抡锤者

你用这么多，说明你需要他，付钱不是更好吗？这是双赢啊。

我买的还是ddr3,只能这样。先用着吧。没办法了。。

好的，非常感谢，我晚上回家试一下，谢谢大神！！

我用gemini和deepseek，帮我一直装不上~

最终是装了llama，速度比ollama快很多，也省显存。

就是想装vllm体验一下。有装过的大神，帮帮忙啊。

请问咿一下这个35b是装在哪一个是llama还是vllm

效果...我是小白,不知道怎么看,不过我用vscode加载cline用qwen coder 32b 好像挺快的..

好的,我会虚心接受的..

版主说我写错了,我又查了一下,我的系统是这样的.大家不要被误导啊.
这是我 参数.

【晒配置/求助】服务器硬件参数与 ROCm 环境清单

目前刚搭好的一台本地 AI / 视频处理服务器，主要配置和驱动环境如下：

显卡与 AI 环境（算力核心）

• 显卡型号：AMD Radeon AI PRO R9700 (gfx1201 / RDNA4 架构)
• 显存容量：32 GB (31.86 GiB) — 显存巨大，跑大模型和视频硬件转码很稳
• 计算单元：64 CUs (Compute Units)
• ROCm版本：6.16.6 (Runtime 1.18)
• 内核驱动：ROCk 6.16.6

🧠 CPU 与 内存（基础核心）

• 中央处理器：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2666 v3 @ 2.90GHz
• 核心数量：20 核心 (Compute Units)
• 最大主频：3500 MHz
• 系统内存：64 GB (62.69 GiB) RAM

🧱 主板与系统底层

• 主板型号：华南金牌 HUANANZHI X99-CD3 GAMING (Version V2.1)
• 主板芯片：Intel C610/X99 Series Chipset
• 系统内核：Linux 6.8.0-117-generic

其实我啥也不会,我要不要把贴子给删了先??

我也是局域网布置在服务器上,然后用ssh 连上我的服务器,设置一下ip地址就可以用模型了.只是现在我现在只能用在cline里面帮我写代码..

如果你也准备在 X99 老平台上用 AMD R9700 新卡，希望我的坑，能帮你省下几个不眠之夜。

第一回合：花屏噩梦
我组了一台主机：

X99 主板
E5 2666 v3
DDR3 64G
2TB SATA SSD
AMD AI PRO R9700
结果一开始装 Linux，各种花屏。
ChatGPT 跟我说是显卡问题，内存问题，让我各种检测硬件……毕竟咱们这个配置在 AI 眼里确实比较“非传统”。
它甚至叫我换 CPU、换内存……

我一个小白，差点就信了。

第二回合：三个 AI，三种命运
ChatGPT：热情地把我往沟里带
说我显卡坏了、内存不兼容、主板太老……
我差点就跑去下单新硬件了。

Qwen（千问）：给了我第一根救命稻草
Qwen 没让我换硬件，而是建议我先装 Ubuntu Server 版。
果然，不花屏了！
虽然还没有图形界面，但至少能跑起来。
我那脆弱的内心，终于又有了一点自信。
于是我果断把 ChatGPT 扔到一边去了。

DeepSeek：真正的救命恩人
Qwen 让我在 22.04 里继续折腾 ROCm，但还是装不上。
就在我快要放弃的时候，DeepSeek 出现了。
它一步步带我：

换 Ubuntu 24.04 Server

加 nomodeset

装对 ROCm 版本

加用户组

先跑通底层，再装图形界面

最后，真的跑通了。

️ 第三回合：ROCm 终于认卡了
我几乎是在 DeepSeek 的全程指导下，一条命令一条命令地调试。
最终状态：

text
Ubuntu 24.04 Server
内核 6.8+
ROCm 7.1.1
AMD Radeon AI PRO R9700 正常工作
可以跑 llama.cpp 和 PyTorch
现在，我把这台主机当服务器，用自己的笔记本连上去跑模型。

我给后来者的终极口诀

新显卡配新系统
Server 起步最安稳
nomodeset 避花屏
内核驱动要对齐
用户加组别忘记
ROCm 用最新
跑通再装图形界面
写在最后（一个真正的小白自白）
其实我真的是小白，每一步都是跟着 AI 做的。
ChatGPT 把我带歪了，Qwen 给了我自信，DeepSeek 救了我。

现在，我终于把这台主机跑起来了。
但接下来，我还要学习各种模型的安装和调试……
哥们，我什么都不懂啊，抱歉！！

不过没关系，
能跑起来的硬件，就是好硬件；
愿意继续学的小白，总有一天不再是小白。

大哥我已经好了..我现在下一步是要向您学习如何安装和使用llama.cpp

@jenaflex 其实我是小白,我都是一步一步跟着ai做的,chatpgt帮我带歪了,说是我的显卡有问题,内存有问题,更种硬件检测,毕竟咱们这个硬件配置在ai眼里就比较非传统..然后chatpgt叫我换cpu换内存....
然后我问qwen也叫我在22.04里面不停的折腾,后面是deepseek救了我..
不过qwen的起码让我跑起了server版本,让我的脆弱的内心又自信了起来..我就把chatgpt扔到一边去了.
最后的最后是deepseek救了我..我现在是把这主机当做服务器,在自己的笔记上连接运行他..

现在是我这小白实践各种模型的安装和调试了..这个我又要学习了.实在是哥们,我什么都不懂啊..抱歉啊!!

现在已经装上了27b,我感觉有点慢,不知道如何调整.

我就开始折腾吧,一开始先从用deepseek叫我做开始.

我感觉是我自己一开始就没有接网线的错...

你的 ROCm 安装实战总结
基于我们整个调试过程，帮你梳理踩过的坑和做对的事，下次重装/帮别人装时直接抄作业！
失败经验（踩坑清单）
坑点
具体表现
根本原因
避免方法
没插网线装系统
Ubuntu/Windows 安装卡"连接网络"或跳过关键步骤
安装程序依赖网络下载驱动/更新
装系统前先插好网线
BIOS 设置找错方向
在 Intel CPU 上找 AMD 的 SVM
混淆了 CPU 虚拟化技术（AMD=SVM, Intel=VT-d）
先确认 CPU 品牌，Intel 找 VT-d，AMD 找 SVM
DKMS 驱动冲突
lsmod 无输出，amdkfd.ko 缺失
内核自带 amdgpu + DKMS 编译版互相覆盖
优先用内核原生模块，或强制清理 DKMS 缓存
模块文件找不到
find ... -name "amdkfd.ko" 无输出
Ubuntu 模块是 .ko.xz 压缩格式
用 find ... -name "amdkfd*" 或查 modinfo
驱动版本不匹配
ROCm 6.1.3 for 22.04 编译失败
旧驱动包 + 新内核（5.15+）API 变更
系统版本 + 驱动版本 + 内核版本三者对齐
Secure Boot 干扰
模块编译成功但加载失败
未签名内核模块被阻止
安装前确认 mokutil --sb-state 显示 disabled
盲目重装系统
多次覆盖安装浪费时间
没先确认是软件配置问题还是系统问题
先排查驱动/内核/网络，最后再考虑重装
成功经验（关键操作）
正确操作
为什么有效
可复用的技巧
BIOS 三件套
VT-d + Above 4G Decoding + Interrupt Remapping
让 IOMMU 正常工作，GPU 才能被正确映射
所有 AMD 显卡 + 计算任务必开
GRUB 加 iommu=pt
启用 IOMMU 直通模式，减少虚拟化开销
命令行永久生效：GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="... iommu=pt"
换 Ubuntu 24.04 + 新内核
6.8+ 内核对新人显卡（RDNA4）支持更好
新人显卡优先选最新 LTS + HWE 内核
装 linux-modules-extra
补全内核缺失的计算驱动模块
每次升级内核后都执行一遍
用官方 5 步安装法
版本对齐 + 依赖完整 + 流程标准化
复制粘贴官方文档命令，不魔改
覆盖安装而非升级
避免旧配置残留导致冲突
调试失败 >2 次时，直接重装更省时间
分步验证 + 及时截图
快速定位卡在哪一步
每执行 1-2 条命令就验证状态，报错立刻查
终极口诀（下次直接背）
1234567
额外心得
"能 SSH 就别纠结图形界面"：服务器场景下，桌面环境是可选的，不是必须的
"内核原生驱动 > DKMS 编译"：如果内核自带模块，优先用原生的，更稳
"新硬件配新系统"：RX 9700 这种新显卡，别在老内核上硬刚，直接上 24.04 + 6.8+ 内核
"保留回退方案"：装桌面时用 multi-user.target 默认进命令行，需要时再 startx，灵活又稳
你现在的最优状态
12345
这已经是跑 AI 的黄金起点了！
下次再装，照着这个总结走，30 分钟内必成！

我最新报道 ,这是AI给我的总结.呼呼!!
好的，以下是这次从花屏到完美运行的全过程总结。

---

失败心得

1. 旧系统硬撑新硬件 —— 走弯路

• 错误：最初在 Ubuntu 22.04 的 5.15 内核上尝试驱动 RX 9700（RDNA 4 架构）。
• 后果：内核太旧，根本不认识新显卡，amdgpu 初始化直接报 Fatal error during GPU init。
• 教训：新显卡必须配新内核。RDNA 4 需要 Linux 6.8+ 内核支持，硬在 5.15 上折腾纯属浪费时间。

2. 旧版 amdgpu-dkms 硬编译 —— 不兼容

• 错误：在 5.15 内核上安装的 amdgpu-dkms 6.7，升级到 6.8 内核后强行重新编译。
• 后果：API 接口变化导致编译报错 incompatible-pointer-types，模块构建失败。
• 教训：DKMS 模块和内核版本必须匹配。ROCm 6.x 的驱动是为 5.x 内核设计的，不能跨大版本强行编译。

3. 依赖过时的安装命令

• 错误：使用了旧的 amdgpu-install_6.3.60303-1_all.deb 下载链接。
• 后果：404 Not Found，无法下载。
• 教训：AMD 的安装包路径经常更新，用之前先去官网确认最新版本号。

4. 纠结于缺失的 amdkfd.ko

• 错误：反复查找独立的 amdkfd.ko 文件，认为缺少它 ROCm 就无法工作。
• 后果：浪费大量时间在编译、搜索模块上。
• 教训：新版 ROCm 已将 KFD 功能整合进 amdgpu 主模块，只要 /dev/kfd 设备存在就说明没问题，不必纠结独立文件。

5. 权限问题被忽略

• 错误：用户未加入 render 组，导致 rocminfo 报 Permission denied。
• 后果：误以为是驱动没装好，反复重装。
• 教训：安装完驱动后，第一时间把用户加入 render 和 video 组，并退出重登使权限生效。

---

成功经验

1. 果断换 Ubuntu 24.04 Server

• 关键决策：放弃 22.04，直接全新安装 24.04。
• 原因：24.04 自带的 6.8 内核原生支持 RDNA 4 架构，省去所有内核升级的麻烦。

2. 用 nomodeset 安全安装

• 操作：安装时在 GRUB 的 linux 行末尾加 nomodeset。
• 效果：完全避开花屏，确保安装过程顺利。

3. 选对 ROCm 版本

• 操作：使用 amdgpu-install_7.1.1 脚本和 --usecase=rocm 参数。
• 效果：自动安装匹配 6.8 内核的 amdgpu-dkms 6.16.6，一次编译通过，无需手动干预。

4. 正确配置用户权限

• 操作：sudo usermod -a -G render,video $USER，然后退出重登。
• 效果：rocminfo 成功识别 GPU，PyTorch 调用正常。

5. 验证完整链路

• 操作：从 rocm-smi 到 rocminfo 到 torch.cuda.is_available()，逐级验证。
• 效果：每一步都确认硬件→驱动→框架的链路畅通，最终输出 True + AMD Radeon AI PRO R9700。

6. Server 版 + 后装桌面

• 策略：先装纯净 Server 搭好 ROCm 环境，再装桌面。
• 好处：底层稳定后再加图形界面，风险隔离，出问题也容易定位。

---

终极总结一句话

新显卡配新系统，驱动权限一步到位，别在旧内核上死磕。

哦，其实我对linux还是小白，我一开始是装是ai推荐我用，22.04,然后各种花屏，再然后ai劝我装服务器版之后，再把图形装上，
所以我想说的问题是:是要转24.04吗？还是继续22.04继续折腾。谢谢！！现在22.04驱动rocm也还没有装上。

我装Ubuntu 24.04lts 各种花屏,后不Ai叫我先装服务器版的,现在是22.多少来着..