R如何输出001,002,003等序号/编号?

本文介绍了在R语言中,如何使用formatC函数解决文本编号按数字而非ASCII排序的问题,通过先生成01,02,03等形式的序号再合并到文本中,确保了数据按预期的数字顺序排列。

需求

R默认带文本的编号不是按数字来排序的,这会对数据排序造成一定影响。如paste0("sample",1:10)在列中排序不是按1-100,而是按ASCII排序。

> sort(paste0("sample",1:10))
 [1] "sample1"  "sample10" "sample2"  "sample3"  "sample4"  "sample5"  "sample6"  "sample7"  "sample8"  "sample9" 

要想按数字排序,需要首先编制如01,02,03......等序号,再与文本进行合并。

formatC函数解决

> num <- formatC(1:10, flag = '0', width = 2)
> num
 [1] "01" "02" "03" "04" "05" "06" "07" "08" "09" "10"
> sort(paste0("sample",num))
 [1] "sample01" "sample02" "sample03" "sample04" "sample05" "sample06" "sample07" "sample08" "sample09" "sample10"

https://zhidao.baidu.com/question/1638492141117470980.html

本文由 mdnice 多平台发布

<think>好的,我需要帮助用户指定显卡序号4或5来完成任务。用户之前已经部署了vLLM框架运行Qwen3-8B模型,现在想指定特定的GPU。首先,我应该回顾之前的对话,用户提到他们使用的是vLLM,并且已经配置了分布式部署。用户可能是在企业服务器环境中,需要更精确地控制GPU资源。 首先,我需要确认在vLLM中如何指定GPU设备。根据之前提供的部署命令,用户使用了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定GPU。例如,之前的命令是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,这表示使用前四块GPU。现在用户想指定4或5,我需要检查是否这些序号在系统中存在,是否权限正确。 然后,我应该考虑用户可能遇到的问题,比如GPU序号是否正确,是否有权限访问这些GPU。此外,用户可能需要调整tensor-parallel-size参数,如果指定两块GPU(4和5),那么该参数应设置为2。同时,需要提醒用户使用nvidia-smi确认GPU的可用性,并检查驱动和CUDA版本是否支持这些GPU。 另外,用户提供的引用中提到AMD GPU的任务调度,但用户实际使用的是NVIDIA GPU,因为vLLM主要支持NVIDIA。不过,可能需要确认用户的环境是否有混合GPU的情况,但根据之前的命令,用户使用的是CUDA,所以应该是NVIDIA。可以忽略引用中的AMD相关内容,专注于CUDA的设置。 最后,需要给出具体的命令示例,比如修改CUDA_VISIBLE_DEVICES为4,5,并调整tensor-parallel-size为2。同时,提醒用户注意显存使用情况和可能的错误排查步骤,如权限检查和日志监控。</think>#### 一、核心实现方法(适配企业级GPU调度需求) **通过`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量精准控制GPU设备** ```bash # 指定单卡(如显卡5) CUDA_VISIBLE_DEVICES=5 vllm serve /mnt/raid1/zsy/Qwen3-8B --tensor-parallel-size 1 # 指定多卡(如显卡4+5) CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 vllm serve /mnt/raid1/zsy/Qwen3-8B --tensor-parallel-size 2 ``` #### 二、企业级配置验证步骤 1. **物理设备确认** ```bash nvidia-smi -L # 查看所有可用GPU列表 # 输出示例:GPU 4: NVIDIA A100-SXM4-80GB (UUID: GPU-xxxx) ``` 2. **显存占用隔离(重要)** ```bash # 检查目标显卡是否被其他进程占用 nvidia-smi --id=4,5 -q -d MEMORY | grep -E "Used|Free" ``` 3. **权限验证(关键步骤)** ```bash sudo ls -l /dev/nvidia4 /dev/nvidia5 # 确认设备文件存在且用户有访问权限 ``` #### 三、高级调度策略(适配生产环境) 1. **NUMA亲和性绑定** ```bash numactl --cpunodebind=1 --membind=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 vllm serve... ``` 2. **显存分段分配(避免OOM)** ```bash --gpu-memory-utilization 0.85 # 降低利用率预留缓冲空间 --swap-space 16 # 增大CPU卸载空间 ``` #### 四、企业级错误排查指南 | 错误现象 | 解决方案 | 原理说明 | |---------|----------|----------| | `CUDA error: invalid device ordinal` | 1. 执行`nvidia-smi -L`确认设备存在<br>2. 检查`CUDA_VISIBLE_DEVICES`数值范围 | CUDA设备枚举逻辑限制[^1] | | `RuntimeError: NCCL error` | 1. 使用`nccl-test`测试GPU间通信<br>2. 检查NVLink连接状态 | 分布式训练依赖高速互联 | | `显存碎片化严重` | 1. 添加`--enforce-eager`参数<br>2. 重启GPU设备 | PyTorch内存分配机制特性 | #### 五、生产环境最佳实践 1. **设备锁定策略** ```bash sudo nvidia-persistenced --persistence-mode # 保持GPU状态持久化 ``` 2. **服务级隔离方案** ```bash # 使用cgroups限制GPU资源 sudo cgcreate -g cpuset,gpu:/vllm-service sudo cgset -r cpuset.cpus=8-15 vllm-service sudo cgset -r cpuset.mems=1 vllm-service sudo cgexec -g cpuset,gpu:vllm-service CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 vllm serve... ``` [^1]: CUDA设备序号映射规则:`CUDA_VISIBLE_DEVICES`会将参数列表重新编号为从0开始的虚拟设备ID [^2]: Tensor并行度必须与可见设备数量严格匹配,否则会导致张量分割错误
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