CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.8 --max-model-len 4096 --cpu-offload-gb 2 --swap-space 4 在这个示例中: 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定了使用前4个GPU设备。 --tensor-parallel-size设置为4,表...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 1 --nw 1 --lr 0.001 --lr_decay_step 5 --cuda 为方便调试,直接在pycharm下跑训练程序,需做如下设置: (1)在pychram中打开该项目文件夹,然后打开trainval_net.py(对应命令行执行的文件)程序,在pycharm中file...
一些命令行的作用 1.%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 这代码used in Python notebooks,用数字选择决定用哪个GPU。 没有gpu的可以删掉 2.%load_ext autoreload 是一个Jupyter Notebook中的magic command 这行代码%load_ext autoreload是一个Jupyter Notebook中的magic command,它启用了一个IPython扩展,该扩展可以在代码...
运行python文件时,在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx,xxx是你要指定的gpu序号。如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py表示指定了0、2号两个gpu。注意,序号是从0开始排的,所以如果你只有一个gpu,那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。 三、在python文件中指定 在需要运行的...
`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`:这表示我们只使用两张GPU。 `--nproc_per_node=2`:这表示每个节点上创建两个进程。通常,建议将这个参数设置为GPU的数量,这样每个GPU都会创建一个进程。从NVIDIA的显卡管理工具(nvidia-smi)中可以看到,每张卡的PID是不同的。运行...
python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 这样,无论用户在命令行中如何操作,Python都会优先按这个设置进行运算。 使用多张显卡 如果你想在GPU编号为0和1的两张显卡上运行一个.py程序,只需在命令行中执行相应的脚本,系统会自动在可用的显卡上分配计算任务。但需要注意的是,这并不意味着...
linkid=830387"version":"0.2.0","configurations":[{"name":"Python: 当前文件","type":"python","request":"launch","program":"${file}","console":"integratedTerminal",// "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0,1,2,3"},"args":["--train --config=configs/lane_detection/resa/erfnet_...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python script.py “` 这将只在索引为0的GPU设备上运行脚本。 4. 显示GPU信息:如果你想要查看系统上的GPU设备信息,可以使用以下命令: “` nvidia-smi “` 这将显示有关GPU设备的详细信息,包括设备索引、驱动程序版本、GPU利用率等。
" "Use CUDA_VISIBLE_DEVICES=X nnUNetv2_train [...] instead!") args = parser.parse_args() run_training(args.dataset_name_or_id, args.configuration, args.fold, args.tr, args.p, args.pretrained_weights, args.num_gpus, args.use_compressed, args.npz, args.c, args.val, args.disable_...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_.py 第二种方法是在Python脚本内部进行设置。在脚本的开头添加以下行,将GPU的选择直接写入代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 这种方式可以提供更高的灵活性,不必每次运行的时候都在命令行中进行设定。但需要注意的是,如果在脚本中使用了这种方式...