modelscope 指定显卡推理

我有八张显卡，使用modelscope推理的时候，怎么指定特定的那一张显卡进行推理呢

基于new bing的编写：
在使用 ModelScope 进行模型推理时，可以使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定在哪张显卡上运行推理任务。CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量接受一个逗号分隔的 GPU ID 列表，用于指定可以使用的 GPU 设备。

例如，如果您希望在第一张和第三张显卡上运行推理任务，您可以使用以下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python inference.py

其中 "inference.py" 是你的推理脚本名称。在上面的示例中，您指定了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为 "0,2" ，这意味着只有第一张和第三张显卡会被使用。

请注意，此方法只适用于基于 CUDA 的 GPU 设备。如果您的机器上有不同类型的 GPU 设备，您需要指定使用特定类型的设备的程序或库。

参考代码：

import tensorrt as trt  
  
# 创建 TensorRT 推理引擎  
builder = trt.Builder(logger=trt.Logger(severity=trt.Logger.WARNING))  
network = builder.create_network()  
  
# 构建 TensorRT 推理引擎的输入和输出  
input_shape = (3, 224, 224)  
output_shape = (1000,)  
input_name = "input"  
output_name = "output"  
  
input_type = trt.float32  
output_type = trt.float32  
  
input_tensor = network.add_input(name=input_name, dtype=input_type, shape=input_shape)  
output_tensor = network.add_output(name=output_name, dtype=output_type, shape=output_shape)  
  
# 将八张显卡中的某一张设为当前使用的显卡  
device = 3  # 例如，使用第四张显卡  
network.mark_output(output_tensor)  
builder.max_batch_size = 1  
builder.max_workspace_size = 1 << 30  
engine = builder.build_cuda_engine(network)  
engine.set_device(device)  
engine.create_execution_context()  
  
# 在推理时使用指定的显卡  
inputs = {input_name: data}  
outputs = [output_name]  
result = engine.execute(inputs=inputs, outputs=outputs)

使其只使用某一张特定显卡：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py

可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定特定的显卡进行推理。假设要使用第二张和第三张显卡进行推理，可以在终端中使用以下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python your_model.py

其中，CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为0表示第一张显卡，1表示第二张显卡，以此类推。在上述命令中，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES值为1,2，表示使用第二张和第三张显卡进行推理。

在使用 ModelScope 进行推理时，你可以通过设置环境变量来指定特定的显卡进行推理。具体的步骤如下：

打开终端或命令提示符。

设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定要使用的显卡。例如，如果你想使用第一张显卡，可以执行以下命令：

在 Linux 或 macOS 上：
bash
Copy code
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
在 Windows 上：
bash
Copy code
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
这将限制 ModelScope 在推理过程中只使用指定的显卡。

在同一个终端或命令提示符中运行 ModelScope 进行推理。

cuda(0) 指定第一张显卡，以此类推。如果你的模型比较大，需要多张显卡进行，可以将数据划分为多个，分别用不同的显卡进行操作，加快执行的速度，比如：

通过环境变量、命令行参数、代码和配置文件四种方式