Qoder本地模型服务启动失败需三步排查：先用supervisorctl status qoder确认进程真实状态（RUNNING且含pid和uptime才有效）；再用netstat -tlnp | grep :7860检查7860端口监听，无输出说明未绑定；最后查service.log中CUDA out of memory、E101或ImportError等关键错误，并验证torch.cuda.is_available()返回True且设备数≥1。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
Qoder本地模型服务启动失败时，页面打不开、终端无响应、日志报错或GPU显存始终为0，说明服务根本没跑起来，必须从进程状态、端口监听和日志线索三方面同步切入排查。
第一步：确认服务是否真在运行
别急着重装或改配置，先用 supervisorctl 看一眼真实状态：
supervisorctl status qoder
如果输出里显示 【FATAL】 或 【STOPPED】，说明服务压根没启动成功；只有显示 RUNNING 才算真正活了。注意：RUNNING 后面必须跟着 pid 和 uptime，否则可能是假 RUNNING。
若状态异常，立刻执行重启命令：
supervisorctl restart qoder
第二步：检查7860端口有没有被占住
Qoder默认走 Gradio WebUI，端口固定为 7860 —— 不是 8000、不是 8080，也不是 3000。
执行 netstat -tlnp | grep :7860 查看监听情况。
如果没有任何输出，说明服务没绑定端口，大概率卡在加载阶段；
如果看到类似 tcp6 0 0 :::7860 :::* LISTEN 的行，但浏览器仍打不开，就要查访问地址格式是否正确。
正确访问地址必须包含实例ID和-7860.web.gpu.csdn.net后缀，例如：
https://gpu-podabc123def456-7860.web.gpu.csdn.net/
代码编辑 CLI 工具集合：Cursor CLI（agent）和 Qoder CLI（qodercli），用于代码修改、重构、Code Review 及自动化代码任务。
第三步：直取 service.log 锁定错误类型
打开日志文件：
tail -50 /root/Qoder/service.log
重点扫三类关键词：
• CUDA out of memory → 显存不足，需降 batch_size 或关其他进程
• E101 或 “model file not found” → 模型路径错了，实际文件在 /root/ai-models/qoder/ 但代码里写的是 /data/models/
• ImportError: No module named ‘sglang’ → 缺核心依赖，得 pip install sglang==0.5.4
遇到 E101 错误时，【务必 cd 到 /root/ai-models/qoder/ 目录下执行 ls -l，确认 Qoder-0.6B-IQ4_XS.gguf 文件真实存在且大小不为0】。
第四步：验证GPU环境是否就绪
运行这段 Python 代码：
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.device_count())"
输出必须是 True 和 ≥1，否则所有模型加载都会失败。如果返回 False，说明 CUDA 驱动没装好或容器没挂载 GPU 设备。
此时不要尝试硬启服务，先执行 nvidia-smi 确认 GPU 是否可见。不可见就退回算力平台重新分配带 GPU 的实例。
