环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定 CUDA 应用程序将在哪些 GPU 设备上运行,通常用于控制程序在多 GPU 系统上的 GPU 使用情况,对于单 GPU 系统和纯主机代码的程序没有意义。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以限制应用程序访问的 GPU 设备,以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 GPU 资源。 CUDA_VISIBLE_D...
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=1执行vllm推理,显卡推理却是GPU0,lamafactory-cli train和lamafactory-cli chat都正常#5686 abc-wopened this issueOct 14, 2024· 2 comments Labels solved Comments Copy link abc-wcommentedOct 14, 2024 Reminder I have read the README and searched the existing issues. ...
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本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1912、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
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。
简介:这个代码什么意思 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1' 这段代码是用来设置环境变量的。具体来说,它将CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量设置为'0, 1',表示只使用GPU设备0和1来运行程序。 在深度学习中,通常会使用CUDA来加速模型的训练和推理过程,而CUDA_VISIBLE_DEVICES就是用来指定程序可以使用...
I want to finetune llama2-13b in my 48G A6000 GPU(GPUid:1) of single GPU mode. Though I have already set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1, the finetune process is still run on my 24G A5000 GPU(GPUid:0), which is have limited memory to run the process. pip install --extra-index-url htt...
cuda_visible_devices用法 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 ``...
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' ...