使用Python代码自动选择空闲的单个GPU加载Transformer模型

最新推荐文章于 2024-08-02 21:41:25 发布
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本文介绍如何使用Python代码自动选择空闲GPU加载Transformer模型，避免GPU资源浪费，提高深度学习任务效率。通过获取GPU内存占用，选择最小占用的GPU并设置为默认设备，然后使用库加载预训练模型。

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使用Python代码自动选择空闲的单个GPU加载Transformer模型

在使用Transformer模型进行深度学习任务时，通常需要将模型加载到GPU上进行加速。在一台计算机上可能存在多个GPU，因此选择一个空闲的GPU来加载模型是很有必要的。本文将介绍如何使用Python代码自动选择空闲的单个GPU来加载Transformer模型。

首先，我们需要导入相应的库。我们将使用torch库来管理GPU设备，并使用transformers库来加载Transformer模型。

import torch
from transformers import AutoModel

接下来，我们需要编写一个函数来选择空闲的GPU。我们可以使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的GPU数量，然后使用torch.cuda.memory_allocated(device)函数获取每个GPU的内存占用情况。通过比较不同GPU的内存占用情况，我们可以选择一个内存占用最小的GPU作为空闲的GPU。

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使用Python自动选择空闲的多个GPU加载transformer模型
DarcyCode的博客
09-12 783
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。通过这种方式，我们可以自动选择空闲的多个GPU设备，并将模型加载到选定的设备上。这样，我们就能够更好地利用多个GPU来加速我们的深度学习任务。这段代码会遍历所有的GPU设备，并选择第一个空闲的设备。现在，我们可以使用已选择的GPU设备来加载transformer模型。函数来获取当前正在使用的GPU设备的索引。接下来，我们将编写代码来选择空闲的GPU设备。输出将显示可用的GPU数量和每个GPU的名称。
transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码
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07-26 5万+
本文主要介绍了transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码，希望能对使用huggingface transformers的同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景描述 2. 实战 2.1 安装Python库 2.2 实战代码
python自动选取空闲gpu
jacke121的专栏
09-22 4908
自动选取可用gpu pip install nvidia-ml-py==4.304.04 pip安装pynvml pip install nvidia-ml-py3 如果是Python2，则pip nvidia-ml-py2    import os import pynvml pynvml.nvmlInit() def usegpu(need_gpu_count=1): ...
Python：获取当前电脑中空余容量最大的GPU
竹夭公子的博客
08-19 710
def auto_select_gpu(): """Select gpu which has largest free memory""" if HAS_NVML: pynvml.nvmlInit() # 初始化 deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() # 获得计算机中GPU的个数 largest_free_mem =...
transformers加载模型时自动选择空闲的单个GPU的实战代码
weixin_39818775的博客
05-11 2019
Transformers 已经彻底改变了自然语言处理 (NLP) 任务，在各种应用中取得了卓越的性能。但是，训练和运行这些模型通常需要大量的计算资源，尤其是 GPU。有效的 GPU 利用率对于最大限度地提高性能和降低成本至关重要。这正是自动 GPU 选择发挥作用的地方。自动 GPU 选择是一种优化 GPU 利用率和提高 Transformers 模型性能的宝贵技术。通过动态识别和分配空闲 GPU，这种方法可确保每个模型都具有必要的计算资源，而不会过载系统。
人工智能大模型技术基础系列之：分布式模型存储与加载
AI天才研究院
11-01 608
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-3、BERT、T5等在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型通常包含数十亿甚至上千亿个参数，为了有效地存储、加载和推理如此庞大的模型，分布式技术成为了不可或缺的解决方案。本文将深入探讨大模型分布式存储与加载的核心技术，包括模型并行、张量并行、流水线并行等关键概念，以及它们在实际应用中的实现方法和优化策略。
Python基于Pytorch Transformer实现对iris鸢尾花的分类预测，分别使用CPU和GPU训练
programmer589的博客
04-25 6770
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python自动选择空闲显卡
WX_Chen的博客
12-06 1378
os.system('nvidia-smi -q -d Memory |grep -A4 GPU|grep Free >tmp') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=str(np.argmax([int(x.split()[2]) for x in open('tmp','r').readlines()])) os.system('rm tmp')
pytorch会自动使用gpu吗？
m0_57236802的博客
10-08 626
记住，在将模型和数据移动到 GPU 上后，所有的运算（包括前向传播、反向传播和优化器步骤）都会在 GPU 上执行，这通常会比在 CPU 上执行更快。方法来将张量或模型移动到 GPU 上，同时需要确保你的系统中有可用的 NVIDIA GPU，并且已经安装了合适版本的 CUDA。PyTorch 不会自动使用 GPU，你需要明确指定将张量和模型移动到 GPU 上。在 PyTorch 中，你可以使用。这种方式使你的代码更具可移植性，因为它可以在有或没有可用 GPU 的系统上运行。
pytorch使用指定GPU训练的实例
01-01
本文适合多GPU的机器，并且每个用户需要单独使用GPU训练。 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式，但是使用不当的话会遇到out of memory的问题，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。这种情况下，经常会出现指定的gpu明明是空闲的，但是因为第0块gpu被占满而无法运行，一直报out of memory错误。 解决方案如下： 指定环境变量，屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1块gpu可见，其他gpu不可用，此时要注意第1块gpu已经变成第0块，因此代码里应该使用编号0来指定
如何为TensorFlow和PyTorch自动选择空闲GPU，解决抢卡争端
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10-14 5882
雷锋网按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏世界那么大我想写代码，雷锋网获其授权发布。 项目地址：QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新：支持pytorch 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用wit
【解决方案】使用transformer指定显卡后，模型依然加载到默认第1张显卡上
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按理说指定了环境变量为后面几张显卡，模型会自动加载到我们指定的显卡上。可是查看gpu使用情况，发现还是加载在了第一张显卡上，这是为啥呢？
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03-28 1196
如果支持，我们可以设置默认设备为第一个可用GPU，并使用torch.cuda.device_count()函数来获取系统中可用的GPU数量。我们可以使用get_gpu_memory()函数获取每个GPU的可用内存，并选择最大可用内存的GPU作为默认设备。现在，我们可以在代码中使用get_freest_gpu()函数来自动选择最空闲的可用GPU，并将其设置为默认设备。通过使用本文提供的方法，您可以轻松地在并行计算任务中自动选择最空闲的可用GPU，从而获得最佳的性能和效果。
使用Transformers离线模型（以bert模型为例）
呆萌的代Ma
10-06 6998
首先需要安装transformers：pip install transformers 以bert-base-uncased为例，进入网站：https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main，可以看到这个模型的所有文件，包括使用pytorch与tensorflow的模型。 我是用的是pytorch，因此下载这里的3个文件： config.json pytorch_model.bin vocab.txt 把它们放在同一个文件夹中，然后写一个测试小demo
Transformer(gpu)代码复现
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04-15 1094
逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformer
huggingface/transformers 确保模型利用GPU
Love-Coding
09-05 1318
【代码】huggingface/transformers 确保模型利用GPU。
基于transformers，用GPU训练的显存优化方法
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12-26 1262
1. 减小"per_device_train_batch_size",设置 "gradient_accumulation_steps"。这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下。4.对原大模型的params进行with torch.no_grad操作，不更新原来大模型的参数，只针对后处理层进行训练。5.减小语料的max length：“max_seq_length”3.优化器改成Adafactor。
Transformers 库在NLP任务上的入门与使用
⚡
10-13 2584
transformer库入门
(py575) (base) gpulpl@qwe:~/S2GFormer-Exploring-Relationship-Between-Transformer-and-Graph-Convolution-for-Hyperspectral-Image--main$ /userData/gpulpl/anaconda3/envs/py575/bin/python /userData/gpulpl/S2GFormer-Exploring-Relationship-Between-Transformer-and-Graph-Convolution-for-Hyperspectral-Image--main/Main height=145,width=145,band=70 x_train shape = torch.Size([435, 9, 9, 70]), type = torch.float32 x_test shape = torch.Size([9814, 9, 9, 70]), type = torch.float32 x_true shape = torch.Size([10249, 9, 9, 70]), type = torch.float32 ************************************************** Traceback (most recent call last): File "/userData/gpulpl/S2GFormer-Exploring-Relationship-Between-Transformer-and-Graph-Convolution-for-Hyperspectral-Image--main/Main", line 59, in <module> A_train, dgree_train,_,D2 = GET_A2(x_train_band, input_normalize, corner=corner_train,patches=args.patches , l=3,sigma=10) File "/userData/gpulpl/S2GFormer-Exploring-Relationship-Between-Transformer-and-Graph-Convolution-for-Hyperspectral-Image--main/functions.py", line 346, in GET_A2 input2=input2.cuda() RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.这是什么问题，该怎么解决。用中文回复我
最新发布
06-29
```pythonimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']= '1'#指定使用1号GPU```-加载模型时使用`map_location`： ```pythonmodel.load_state_dict(torch.load('model.pth',map_location={'cuda:0':'cuda:1'}))#或者...
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