173787247/dsh-wsl-gpu

套件安装： 见 dsh-wsl-kit。推荐 KIT_SET=daily | llm | github | full。故障树：TROUBLESHOOTING.zh.md。

DeepSeek Harness 工具：gpu_doctor — WSL 里查 nvidia-smi、显存压力、Blackwell/5080 提示，以及 Ollama / vLLM / Unsloth Desktop 是否抢同一张卡。

English → README.md

在套件里的位置

报告 nvidia-smi、Blackwell 提示，以及推理端口是否已被占用。

flowchart LR
  agent["dsh agent"] --> tool["gpu_doctor"] --> gpu["nvidia-smi / 显存"]

整套关系图和版本快照：dsh-wsl-kit 中文说明。本插件是 0.2.2（full，也在 llm）。不要把那份总表抄进本 README。

兼容性

项	值
插件	dsh-wsl-gpu 0.2.2
最低 dsh	≥ 0.1.2（Windows 中继 :3081 一次性 ?token=）
最新验证	以 dsh-wsl-kit 兼容性 为准（当前 0.2.0-rc.2）— 套件唯一真源
套件档位	llm / full（也可单独装）
云端 Flash	settings / llm-deepseek 使用 deepseek-flash（V4.1 Flash）；本插件不配置模型 id
Agent Teams	上游实验包；本插件不依赖

套件版本地板：check-plugin-versions.sh。故障树：TROUBLESHOOTING.zh.md。

为什么需要

本机推理靠 Windows NVIDIA 驱动把 GPU 透进 WSL2。一张约 16GB（如 5080）上同时开 Ollama + llama-server + vLLM 很容易 OOM。本工具一次给出可见性、显存和推理端口占用。

安装

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/173787247/dsh-wsl-kit/master/install.sh | KIT_SET=llm bash
# 或：
dsh plugin --profile web add github:173787247/dsh-wsl-gpu

驱动更新、CUDA 编不过、再开大 GGUF 之前，让 agent 跑 gpu_doctor。

你会看到

• 解析后的 GPU：名称、驱动、已用/总显存、利用率、算力版本
• Blackwell / RTX 50 提示（sm_120、CUDA 12.8+/13.x）
• 推理端口：11434 / 1234 / 8000 / 8080
• 下一步可接 host_reach、docker_doctor focus=vllm

配置

- id: dsh-wsl-gpu
  name: dsh-wsl-gpu
  config:
    timeoutMs: 20000
    probeTimeoutMs: 1200
    probeInference: true

测试

npm test

许可

MIT