因此,尝试在运行时通过循环动态更改CUDA_VISIBLE_DEVICES是无效的。 解决方法 1. 子进程方法 通过在子进程中运行深度学习代码,每次子进程启动时重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。在这种方法中,每次循环都会启动一个新的子进程your_script.py,并为该子进程设置不同的 GPU。 import os import subprocess gpus = ...
1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。 2.原因:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 必须在import to...
(4)_host_和_device_同时使用时触发编译系统,生成同一函数的两个不同的版本,它支持一种常见的应用,即只需要重编译同一函数的源代码就可以生成一个在设备上运行的版本。 5、在cuda应用中,所有线程同时并行的执行同一段kernel代码,线程在运行时访问硬件寄存器,硬件寄存器为线程提供可标识的坐标(通过线程索引threadIdx....
一、 安装cuda 官方推荐安装cuda10.2或者11.0,这里以安装cuda10.2为例。 根据系统情况选择合适的cuda版本,这里选择的是x86_64-CentOS7-runfile(local) CUDA Toolkit 10.2 Downloadwget ht… 赵刚发表于自然语言处... 基于tensorflow的BlazeFace-lite人脸检测器 糖心他爸发表于实战嵌入端... WSL2安装TensorFlow 2.14.0...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9条消息) 解决报错:‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。_道纪书生的博客-CSDN博客_cuda_visible_dev
这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' 或者在程序外部cmd命令行里执行以下命令,设置临时变量: ...
proxy_location: HeadOnly http_options: host: 123.123.123.123 port: 7007 grpc_options: port: 9000 grpc_servicer_functions: [] applications: - name: LLaMA 3 route_prefix: /chat import_path: vllm_inf.vllm_serve:depl runtime_env: CUDA_VISIBLE_DEVICES: 0,1 pip: - git+ssh://git@xxx:xx...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一下，我这边...
cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBL...
期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubuntu22.04.4 LTS-NVIDIA Driver: 550.54.14-CUDA:12.4-docker: 纯Python环境安装-dock...