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北京阿里云ACE会长对于部署使用的问题,ModelScope支持以下方案:
CPU部署:直接使用CPU进行推理,简单实用但性能较低。
GPU部署:使用GPU如Nvidia驱动的GPU加速,可以显著提高性能。
TPU部署:如果有Google Cloud TPU等专业机器学习加速卡,也可以利用TPU部署。
至于您提到的Nvidia V100 GPU,在理论上ModelScope支持使用V100来加速部署:
确保安装了Nvidia驱动和CUDA支持。
初始化ModelScope时,通过device='cuda:0'指定使用GPU0。
模型推理和计算就会使用GPU进行。
但是,实际是否兼容需要验证,因为ModelScope是基于 huggingface transformers 库开发的,而transformers对不同硬件的支持情况不同。
所以总体来说:
ModelScope支持GPU部署原理上可用V100
但需要测试兼容性,不能保证100%工作
您也可以尝试直接使用transformers来验证兼容性2023-08-13 16:45:05赞同 展开评论 打赏
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