DeepSeek Harness 工具：在 WSL 内探测 nvidia-smi / GPU 可见性。
30.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
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数据截至 2026/9/18 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
自动兼容检查有告警：未发布到 npm registry，仅可从源码安装。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add 173787247/dsh-wsl-gpu该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）
状态速览
判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位：已验证
图例：✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据，不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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功能亮点
- 探测nvidia-smi
- 检测GPU可见性
DeepSeek Harness 工具：在 WSL 里探测 nvidia-smi / GPU 可见性。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成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 ?
展开完整文档（README 剩余 1 节）
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 0.1.5-rc.1）— 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
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173787247/dsh-wsl-gpu
DeepSeek Harness 工具：在 WSL 内探测 nvidia-smi / GPU 可见性。
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