分卡）。设计文档 h3-console/DESIGN.md、实现见 h3-console/README.md。
架构上不重做 gateway.py 已经做好的调度/限流/健康聚合，只加它没有的 Web UI/上传/持久化/
弹性分卡决策。本地端到端冒烟测试通过（上传→提交→轮询→下载全链路 + 浏览器 UI 手测），
弹性 partition 调度器（kill+restart GPU 后端切分区）只能在服务器上验证，还没测。


2026-08-18/19 — MiniMax-H3 文生视频从零到出片
结果：成功。两档都出片并通过 ffprobe + 逐像素 + 音频样本验收。
但环境未恢复——见文末「遗留」。
最重要的一条：minimax-h3/README.md 原第一节是错的
原文写「torch.bfloat16 → torch.float16（致命）」，把改用 fp16 当作必须的修正。
实测相反：改成 fp16 才是这条线一直出不了片的原因。

对照实验（448×256×28f，唯一变量是 torch_dtype）：


fp32
fp16


视频像素
mean 140.9 std 50.6
mean 0 std 0


音频
finite
NaN


结果
正常出片 ✅
124 帧纯黑 ❌


根因：模型按 bf16 训练（bf16 有 fp32 的动态范围），sm_75 无 bf16，
fp16 的 65504 上限装不下——dit.blocks.0 输入 absmax 89 就放大到 38176，50 层残差累积必爆。
被推翻的假设（六条，都实测过）


原以为
实际


fp16 是 Turing 上的正确选择
fp16 出全黑视频，fp32 才行


--fp32-accum 是降级第一档
开关生效但输出逐字节相同，对此故障完全不对症


NF4 合成 probe 通过 ⇒ 真实模型可用
单层不溢出推不出 50 层残差不溢出


condition_proj 的 inf 是根因
修好后问题依旧——它只是同一个 bug 的一个实例（库里有 100 处 .to(x.dtype)）


钳位到 fp16 上限可规避溢出
反而更糟：残差 x + attn(...) 中 x 恰为最大可表示值，再加任何正数立刻 inf


m3e / sd-forge 无 systemd ⇒ 手工拉起、恢复有风险
它们由 PM2（God Daemon PID 1467）托管，kill 会被 60 秒内拉回，必须 pm2 stop


实测数据（fp32，单任务）


分辨率
步数
耗时
每步
峰值显存
像素 std


448×256×28f
4 turbo
62 s
15.5 s
16.3 G
50.6


640×384×61f
4 turbo
171 s
42.8 s
11.4 G
51.7


832×480×124f
4 turbo
556 s
107 s
12.3 G
57.85


832×480×124f
50 全质量
5364 s
107.3 s
9.1 G
59.68


每步 107 s 在 turbo 与 50 步下完全一致，是这台机器 fp32 全分辨率的稳定值。
加载：首次从机械盘读 fp32 权重 238 s；page cache 命中后 12–20 s。
fp16 是 36.8 s/步（快 2.9×）但根本出不了片——不是速度取舍。
产物验收

Turbo：7,859,869 字节 · 帧间差异 16.99 · 音频 mean −34.0 dB / rms 0.0199 / 非零 100%
50 步：6,726,194 字节 · 帧间差异 7.366 · 音频 mean −27.2 dB / max −9.2 dB
两者均 832×480 · 24 fps · 124 帧 · 5.17 s · 含 aac 32 kHz 立体声

顺带修掉的

t2va.py 退出码不可信：原脚本只查 audio，从不检查 video，全黑视频照样打印 [done] 并返回 0。
已补 video 有限性 + 纯色检查（std 退出码 3。
--vram-reserve 按 dtype 自适应：fp32=14 / fp16=5。实测 vram_limit 7.3 G 时全分辨率跑通，19.3 G 时 OOM。
PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 写进 run.sh——22 G 卡上碎片曾达 2.49 G 并直接压垮运行。
4 个 probe-*.py 补齐到服务器：README 第九节要求「换硬件后先跑 probe-* 四个」，但服务器上原本只有 3 个脚本。

新增

minimax-h3/api.py + api-run.sh：异步任务式 HTTP API（提交拿 id → 轮询 → 下载）。
worker 在写文件前自验像素 std 与音频有限性，不会返回"成功但没用"的产物。
minimax-h3/API.md：调用说明、参数范围与理由、错误码、Python 轮询示例。
HANDOFF.md：交接文档，CLAUDE.md 已加入口指引。
deploy-scripts/RESTORE-GPU.md：停机/恢复 runbook（含 PM2 那条更正）。

方法教训

诊断配置必须与故障配置逐项一致：前几轮用中文 prompt 诊断、英文默认 prompt 复现，
溢出点不同，定位出的路径在真实故障里不触发，白跑几轮。
自检要守在会失败的位置：查 .to(fp16) 之前的 fp32 张量永远显示"正常"，溢出恰在转换处。
cmd1 && cmd2 & 的 & 作用于整条链：cat > file && ... & 会让文件写入与执行竞争，
曾因此跑了一个 0 字节脚本还以为它成功。上传与启动要分两步。
pgrep -f "gunicorn.*7590" 会匹配到自己那条 SSH 命令行，照着 kill 会误杀；
用 nvidia-smi --query-compute-apps=pid 反查。
ffmpeg -af volumedetect 输出易被 grep 漏掉，误报"无音频流"；用 PyAV 解码算 rms 更可靠。
prompt 必须从文件读：三层 shell 会吃掉引号，传进去是空串，报错是
cannot reshape tensor of 0 elements——看着像 transformers 的 bug，实际是输入为空。

⚠️ 遗留（未完成）

四个服务仍是停的 → 已决策，不是遗留项。2026-08-19 16:40 用户明确「停止 llm38」「只留着 h3 即可」，
所以 llm38 / whisper / m3e / sd-forge 停着即为目标状态；仅 H3 API（8010 + 8011）保留运行。
四者的恢复命令备在 deploy-scripts/RESTORE-GPU.md，需要时再起。
llm38 与 H3 共存的显存约束（将来恢复时才需处理）：llm38 跑 256K 需四卡各约 14.3 G，
而 GPU1 现被 8010 实例占着只剩 8.95 G。共存需 --parallel 1 --ctx-size 262144
（单请求仍 256K，并发降为 1，省 16 G），或先停一个 H3 实例。
t2va.py:47 的 max(6.0, ...) 地板值：空闲显存 
API 无鉴权，与这台机器上其他服务一致；任务状态存在内存，进程重启即丢（本次已实际发生）。

2026-08-18 — 单请求上下文 32K → 256K（llm38）
结果：成功。中断 11 秒（17:47:14 停 → 17:47:25 就绪，远快于预估的 2 分钟，因为 CUDA JIT 缓存已热）。
用户问的那个问题：不，上限不是 128K
GGUF 元数据里 qwen35.context_length = 262144——模型原生 256K，之前所有文档写的 128K 都是低估。
python3 /home/admin/qwen38-deploy/ggufmeta.py /data/models/Qwen/Qwen3.8-27B-GGUF/Qwen3.8-27B-Q5_K_M.gguf


llm-setup.md 旧表里只列到 --parallel 2 --ctx-size 262144（128K/请求），那不是硬件极限，也不是模型极限，只是当时没查元数据。
改了什么
只动两个参数，其余（模型、镜像、采样参数、健康检查、挂载）逐字未变：


改前
改后


--ctx-size（总池）
131072
524288


--parallel（槽位）
4
2


单请求上限
32K
256K


并发槽位
4
2


不需要 YaRN：524288 是总池，被 2 槽均分后每槽 262144 = 正好等于 n_ctx_train，没有外插。llm-setup.md 第 65 行「524288 (YaRN 2x)」把总池和单请求上限混为一谈了，已订正。
实测数据


指标
改前（32K×4）
改后（256K×2）


n_ctx_slot
32768
262144


显存（llm38 自身）
29.4 GB
57.3 GB


四卡合计占用（含 whisper）
32.7 GB
61.4 GB / 88 GB


生成速度（短上下文）
23.4 tok/s
23.4 tok/s（无变化）


生成速度（150K 上下文）
—
16.7 tok/s


提示处理（11K 提示）
1491 tok/s
1491 tok/s


提示处理（150K 提示）
—
979 tok/s


四卡分布：GPU0 15264 / GPU1 14310 / GPU2 16620 / GPU3 15254 MiB。GPU2 只剩 5.4 GB 最紧，起新负载时避开它。
验收：大海捞针（150K token）
把一条真信息埋在 4000 条填充记录的第 1800 条，提示总长 149,880 token——这个长度连改前的 131072 总池都放不下，是硬证明而非软验证。


truncated = 0（关键：没有静默截断）
精确取出「QX-7741-KM / 周敏」，thinking 里明确引用了「条目1800」
中文连贯无乱码
3 路并发全部正常返回，healthcheck healthy / FailingStreak=0

代价，明说

并发从 4 降到 2。 第 3 个请求不会被拒，会排队。公网 qwen.wudaima.com 若真有多人同时用，排队会变明显。
长提示很贵。 256K 提示光 prefill 就约 4.5 分钟（按 979 tok/s 算），且期间独占一个槽位。150K 那次端到端 2m43s。
显存余量从 55 GB 掉到 26 GB。 minimax-h3 是按「空闲显存 − 2 GB」自适应的，这条线的可用显存被同步压缩了，两边共用一台机器时要注意。

回滚
旧容器改名保留没删：
docker rm -f llm38 && docker rename llm38_prev llm38 && docker start llm38   # 约 15 秒


切换脚本 /home/admin/qwen38-deploy/ctx256k.sh 自带失败自动回滚（容器起不来或 8 分钟不健康就自动退回）。确认稳定后再 docker rm llm38_prev——/ 分区只剩 29 GB。
想要 256K × 4 并发？可以，但没做
-ctk q8_0 -ctv q8_0 把 KV 量化到 8 bit，KV 从 64 GiB 降到 32 GiB，256K×4 就放得下。没做的原因：用户要的是最大上下文不是最大并发，而量化 KV 会引入质量变化，不值得在一次变更里叠两个变量。要做的话单独做，单独测。
2026-08-18 — MiniMax-H3 文生视频部署（进行中）
结果：环境就绪并通过全部兼容性实测；模型下载中（33 GB / 6 MB/s），尚未完成首次出片。
详见 minimax-h3/README.md。

服务器侧：/data/models/minimax-h3/。系统级零改动——没装 CUDA、没动驱动、
没碰 /usr、没改 ~/.local。venv 用 --system-site-packages 复用已有的
torch 2.9.0+cu128（其 arch_list 含 sm_75），只额外装了 bitsandbytes 0.50.1 和 diffsynth。
被推翻的假设


原以为
实际


照抄官方 NF4 示例即可
❌ 三处必改：全篇 torch.bfloat16 → float16；vram_limit 取的是 mem_get_info()[1]（总显存），四张卡都有常驻服务，必须改 [0]（空闲）；low-vram 示例的 offload_device="disk" 在 7200rpm 机械盘上是 87 秒/步的 I/O 灾难，改 CPU 内存 offload。


bf16 只是慢一点
❌ sm_75 上 bf16 没有任何高效 attention kernel（EFFICIENT 和 FLASH 都报 No available kernel），PyTorch 不报错、静默掉到 MATH 后端物化整个注意力矩阵。14k token 序列必 OOM，且症状伪装成显存不足而非 dtype 问题。光测 bf16 matmul 会得出错误结论——它是能跑的（cuBLAS 升位模拟）。


4×22 GB 可以合起来跑一个大任务
❌ DiffSynth 的序列并行（utils/xfuser/）只被 wan_video.py 和 mova_audio_video.py 引用，H3 pipeline 零引用。叠加四卡无 P2P + 跨 NUMA，只能做独立 worker 并发，且并发数由内存（每 worker 约 32 GB / 共 128 GB → 2–3 个）而非显存卡死。


Turing 上只能走 llama.cpp
❌ 那是 LLM 的结论。PyTorch + bitsandbytes NF4 在 sm_75 上实测可用（bnb 4-bit 的最低要求正好是 sm_75）。


nohup 足够让下载脱离 SSH
❌ 不够，SSH 通道关闭仍会带走进程，必须 setsid（手册第三节其实写了，没照做）。另外开两个下载进程会互相破坏同一个 ._____temp 分片——出口带宽是瓶颈，并行毫无收益。


实测数据（RTX 2080 Ti / sm_75 / torch 2.9.0+cu128）
SDPA bfloat16 EFFICIENT → No available kernel      SDPA float16 EFFICIENT → OK
SDPA bfloat16 FLASH     → No available kernel      SDPA float16 FLASH     → 仅 sm80–sm121
SDPA bfloat16 MATH      → OK（朴素实现，会 OOM）

真实 H3 形状 S=14100 H=56 D=128 的 fp16 SDPA EFFICIENT → 0.21s
fp16 GEMM 有效算力 → 54.3 TFLOPS（张量核满血）
fp16 深链数值稳定性 → finite
NF4 fp16 前向 → finite，rel_err 0.0913；prequantized 重载 → match=True


DiT 是稠密 30.9B（50 层 / hidden 5376 / 56×128 heads / ffn 14336，无 MoE），
480×832×124 帧约 14,100 token、830 TFLOP/步。故 50 步估 20–35 分钟，
Turbo 4-step LoRA 估 2–4 分钟——LoRA 可叠在 NF4 上（AutoWrappedQuantizedModule
继承 LoRAHotLoadMixin，在量化输出之后做加法，不需反量化基座）。
环境里两个坑

~/.local 的 bitsandbytes 0.45.1 是坏的（'NoneType' object has no attribute
'cquantize_blockwise_fp16_nf4'），venv 内装 0.50.1 覆盖。
不要设 PYTHONNOUSERSITE=1：这台机器的 torch / transformers / av 都在
~/.local，屏蔽掉会连 torch 一起丢。venv 的 site-packages 本就排在它前面。

容器变更（用户授权，可逆）
停了 llm（旧 llama.cpp，unhealthy 5 天，已被 llm38 取代）——恢复 docker start llm。
whisper 停后已恢复（只用单卡，停它零收益）。llm38 全程未碰。
启动参数备份在 /data/models/minimax-h3/backup/。
2026-08-18 — Qwen3.6-27B → Qwen3.8-27B
结果：成功。中断 1 分 51 秒（17:03:14 停 → 17:05:05 就绪）。
起因
用户想部署 Qwen/Qwen3.8-27B-FP8。结论是 FP8 版本装不了，改用 GGUF。
为什么 FP8 不行（三道坎，第一道是硬的）

2080 Ti 是 Turing，compute capability 7.5。FP8 原生需 Ada(8.9)/Hopper(9.0)；vLLM 的 fp8_marlin 回退内核要求 Ampere(8.0+)。7.5 连回退路径都够不着——不是配置能绕的，是芯片里没有那个电路。
Turing 不支持 bf16，而 FP8 权重的 scale 用 bf16 存。（机器上现有 vLLM compose 全带 --dtype=half 就是这堵墙留下的痕迹。）
即便前两条不存在，机器上最新的 vLLM 镜像是 v0.10.2（11 个月前），不认识 Qwen3.8 的 Gated DeltaNet + Gated Attention 混合架构。

最终方案
bartowski/Qwen3.8-27B-GGUF 的 Q5_K_M（19.32 GiB / 20,752,787,040 字节），llama.cpp b10481 镜像，容器名 llm38，端口 8000。

选 Q5_K_M 而非平移 IQ4_XS：四卡 88 GB 只用了 29 GB，余量充足，质量提升是白拿的。
过程中被推翻的三个假设
对抗性验证阶段推翻了三条原本打算照做的事，都值得记住：


原计划
为什么错


新旧模型并存在 8000/8001 上 A/B 对比
❌ GPU3 只剩 10.7 GB（whisper 常驻 3.2 GB），而 llama.cpp 默认 tensor-split 按总显存而非剩余显存均分，不加 -ts 必 OOM。更要命的是现有服务的 context checkpoint 是惰性分配的（149.626 MiB × 4 slot × 8，上限约 4.7 GB），新容器吃光余量后公网服务会在某次多轮长对话时突然 OOM 挂掉。改为串行切换。


沿用 Qwen3.6 的采样参数
❌ Qwen3.8 thinking 模式官方推荐 temp 1.0 / top-k 20 / min-p 0.0；照抄 3.6 的 0.7/40/0.01 会让 thinking 质量下降。且 llama.cpp 默认是 top_k=40 / min_p=0.05，不显式写就是错的。


靠 MTP 推测解码提速
❌ --spec-type draft-mtp 在 sm_75 上对 hybrid 模型根本不激活（llama.cpp issue #24670）。网上「+33~39%」的说法在这台机器上吃不到。而且 MTP 头是独立 sidecar 文件，bartowski 仓库根本没有。


差点踩中的静默陷阱
llama.cpp build 必须 ≥ b10450（DeltaNet CUDA 修复 commit ece963f4）。b10419~b10450 的症状是加载正常、显存正常、tok/s 正常、输出全是乱码——机器上原有的 b9570 正好在雷区里。

上线前验证：docker run --rm --entrypoint /app/llama-server <镜像> --version，实得 build 10481, commit 25ae3a9b3。
实测数据


指标
Qwen3.6-27B IQ4_XS
Qwen3.8-27B Q5_K_M


权重
15.77 GB
19.32 GB


生成速度
28 tok/s
23.4 tok/s


显存（四卡合计）
29.3 GB
29.4 GB


上下文
131072
131072


权重大了 3.5 GB 显存却几乎没变：Qwen3.8 的 64 层里只有 16 层是标准注意力（full_attention_interval=4），48 层是 Gated DeltaNet，KV cache 只有同规格纯注意力模型的约 27%。

四卡分布：GPU0 7448 / GPU1 7336 / GPU2 8110 / GPU3 6532 MiB。
验证结果

SHA256 e731e180460b906f373294a4e2de10541e80ee676af7f8c949a84dbb6ed3caa8 与官方逐字节一致
中文输出语义连贯，无乱码（本次最大风险，已排除）
healthcheck healthy / FailingStreak=0
5 轮连续请求显存恒定 29426 MiB，无 CUDA graphs 泄漏
下游硬编码旧模型名 Qwen_Qwen3.6-27B-IQ4_XS.gguf 仍返回 200 + 正常内容（服务端不校验 model 字段）

顺带修掉的
镜像自带的 healthcheck 写死 curl localhost:8080，而服务在 8000，导致旧容器从启动起连续失败 16321 次、常年显示 unhealthy。新容器用 --health-cmd 覆盖指向 8000。这个假红灯之前会掩盖真故障。
遗留项

单请求上下文实际是 32K 不是 128K：--ctx-size 131072 是总池，被 --parallel 4 均分。要单请求 128K 需改成 --parallel 2 --ctx-size 262144（约 42 GB，显存够）。待用户决定。
多模态 mmproj-Qwen3.8-27B-f16.gguf（885 MB）已下载在同目录，但未挂载，首轮保持纯文本。需要图像输入时加 --mmproj 重启。
CUDA graphs 被 GGML_CUDA_DISABLE_GRAPHS=1 关掉以规避 Turing 显存泄漏（issue #25835），上游修复后可 A/B 试着开。

同期发现的其他问题（未处理）

/ 分区仅剩 29 GB（87%），docker 镜像和日志都写这里。
nginx 的 4016/4018 两个前端后端 4017/4019/4020 全部无监听，聊天应用是坏的。
FRP 的 gateway.wudaima.com → 8080 和 comfyui.wudaima.com → 8188 两条隧道空挂，本地无服务。
公网 qwen.wudaima.com 无鉴权；SSH 22 经 FRP 映射到公网 6000 且允许密码登录。