下面的表格展示了实现多块GPU设备的步骤: 接下来,我们将逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码和注释。 步骤一:检查可用的GPU设备 在开始使用多块GPU设备之前,我们需要先检查系统中可用的GPU设备。为此,我们可以使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的GPU设备数量。如果返回值大于0,则表示至少有一块GPU...
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 ...
To Reproduce Steps to reproduce the behavior: $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,6,7 $ python ./deepy.py ./train.py ./configs/125M.yml ./configs/local_setup.yml [2023-03-08 12:00:27,863] [INFO] [launch.py:82:main] WORLD INFO DICT: {'local...
使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']对可以使用的显卡进行限定之后, 显卡的实际编号和程序看到的编号应该是不一样的, 例如上面我们设定的是os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,2", 但是程序看到的显卡编号应该被改成了'0,1'也就是程序所使用的显卡编号实际上是经过了一次映射之后才会映射到真正的显卡编...
bash ds_train_finetune.sh 训练完成后的output目录文件: image-20230805174618513 测试 修改web_demo.sh的ptuning_checkpoint参数 PRE_SEQ_LEN=128 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \ --model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b \ --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/...
在python环境中输入:conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 成功运行网络: 3 参考链接 非root用户安装cuda与cudnnubuntu系统(八):ubuntu18.04双系统安装+ros安装+各种软件安装+深度学习环境配置全家桶PyTorch和CUDA版本对应关系Ubuntu18.04安装cuda11.3...
DataParallel要求在其device_ids列表中的第一个设备上提供每个输入Tensor。它基本上使用该设备作为分散到其他GPU之前的暂存区域，并且在从转发返回之前，它是最终输出被收集的设备。如果您希望设备2成为主设备，则只需将其放在列表的前面，如下所示
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 3、在命令行中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清空显存: torch.cuda.empty_cache 1.4K10 torch.cuda命令查询 torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device) 4) 清空程序占用的GPU资源: torch.cuda.empty_cach...
这是 Python 调用 C++ 函数的关键部分。这个函数会在Python执行import语句时被调用,其接受两个参数,第一个参数为模块名称,这里我们直接将trilinear_interpolation填入,稍候可以在Python中使用import cppcuda_tutorial导入该模块;第二个参数m是创建Python关联代码的主接口,其类型为py::module_。module_::def()用于生成...
This environment variable has the same semantics as CUDA_VISIBLE_DEVICES. The value string can contain comma-separated device ordinals and device UUIDs with per-device memory limits separated by an equals symbol (=). $export CUDA_MPS_PINNED_DEVICE_MEM_LIMIT="0=1G,1=2G,GPU-7ce23cd8-5c91-...