$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(默认情况下,所有设备都对CUDA可见): ``` $...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has ...
使用命令:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 xxx 遇到问题:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 72.00 MiB (GPU 0; 23.70 GiB total capacity; 1.40 GiB already allocated; 10.69 MiB free; 1.42 GiB reserved in total by PyTorch) 解决方案:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 xxx 反思结果: 1- Serv...
期望行为 | Expected Behavior 期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubuntu22.04.4 LTS-NVIDIA Driver: 550.54.14-CUDA:12.4-...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2' # 这句话意思是对于torch来说,只有gpu0,gpu1,gpu2三个gpu是可见的,gpu3不可见os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2' 对于torch来说可见的只有1号和2号卡,并且gpu1为主卡注意“os.environ[……]”这句话要放在import os后、import torch前,即:...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=“1”(指定程序在1卡上跑) 但我昨天晚上写了这句话时候 程序还是在0卡上跑 一通乱试之后 以为跑起来了 早上看到又挂了。解决方法:参考 这个issueimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2"import torchimport torch.nn as nn...以上面这样的导入顺序就好啦链...
]docker pull anibali/pytorch:cuda-9.0 则run的时候应该是 docker run --rm -it --init \ --runtime=nvidia \ --ipc=host \ --user="$(id -u):$(id -g)" \ --volume=$PWD:/app \ -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 \ anibal
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...