使用Python自动选择空闲的多个GPU加载transformer模型

使用Python自动选择空闲的多个GPU加载transformer模型

在进行深度学习任务时，使用多个GPU可以显著加快模型的训练和推理速度。然而，手动管理多个GPU的分配并不是一件容易的事情。在本文中，我将介绍如何使用Python代码自动选择空闲的多个GPU来加载transformer模型。

首先，我们需要安装必要的依赖项。我们将使用torch库来加载transformer模型，并使用torch.cuda模块来管理GPU设备。确保已经安装了这些库。

pip install torch

接下来，我们需要检查系统中可用的GPU设备。我们可以使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的GPU数量，并使用torch.cuda.get_device_name()函数获取每个GPU的名称。

import torch

def get_available_gpus():
    num_gpus