第八十六篇-Strata 部署指南（Ubuntu 22.04 + Tesla V100【单卡】）

木卫二号Coding2026-10-12 11:08

目标环境 ：宿主机 Ubuntu 22.04，GPU 为 Tesla V100（Volta，sm_70）

运行方式 ：Docker 容器（CUDA 12.8 镜像）内编译并启动 Strata 服务

模型：Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF-IQ2_XS

目录

步骤 内容
[步骤 1](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源）
[步骤 2](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 工具链：编译器 + Python
[步骤 3](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit）
[步骤 4](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 环境变量与模型路径
[步骤 5](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动）
[步骤 6](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 启动服务
[步骤 7](#步骤 内容 步骤 1 创建容器（CUDA 12.8 镜像，走 HF 镜像源） 步骤 2 工具链：编译器 + Python 步骤 3 第三方依赖 llama.cpp（固定 commit） 步骤 4 环境变量与模型路径 步骤 5 首次安装：编译 + 下载 + 拉取 MTP（只装不启动） 步骤 6 启动服务 步骤 7 测试接口) 测试接口

关键约定

约定 1｜端口一致性

启动时的 --port 与测试时的端口必须一致。本文全文统一使用 28199。

约定 2｜GPU 架构

V100 是 Volta（sm_70），CUDA 13 编译的引擎**，并设置 STRATA_EXPERIMENTAL_SM60=1。

约定 3｜路径一致性

--gguf-dir 与软链接必须指向同一个目录，两处保持一致。

步骤 0 | 环境准备

复制代码 
/home/strata/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF-IQ2_XS
  mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.gguf
  Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ2_XS-00001-of-00002.gguf
  Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ2_XS-00002-of-00002.gguf

下载地址：https://hf-mirror.com/ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF/tree/main

步骤 1｜创建容器

bash 复制代码 
# --network host：容器共用宿主机网络，端口可被局域网访问
# -v /home/strata:/host：模型与 Strata 目录持久化，容器重启不丢数据
docker run -it --name strata-v100 --gpus all \
  --ulimit memlock=-1:-1 --shm-size=32g --network host \
  -v /home/strata:/host -w /host/Strata \
  -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \
  -e STRATA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc \
  docker.1ms.run/nvidia/cuda:12.8.2-devel-ubuntu24.04 bash

容器创建后，后续进入容器无需再 run：

bash 复制代码 
docker start strata-v100
docker exec -it strata-v100 bash

步骤 2｜工具链：编译器 + Python

bash 复制代码 
apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
  build-essential git curl unzip ca-certificates libatomic1 \
  python3 python3-pip python3-venv
bash 复制代码 
export PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install "cmake>=3.24" ninja

步骤 3｜第三方依赖 llama.cpp

固定 commit：3cf03257f219afbe7334045ff7c6a06ac68c627d（走 gh-proxy 加速）。

bash 复制代码 
# 若 /host/Strata 还不存在：
#   git clone https://github.com/Niko1221/Strata /host/Strata

cd /host/Strata && mkdir -p third_party && cd third_party

curl -L -o /tmp/l.zip \
  https://gh-proxy.com/https://github.com/ggml-org/llama.cpp/archive/3cf03257f219afbe7334045ff7c6a06ac68c627d.zip

unzip -q /tmp/l.zip -d /tmp/uu && rm -rf llama.cpp && mv /tmp/uu/llama.cpp-3cf03257* llama.cpp

可以自己手动下载 llama.cpp，替换以上代码。

校验解压是否完整：

bash 复制代码 
ls llama.cpp/ggml/CMakeLists.txt llama.cpp/gguf-py -d

步骤 4｜环境变量与模型路径

bash 复制代码 
cd /host/Strata

export STRATA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 缺它 MTP 那步会去 huggingface.co，然后 Network is unreachable

GGUF 软链接（下面的 --gguf-dir 必须指向同一个目录）：

bash 复制代码 
ln -sfn /models/GGUF_LIST/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF-IQ2_XS /home/strata/qwen3.8-next-iq2-xs

V100 是 Volta（sm_70），CUDA 13 已不支持，必须用 CUDA 12 编译的引擎：

bash 复制代码 
export STRATA_EXPERIMENTAL_SM60=1

驱动要求：CUDA 12 需要驱动 525 以上 （CUDA 13 需要 580）。在宿主机上确认：

bash 复制代码 
apt list --installed 'nvidia-driver*'

# 不够则：
sudo apt install nvidia-driver-580 && sudo reboot
复制代码 
Sun Oct 11 10:57:47 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.178.04             Driver Version: 580.178.04     CUDA Version: 13.0     |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  Tesla PG503-216                On  |   00000000:04:00.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P0             39W /  300W |   32126MiB /  32768MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

步骤 5｜首次安装（编译 + 下载 + 拉取 MTP，只装不启动）

进入容器：

bash 复制代码 
docker start strata-v100
docker exec -it strata-v100 bash

设置环境：

bash 复制代码 
export STRATA_EXPERIMENTAL_SM60=1
export PIP_INDEX_URL=https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

执行安装：

bash 复制代码 
./setup.sh --build \
  --family qwen --model IQ2_XS \
  --gguf-dir /host/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF-IQ2_XS \
  --gpu 0 --context 262144 \
  --vision gpu \
  --port 28199 --host 0.0.0.0 --api-key '123456' \
  --yes --no-start
复制代码 
这里目前有7步，已经下载模型文件，后续步骤会自动跳过。
在下载MTP模型文件时，需要下载5G会比较慢，如HF_ENDPOINT不起作用，可以修改strata_pack.py代码

步骤 6｜启动服务

已下载 / 已编译的部分会自动跳过。

bash 复制代码 
./setup.sh --port 28199

步骤 7｜测试接口

端口必须与启动时一致（--port 28199），以下测试均使用 28199。

7.1 确认模型名称

下面的 --model / "model" 字段要用它返回的名字。

bash 复制代码 
curl http://127.0.0.1:28199/v1/models -H "Authorization: Bearer 123456"

7.2 非流式对话

bash 复制代码 
curl http://127.0.0.1:28199/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 123456" \
  -d '{"model":"qwen3.8-flash-next","messages":[{"role":"user","content":"你好，用一句话介绍你自己"}],"stream":false}'

7.3 流式对话

bash 复制代码 
curl -N http://127.0.0.1:28199/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 123456" \
  -d '{"model":"qwen3.8-flash-next","messages":[{"role":"user","content":"写个快速排序 java 和 python 不同版本"}],"stream":true}'

7.4 流式参数下的单轮请求

bash 复制代码 
curl -N http://127.0.0.1:28199/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 123456" \
  -d '{"model":"qwen3.8-flash-next","messages":[{"role":"user","content":"写个快速排序 java"}],"stream":false}'

8 执行界面

http://192.168.31.1:28199/

附录｜参数速查

参数 说明
--gpus all 容器内可见全部 GPU
--ulimit memlock=-1:-1 解除内存锁定限制
--shm-size=32g 共享内存大小
--network host 共用宿主机网络，便于局域网访问
-v /home/strata:/host 模型与 Strata 目录持久化
HF_ENDPOINT HF 镜像源，避免 Network is unreachable
STRATA_NVCC CUDA 编译器路径
STRATA_EXPERIMENTAL_SM60 允许在 sm_70（V100）上编译运行
--family qwen --model IQ2_XS 模型家族与量化档位
--context 262144 上下文长度
--vision gpu 视觉模型使用 GPU
--host 0.0.0.0 监听所有网卡
--api-key 接口鉴权密钥
--yes --no-start 免交互，仅安装不启动

附录｜常见问题

  1. 端口不匹配 ：connection refused 时先核对 --port 与 curl 端口是否一致。
  2. 模型名报错 ：先跑 /v1/models，用返回值替换 "model" 字段。
  3. MTP 下载失败 ：检查 HF_ENDPOINT 是否已导出为 https://hf-mirror.com。
  4. 编译报错（架构不支持） ：确认使用 CUDA 12 镜像且已设置 STRATA_EXPERIMENTAL_SM60=1。
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