你好，请问ModelScope我指定显卡1为什么一直在调用0？clip是不是有 默认GPU加载，所以

您好！根据您描述的问题，您在使用ModelScope时指定了显卡1，但系统却一直在调用显卡0。这可能与环境变量配置或默认行为有关。以下是详细分析和解决方法：

1. 问题原因分析

在使用GPU资源时，容器内可见的GPU设备是通过环境变量ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES来控制的。如果未正确设置该环境变量，或者系统存在默认加载行为，则可能导致指定的显卡未被正确调用。

可能的原因包括：

• 未正确设置环境变量：如果您未明确设置ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES，系统可能会默认使用显卡0。
• CLIP模型的默认行为：某些模型（如CLIP）可能存在默认加载到显卡0的行为，尤其是在未明确指定设备的情况下。
• 多进程冲突：如果其他进程占用了显卡1，可能导致系统回退到显卡0。

2. 解决方案

步骤1：检查并设置环境变量

确保在部署服务时正确设置了ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES环境变量。例如： - 如果您希望使用显卡1，可以设置为：

ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES=1

• 如果需要同时使用显卡1和显卡2，可以设置为：

  ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES=1,2
  

此环境变量的作用是指定容器内可见的GPU设备号或UUID。如果不设置或设置为0，则默认使用显卡0。

步骤2：验证显卡分配

在容器启动后，可以通过以下命令验证当前容器是否正确绑定了显卡1：

nvidia-smi

该命令会列出当前容器内可见的GPU设备。如果输出中仅显示显卡1的信息，则说明配置成功。

步骤3：检查模型代码中的设备绑定

部分模型（如CLIP）可能在代码中硬编码了默认使用的GPU设备（通常是cuda:0）。您需要检查模型代码，确保其正确指定了目标设备。例如，在PyTorch中，可以通过以下方式指定设备：

import torch

# 指定使用显卡1
device = torch.device("cuda:1")
model.to(device)

步骤4：排查多进程冲突

如果显卡1被其他进程占用，可能导致系统回退到显卡0。您可以通过以下命令检查显卡1的使用情况：

nvidia-smi

如果发现显卡1已被占用，您可以尝试释放资源，或者调整环境变量以使用其他空闲显卡。

3. 关于CLIP模型的默认行为

CLIP模型本身并没有强制要求加载到显卡0，但某些实现可能会默认使用cuda:0作为设备。因此，建议您检查模型加载代码，确保显卡设备被正确指定。

4. 重要提醒

• 显存分配限制：如果您使用的是共享GPU资源，请确保显存分配符合实际需求。例如，通过ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER设置容器内可见的显存大小。
• 闲置模式的影响：如果您使用的是函数计算的闲置预留模式，请确保预留实例成功启动，并且未因超时或其他原因导致失败。

5. 总结

通过正确设置ALIYUN_COM_GPU_VISIBLE_DEVICES环境变量，并检查模型代码中的设备绑定逻辑，可以解决显卡0被默认调用的问题。如果问题仍然存在，建议进一步排查多进程冲突或资源分配限制。

希望以上解答对您有所帮助！如有其他疑问，请随时提问。