CUDA_VISIBLE_DEVICES的值是一个以英文逗号分隔的 GPU 设备索引表,例如0,1,2。这表示应用程序将只能在索引为 0、1、2 的 GPU 设备上运行,而忽略其他 GPU 设备。如果用户没有显式设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值,应用程序将默认使用所有可用的 GPU 设备。要注意的是,除了使用整数索引以外,还支持使用 UUID 字符串...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 1. 指定多个GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这种方式只对使用CUDA进行加速的...
1. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量是一种简单方便的指定显卡的方式。该环境变量的值是一个逗号分隔的显卡索引列表,表示可见的显卡设备。PyTorch会自动将这些设备编号为0, 1, 2等。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"# 指定使用显卡设备0 1. 2. 3. 2. 使...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has ...
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。
解决办法(举了个选两张卡的例子): CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 # 表示选择0,3这2张显卡 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 # 每个卡只能跑一个进程,所以填2 显卡数和进程数要对应就能解决。犯了很蠢的问题,希望大家能速通蠢问题。
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...
Eg.2 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 时输出: Detected1CUDA Capabledevice(s)Device0:"Tesla K20c"CUDA Driver Version/Runtime Version9.0/8.0CUDA Capability Major/Minor version number:3.5...Device PCI Domain ID/Bus ID/location ID:0/3/0Compute Mode:<Default(multiple host threads canuse::cudaSetDevice...
命令行出现CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py这种命令 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' ...