GLM 4.7 Flash зависает на AMD: как заставить Cline и Roo работать

Тихий кошмар энтузиаста AMD: модель есть, а ответа нет

Вы скачали свежую GLM 4.7 Flash, одну из самых быстрых 7B-моделей на начало 2026 года. Установили модную IDE Cline или фреймворк Roo для автономного кодинга. Запустили. И тут начинается цирк.

Интерфейс показывает "Генерация...", индикатор крутится, а ответа нет. Или хуже - выдает китайские иероглифы и зависает навсегда. В логах llama.cpp мелькают странные ошибки аллокации памяти или молчание. Вы проверяете видеопамять - свободно. Процессор не грузится. Модель будто уснула.

Почему именно AMD и именно с GLM 4.7 Flash?

Здесь сходятся три фактора, которые и создают этот идеальный шторм.

1. Новый формат квантования Unsloth GGUF. Начиная с 2025 года, многие модели поставляются в оптимизированном формате от Unsloth. Он отлично работает на CUDA, но для Vulkan/ROCm требуются специфические флаги загрузки, которые Cline и Roo по умолчанию не передают.
2. Архитектура GLM 4.7 с расширенным контекстом и reasoning-режимом. Модель использует внутренние механизмы для многошаговых рассуждений, которые в llama.cpp обрабатываются особыми вызовами. На AMD эти вызовы могут "пролететь" мимо из-за некорректной инициализации бэкенда.
3. Универсальные пресеты клиентов. Cline и Roo используют общие настройки сервера для совместимости со многими моделями. Эти настройки заточены под "среднюю температуру по больнице" и часто выбирают бэкенд CUDA (для NVIDIA) даже на AMD-системе, что ведет к падению.

Итог: модель загружается в память, но вычислительный граф не активируется. Она просто "сидит" там, ожидая команды, которая никогда не придет. Вам кажется, что все зависло, а на самом деле - ничего не началось.

1 Диагностика: что сломалось на самом деле?

Первое - не паниковать и не переустанавливать всю систему. Откройте логи. В Cline это обычно файл в ~/.cline/logs/server.log, в Roo - roo_debug.log в директории проекта.

Ищите ключевые строки:

[llama] using [Vulkan] backend
[llama] allocating VRAM buffer: failed
[llama] falling back to CPU (slow!)

Или наоборот:

[llama] using [CUDA] backend (not found!)
[llama] error initializing batch

Если видите "CUDA" на системе с видеокартой Radeon - поздравляю, вы нашли корень проблемы. Клиент пытается использовать неподдерживаемый бэкенд. Если же видите "Vulkan", но потом ошибку аллокации, то проблема в параметрах запуска llama.cpp.

2 Решение для Cline: ломаем стандартные пресеты

Cline хранит настройки моделей в JSON-файлах. Нужно найти конфиг для GLM 4.7 Flash и переписать его под AMD.

Идем в директорию моделей Cline (обычно ~/.cline/models/ или указанная в настройках). Находим папку GLM-4_7-Flash или подобную. Внутри должен быть файл config.json.

ОШИБКА: Оставлять как есть или просто менять "device" на "cuda" или "vulkan". Cline интерпретирует это по-своему.

ПРАВИЛЬНО: Переопределить весь запускной параметр для сервера llama.cpp. Открываем config.json и ищем блок "server" или "backend".

Меняем на следующий вариант (подстройте путь к llama.cpp и модели под свою систему):

{
  "model": "GLM-4_7-Flash",
  "backend": "llama.cpp",
  "server_command": [
    "./llama-server",
    "-m", "./models/GLM-4_7-Flash-Q4_K_M.gguf",
    "-c", "8192",
    "--n-gpu-layers", "40",
    "--cont-batching",
    "--ctx-size", "8192",
    "--parallel", "4",
    "--mlock",
    "--no-mmap",
    "-b", "512",
    "--flash-attn",
    "--grp-attn-n", "8",
    "--grp-attn-w", "128",
    "--main-gpu", "0",
    "--tensor-split", "",
    "--vulkan",
    "-ngl", "33"
  ],
  "api_base": "http://localhost:8080"
}

Ключевые моменты:

• --vulkan - явно указываем бэкенд. Не надеемся на автоопределение.
• -ngl 33 (или другое число) - количество слоев на GPU. Для 7B модели и 8-16GB VRAM можно ставить 33-40. Если мало памяти - уменьшайте.
• --no-mmap и --mlock - критично для стабильной работы на AMD под Vulkan, предотвращает "протекание" тензоров в оперативку.
• --flash-attn, --grp-attn-n 8, --grp-attn-w 128 - специфичные флаги для корректной работы внимания в GLM 4.7. Без них модель может генерировать бессмыслицу или зависать.

После правки конфига перезапустите Cline полностью (закройте и откройте). Он должен подхватить новые параметры.

3 Решение для RooCode: правим launch.json и окружение

RooCode часто использует обертку в виде Python-скрипта для запуска llama.cpp. Проблема в том, что скрипт может игнорировать переменные окружения, связанные с Vulkan.

Сначала проверьте, установлены ли драйвера Vulkan для AMD. На 2026 год это пакет amdgpu-install с опцией --vulkan или отдельный vulkan-amdgpu-pro.

vulkaninfo | grep GPU

Должна быть строка с вашей видеокартой. Если нет - качайте драйвера с официального сайта AMD (партнерская ссылка на драйвера).

Далее, в проекте Roo найдите файл launch.json или roo_config.yaml. Ищите секцию запуска модели.

Добавьте или измените переменные окружения перед запуском сервера:

model:
  name: "GLM-4_7-Flash"
  engine: "llamacpp"
  launch_env:
    GGML_VULKAN_DEVICE: "0"
    VK_ICD_FILENAMES: "/usr/share/vulkan/icd.d/radeon_icd.x86_64.json"
    LLAMA_VULKAN_CHECK_RESULTS: "1"
  server_args:
    - "-m"
    - "./models/GLM-4_7-Flash-Q4_K_M.gguf"
    - "--n-gpu-layers"
    - "35"
    - "--cont-batching"
    - "--no-mmap"
    - "--vulkan"
    - "--flash-attn"

Переменная GGML_VULKAN_DEVICE указывает, какую видеокарту использовать (0 - первая). VK_ICD_FILENAMES - путь к драйверу Vulkan от AMD. Узнать точный путь можно командой find /usr -name '*radeon*icd*.json' 2>/dev/null.

Если Roo использует систему плагинов и вы не можете найти конфиг, попробуйте более радикальный метод - запустите llama.cpp сервер вручную с нужными параметрами, а в Roo укажите подключение к уже работающему серверу через API (http://localhost:8080). Иногда это единственный способ заставить его работать.

А если у вас Strix Halo или новая интегрированная графика AMD?

Поздравляю, вы в особой группе риска. Память у этих решений общая с системой, и аллокатор llama.cpp может пытаться выделить слишком большие непрерывные блоки. Результат - ошибка 'Unable to allocate ROCm0 buffer' даже при свободной памяти.

Решение описано в отдельной статье про проблему загрузки больших LLM на AMD Strix Halo, но кратко:

1. Используйте квантование не ниже Q4_K_M (Q3_K_M может работать нестабильно).
2. Добавьте флаг --split-mode layer для принудительного разделения слоев.
3. Уменьшите --n-gpu-layers до 28-30, чтобы оставить запас для системных нужд.

Тонкая настройка: почему просто добавить --vulkan недостаточно

Вы добавили флаг, но модель все равно виснет или выдает китайский текст? Дело в том, что GLM 4.7 Flash использует специфичный формат токенизации и специальные токены для reasoning-режима. Если сервер не настроен на их корректную обработку, он либо "жует" их вечно, либо выдает raw-вывод.

Вам нужно явно указать шаблон чата и стоп-строки. Для llama.cpp это флаги --chat-template и --in-prefix. Для GLM 4.7 Flash, скачанной из официальных источников в 2026 году, попробуйте такой набор:

--chat-template "glm"
--in-prefix "[gMASK]"
--in-suffix "<|endoftext|><|startofthought|>"
--stop "<|endofthought|>"
--stop "<|endoftext|>"
--stop "<|startofthought|>"

Это заставит модель понимать, где заканчивается ваш запрос и где начинается ее reasoning-цепочка. Без этих флагов модель может уйти в бесконечную генерацию служебных токенов, что со стороны выглядит как зависание или вывод иероглифов. Подробнее о баге с reasoning читайте в отдельном материале.

Проверка работоспособности

Запустите сервер вручную из терминала с финальным набором параметров. Убедитесь, что в логах есть строки:

llama_model_loader: loaded model in 4.12 seconds
llama_new_context_with_model: VRAM used: 5120 MB
llama_server: listening on http://127.0.0.1:8080

Отправьте тестовый запрос через curl:

curl http://localhost:8080/completion -d '{
  "prompt": "Кто президент России?",
  "n_predict": 50
}'

Получили вменяемый ответ? Отлично. Теперь можно закрывать этот терминал и запускать Cline или Roo - они подключатся к уже работающему серверу.

FAQ: частые вопросы и паранойя

Главный совет на 2026 год: не доверяйте автоматической настройке. Cline, Roo и другие клиенты пытаются быть универсальными, но AMD-стек все еще требует ручного вмешательства. Смиритесь с этим. Потратьте час на то, чтобы один раз настроить конфиг, и потом месяцы наслаждаться стабильной работой самой быстрой 7B-модели на рынке.

И помните: если все сломалось после обновления драйверов - откатитесь на предыдущую стабильную версию. Гонка за новинками в мире AMD для LLM часто приводит в болото несовместимости. Иногда лучшее - враг хорошего.