실제 GPU 로 검증을 돌리다 발견한 버그다. tier_availability() 가 torch 유무만
봐서, RTX 5050(7.5GB)에서도 정밀·극한 티어를 "사용 가능"이라고 답했다.
정밀(AWQ Int4) autoawq 가 있어야 로드된다. requirements.txt 에 없는
선택 의존성이라 대개 없다.
극한(Qwen3-8B) min_vram_gb=16. 7.5GB 카드에서는 영영 불가능하다.
둘 다 "고를 수 있다"고 해놓고 로드에서 죽는다. 사용자는 원인을 알 수 없다.
UI 에 min_vram_gb 경고 배지는 있었지만 경고만 하고 선택은 막지 않았다.
- tier_availability(tier, gpu=None) 에 autoawq·VRAM 검사 추가.
새 필드를 만들지 않고 이미 있던 min_vram_gb 를 쓴다.
free 가 아니라 total 로 본다 — free 로 막으면 다른 프로그램 때문에
"아까는 되던 티어가 지금은 안 보인다"가 된다.
CT2 티어(1~3)는 조기 반환이라 detect_gpu 를 아예 부르지 않는다.
(포터블에서 torch 도 GPU 도 없이 돌아야 하므로)
- GpuInfo 를 인자로 받아 루프에서 nvidia-smi 반복 호출을 막았다.
models_page 는 티어 카드 5개를 만들며 매번 조회하던 것을 __init__ 에서
한 번만 하도록 바꿨다. 빌더 함수의 부수효과에 의존하던 것도 제거.
- 점검기의 판정 기준도 고쳤다. 기존엔 "4·5티어가 전부 열려야 통과"였는데
VRAM 작은 GPU 에서 막히는 건 정상이라 오탐이었다. 이제 게이트는 판정
없이 보고만 하고, "게이트가 된다고 한 티어가 실제로 올라가는지" 가
판정한다. 게이트가 전부 막았으면 검증 대상이 없다는 사실을 남기고
통과시킨다 — 하드웨어 한계이지 회귀가 아니다.
- scripts/gpu-check.sh 추가. CTranslate2 가 libcublas.so.12 를 직접 찾는데
torch 의 nvidia 패키지 안에 있어 LD_LIBRARY_PATH 가 필요하다. 없으면
GPU 번역만 조용히 실패한다. 스크립트가 경로를 자동으로 잡는다.
검증: pytest 190 passed (신규 4개 중 3개는 torch 필요 -> gpu-venv 에서
실제로 실행해 9 passed 확인), ruff clean,
RTX 5050 에서 scripts/gpu-check.sh 6/6 통과 (종료코드 0)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
