os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.py 注意:这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 永久设置 linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc windows: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 表示选择0-7这8张显卡,根据自己的服务器选择卡号 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 # 每个节点上跑的任务数 --use_env eval.py --batch_size 32 --num_workers 4 --bert_enc_num 12 --detr_enc_num 6 --backbone resnet50 -...
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...
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 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA will enumerate the visible devices starting at zero. In the last case, devices 0, 2, 3 will appear as devices 0, 1, 2. If you change the order of the string to “2,3,0”, devices 2,3,0 ...
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...
训练作业失败,日志报出如下错误:可以从以下角度排查:请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpus print(torch.cuda.get_device_name(0)) 1. 2. 3. 始终将使用第一个GPU,即CUDA:0. 问题解析 在使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']动态设置可见的 GPU 时,通常只能在程序开始运行之前进行设置,并且这种设置在程序运行后无法在一个进程中动态改变。这是因为深...
cuda_visible_devices设置cuda 0 cuda怎么配置 最近又捡起了CUDA,因为需要做一个任务,将某程序使用CUDA并行计算加快速度,希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲,就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包,并且集成了Nsight,特别方便,不像CUDA 4,居然要安装3个包,烦死。