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MiniMax-H3 竖屏走的还是 width/height 机制，没有单独的 orientation 字段。给4个已实测 横屏档位（1344×768/832×480/448×256/1024×576）各配一个宽高互换的竖屏选项，帧数上限 沿用对应横屏档位的实测值（同总像素数，显存/耗时特征预期一致，但没有专门重跑过竖屏 OOM 边界测试）。前端 RESOLUTIONS 和后端 RESOLUTION_CEILINGS 保持同步。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01EhWwz7mLf5PLBn6noJoAcG
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服务器意外重启后 raylight/h3-console 全灭才发现之前没有任何开机自启配置， 补上三个 unit（raylight.service 只管开机拉起一次，两个 h3-console 实例走 Restart=on-failure），详见 CHANGELOG。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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重置显存：raylight/server.py 加 /admin/reset-gpu（不挂在具体任务上的通用硬重启入口，应对 actor崩溃不自愈、显存卡在高位但JOBS里没有running任务的情况）。h3-console/server.py 加对应 代理端点 + 一个25秒的"重置中"窗口锁——硬重启期间端口直接连不上，提交新任务只会拿到一个费解 的连接失败，改成明确的409告诉用户还要等多久。前端加"重置显存"按钮，触发后禁用提交按钮、 轮询/health直到真正恢复。停止运行中任务(cancel)同样会触发这个锁。 下线旧接口：排查一次OOM发现GPU1被另一进程占着——另一个并发会话手动拉起了旧的 minimax-h3/gateway.py+api.py四个worker，测试他们改的代码，跟raylight抢卡。按端口停掉， 停了两次都被重新拉起（没有cron/systemd/supervisor在自动重启，是手动执行start-all.sh）， 所以把start-all.sh/start-gateway.sh改名成.disabled-20260824，留DISABLED-README.md说明 原因和恢复方法，代码权重都没删。 顺带查到两处过期文档：LLM(llm38)容器实际6天前就已经Exited了，qwen.wudaima.com早就打不通， 不是本次操作停的；"（常驻）whisper GPU3"这条也是过期信息，当时机器上根本没有whisper进程， 实际常驻的是stable-diffusion-webui-forge和一个embedding服务，跟本仓库两条工作线都无关， 已经一并停掉。CLAUDE.md/CHANGELOG都同步更新了。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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之前撞过好几次 CUDA OOM，事后查 nvidia-smi 才发现是别的工作负载（比如旧 minimax-h3 四卡 worker）在偷偷抢显存，提交任务前完全看不出来。raylight/server.py 的 /health 新增 gpus 字段 （直接读 nvidia-smi，不缓存），console 的 /v1/backends 是纯透传所以不用改，前端在原来的 "后端: ready/排队/运行中"下面加每张卡的显存占用(GB)/百分比/利用率，超过18GB标⚠。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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排队/取消：新增 cancelled 状态区分"排队未跑就被取消"和"运行中被打断"；运行中任务现在能点 "停止"——实测确认 ComfyUI 的 /interrupt 打断不了 Raylight 的 Ray 子进程（打断前后 GPU 一直 100%利用率），唯一办法是硬重启整个服务，已实测两种场景（初始化阶段/满载采样阶段）都能正确 收回 GPU。 参考视频/音频：GenReq 加 reference_video_urls/reference_audio_urls，用 ComfyUI 核心节点 LoadVideo→GetVideoComponents 接参考视频（自动带上视频自己的音轨），LoadAudio 接独立音频。 console 上传接口按类型分级限流，"多参考图生视频"tab 加对应上传框，task.html 的参考图/视频/ 音频现在都能直接预览播放（不再只显示文件名），不再需要跳出去看。 顺带修复：报错文本截取从头/尾盲截改成直接定位"XxxError: ..."模式，不会再被 traceback 里的 超长张量 dump 淹没掉真正的报错原因；console 自己的 partition 判断补上新字段，跟 raylight 那份 保持一致。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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用 Turing 版 SageAttention2 替换 TORCH_MATH 后端，解开了之前反复出现的 832×480×124帧/ 448×256×362帧/1024×576×60帧 OOM；又修复了 asyncio.CancelledError 被 contextlib.suppress (Exception) 漏接导致任务卡死在 running 的根因 bug。基于修复后的完成检测，实测出 4 个分辨率 的真实 CUDA OOM 上限（448×256 是画质上限，非显存上限），写进 server.py 的提交校验和 console 的分辨率/时长下拉联动，超上限请求直接拒绝而不是排队后才失败。详细过程和数据见 CHANGELOG.md 和 raylight/notes.md。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>