modelscope-funasr这个device="cuda"好像无效，怎么去设定多卡呢？

FunASR软件包的Python版本要求是Python 3.8及以上。这款工具包在Python 3.8+, Pytorch 1.11+, Tensorflow环境下进行了测试，证明其可运行。另外，大部分语音模型需要在Linux环境上使用，推荐使用python3.8 + tensorflow 2.13.0 + torch 2.0.1的组合。对于Windows和Mac环境，部分模态模型也是支持的。你可以使用pip或者git进行安装。

在ModelScope FunASR中，如果你想使用多卡进行训练，你可以在训练脚本中设置device="cuda"。这样，FunASR就会自动使用所有的可用GPU进行训练。

然而，如果你发现device="cuda"没有效果，可能是因为你的系统没有足够的GPU资源，或者你的系统没有正确地配置CUDA。

你可以通过以下步骤检查你的系统是否正确地配置了CUDA：

1. 检查你的系统是否安装了CUDA。你可以在命令行中输入nvcc --version来检查CUDA是否已经安装。

2. 检查你的系统是否正确地配置了CUDA。你可以在命令行中输入nvidia-smi来检查CUDA是否已经正确地配置。

如果以上步骤都没有问题，但是device="cuda"仍然没有效果，那么你可能需要联系ModelScope FunASR的技术支持，看看他们是否能帮助你解决这个问题。