使用多卡进行训练,你可以在训练脚本中设置`device="cuda"`

简介: 使用多卡进行训练,你可以在训练脚本中设置`device="cuda"`【1月更文挑战第2天】【1月更文挑战第6篇】

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。

目录
相关文章
|
3月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
文章介绍了如何在CUDA 12.1、CUDNN 8.9和PyTorch 2.3.1环境下实现自定义数据集的训练,包括环境配置、预览结果和核心步骤,以及遇到问题的解决方法和参考链接。
146 4
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
|
7月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 调度
优化TensorFlow模型:超参数调整与训练技巧
【4月更文挑战第17天】本文探讨了如何优化TensorFlow模型的性能,重点介绍了超参数调整和训练技巧。超参数如学习率、批量大小和层数对模型性能至关重要。文章提到了三种超参数调整策略:网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。此外,还分享了训练技巧,包括学习率调度、早停、数据增强和正则化,这些都有助于防止过拟合并提高模型泛化能力。结合这些方法,可构建更高效、健壮的深度学习模型。
|
Java TensorFlow 算法框架/工具
【tensorflow】TF1.x保存.pb模型 解决模型越训练越大问题
在上一篇博客【tensorflow】TF1.x保存与读取.pb模型写法介绍介绍的保存.pb模型方法中,保存的是模型训练过程中所有的参数,而且训练越久,最终保存的模型就越大。我的模型只有几千参数,可是最终保存的文件有1GB。。。。
|
物联网 PyTorch 算法框架/工具
ModelScope中,自己拉起的训练,pytorch_lora_weights.bin 这个文件怎么转成sd的可直接导入的lora文件呢?
ModelScope中,自己拉起的训练,pytorch_lora_weights.bin 这个文件怎么转成sd的可直接导入的lora文件呢?
345 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
Yolov5如何训练自定义的数据集,以及使用GPU训练,涵盖报错解决
Yolov5如何训练自定义的数据集,以及使用GPU训练,涵盖报错解决
1020 0
|
并行计算 物联网 测试技术
Llama-2 推理和微调的硬件要求总结:RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的,但是如果需要更深入的研究,还是需要专业的硬件。
1202 0
|
存储 机器学习/深度学习 PyTorch
Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用
Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用
673 0
Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
模型部署专题 | 02 :BERT-Tensorflow模型部署(CPU版和GPU版)
介绍如何用Tensorflow部署BERT模型,包括CPU版和GPU版
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署
部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署
300 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
单个GPU无法训练GPT-3,但有了这个,你能调优超参数了
单个GPU无法训练GPT-3,但有了这个,你能调优超参数了
313 0