RTX5080显卡，使用最新的版本报错

[vvu94271-png]

在使用最新版的 MinerU 尝试通过 vlm 模式解析 PDF 时，底层 lmdeploy 的 Turbomind 引擎初始化崩溃。
排查后确认，是由于 RTX 5080 (Blackwell 架构, sm_120) 过于新，当前 pip 仓库中的 lmdeploy==0.11.1 Windows 预编译包似乎未包含 sm_120 的 CUDA kernel，导致报 no kernel image is available 致命错误。
报错代码：

命令行中输出的致命错误截取：
Plaintext
2026-04-01 16:10:48.874 | INFO | mineru.backend.vlm.vlm_analyze:get_model:198 - lmdeploy device is: cuda, lmdeploy backend is: turbomind
...
Add dll path C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin, please note cuda version should >= 11.3 when compiled with cuda 11
torch_dtype is deprecated! Use dtype instead!
[TM][FATAL] kernels\gemm\tuner\measurer.cu(83): Check failed: status == cudaSuccess no kernel image is available for execution on the device

随后 Gradio 抛出 502 Bad Gateway 异常：
Plaintext
click.exceptions.ClickException: Failed to query task status for text.pdf: 502 Bad Gateway

这个是我在gemini指导下安装过程和解决方法，是这个问题吗？

[dosubot[bot]]

是的，你遇到的问题确认是 RTX 5080 (Blackwell 架构, sm_120) 与当前 lmdeploy 预编译包不兼容导致的，这不是 MinerU 本身的 bug，而是底层 CUDA kernel 未包含 sm_120 支持 [1]。这个问题在 RTX 50 系列（5080/5090）上已有多人遇到 [2] [3]。

几个可行的解决思路：

1. 切换到 pipeline 后端（最简单）— 该后端基于 CPU，完全绕过 CUDA 兼容性问题 [4]：

   mineru -p <input_path> -o <output_path> -b pipeline

2. 升级到 MinerU ≥2.5.3 并使用 vLLM 替代 lmdeploy — vLLM nightly 版本已支持 Blackwell 架构。推荐使用 Docker 部署（vllm/vllm-openai:nightly），需要 CUDA ≥12.8 和 NVIDIA 驱动 ≥580 [5] [6]。

3. 单独部署推理服务，通过 HTTP 连接 MinerU — 将 vLLM 或 lmdeploy（从源码编译支持 sm_120）独立部署，然后 MinerU 通过 HTTP client 模式连接 [6]。

考虑到你在 Windows 上使用，Docker 或切换 pipeline 后端会是最省事的方案。如果你用 Gemini 指导的方法是从源码编译 lmdeploy 加入 sm_120 支持，方向也是对的，但过程会比较复杂。

To reply, just mention @dosu.

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[myhloli]

blackwell用wsl+vllm比较稳定

[myhloli]

根据lmdeploy官方文档描述，不支持50系显卡，50系显卡的windows用户建议使用wsl安装