在ModelScope中，咱达摩院GPU算力资源，如何获取时长呢？

对于获取达摩院GPU算力资源的时长，您可以遵循以下步骤：

1. 访问ModelScope网站：打开ModelScope网站（https://modelscope.io/）。

2. 创建账户：如果您还没有在ModelScope上注册账户，请点击页面右上角的"Sign Up"按钮来创建一个新账户。

3. 登录账户：使用您的账户凭据登录到ModelScope。

4. 导航到GPU资源页面：在ModelScope网站上，导航到GPU资源页面。通常，您可以在顶部菜单栏中找到名为"GPU Resources"或类似名称的选项。

5. 搜索可用资源：浏览GPU资源列表，查找与达摩院相关的资源。您可以使用搜索功能或筛选选项来快速找到适合的资源。

6. 查看详细信息：点击所选资源卡片或链接，以查看该GPU资源的详细信息和配置。

7. 获取时长：在资源的详细页面上，应该会显示可用的时长选择。根据您的需求，选择适当的时长（例如小时、天数、周等）。

8. 进行预订：一旦您选择了所需的时长，按照页面上的指示进行预订。这可能涉及选择起始时间、支付方式和确认订单等步骤。

新用户注册ModelScope账号后可获得免费算力资源。成功登录后，您可以直接在模型详情页中点击“在Notebook中打开”，并选择需要运行的实例环境（CPU环境或GPU环境）。
对于GPU环境的设置，确保您的计算机上已正确安装了GPU驱动程序，这是使用GPU进行深度学习训练所必需的。接下来，安装CUDA和cuDNN库，这两者都是GPU加速的关键组件。选择与您的GPU和CUDA版本兼容的深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch等），并按照官方文档的指引进行安装。关于显存的管理，如果您使用了PyTorch并且模型不再需要使用GPU内存时，它会自动释放。但如果您想显式地释放GPU内存，可以使用torch.cuda.empty_cache()函数。