proxy_location: HeadOnly http_options: host: 123.123.123.123 port: 7007 grpc_options: port: 9000 grpc_servicer_functions: [] applications: - name: LLaMA 3 route_prefix: /chat import_path: vllm_inf.vllm_serve:depl runtime_env: CUDA_VISIBLE_DEVICES: 0,1 pip: - git+ssh://git@xxx:xx...
这个时候，Ray 会调度 actor 或者 task 到满足资源需求的机器，也就是有空闲 GPU 的机器去运行 actor 或者 task，同时在 actor 或者 task 在运行之前，通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，将 GPU 指定给 actor 或者 task。下面举例说明了这个过程：在云原生的场景下，需要使容器可以识别 GPU 的设备，同时将...
CPU、GPU 和“内存”的数量在 Ray 启动期间自动检测。 将GPU 资源分配给任务将自动设置到 worker 的 CUDA_VISIBLE_DEVICES 系统变量,通过 ID 的方式限制使用的 GPU。 注意,因为资源请求是逻辑上的,所以 Ray 不会强制执行物理资源限制。用户可以指定准确的资源需求,例如,为具有 n 个线程的任务指定 “num_cpus=n...
print("ray.get_gpu_ids(): {}".format(ray.get_gpu_ids())) print("CUDA_VISIBLE_DEVICES: {}".format(os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"])) @ray.remote(num_gpus=1) def use_gpu(): print("ray.get_gpu_ids(): {}".format(ray.get_gpu_ids())) print("CUDA_VISIBLE_DEVICES: {}".fo...
在Task 设置 GPU 会自动在 worker 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量,让任务在特定的 GPU 运行注意到资源的设置在 Ray 并不是强制的(除了 actor 内存:如果特别指定,一个 actor 的内存在每个 task 的最后都会需要检查是否超过)。用户可以指定增加资源需求,例如,指定 num_cpus=n ,让一个任务有 n 个线程。Ray...
#2、定义远程worker,用于计算模型loss、grads@ray.remoteclassNetActor(object):def__init__(self, xs, ys): os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] =""with tf.device("/cpu:0"): self.net= LinearModel([784, 10]) self.xs=xs self.ys=ys#计算一个数据块的lossdefloss(self, theta): net=self....
也可以调用库函数:os.environ["CUDA_VIDSIBLE_DEVICES"]="0" 表示只在0号GPU跑 在train函数里面 model.cuda 代码流程: torch.distirbuted.init_process_group(“nccl“,word_size=n_gpus,rank = args.local_rank) torch.cuda.set_device(args.loacl_rank)改语句作用相当于CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES 为运行时脚本能看到的GPU id,nproc_per_node为GPU个数,nnodes 为主机个数 单机就是1,train.py 就是你的正常训练代码,注意需要经过以下几点修改:要有local_rank的传入 因为运行的时候 他会出入一个local rank指定 python from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler parser =...
默认通过检测主机硬件自动获取 GPU 设备数量，也可手动设置。当任务需 GPU 资源时，通过指定资源请求（如 `@ray.remote(num_gpus=1)`）调度到具备 GPU 的机器。在 actor 或 task 运行前，通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，分配 GPU 资源。Autoscaler 能力 Autoscaler 负责集群动态调整节点数量，...
将“GPU”资源分配给任务将自动设置工作线程中的CUDA_VISIBLE_DEVICES env var,以将其限制为特定的GPU ID。 需要注意的是,Ray不强制实施资源限制(Acor内存除外:如果指定,则在每个任务结束时检查Actor的内存限制),用户可以指定准确的资源要求,例如,为具有n个线程的任务指定num_cpus=n。Ray所需资源的主要目的是准入控...