几个常用线程的

简介: 1OMP_NUM_THREADS=1export OMP_NUM_THREADS在服务器上跑PyTorch 程序的列位不要把cpu占满 修改这个环境变量降低你们的cpu使用率 (因为pytorch默认是能用多少线程就用多少的)在python代码中:# 选择显卡os.
1
OMP_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS

在服务器上跑PyTorch 程序的列位不要把cpu占满
修改这个环境变量降低你们的cpu使用率
(因为pytorch默认是能用多少线程就用多少的)

在python代码中:

# 选择显卡
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 只使用一个线程
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
2

这种方法经常失效,建议使用1中的方法
pytorch中设置线程个数
torch.set_num_threads(int)

3

选择用哪个显卡来跑程序
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xx.py

相关文章
|
网络协议 安全 Android开发
软件丨李跳跳们现在该如何跳呢?
前段时间,李跳跳等软件被某大厂发了律师函,之后,好些个跳广告软件都相继发布公众号说明,停止维护软件,并且下架了相关软件,那我们还能跳吗?该怎么跳呢?
2109 0
软件丨李跳跳们现在该如何跳呢?
conda常用操作和配置镜像源
conda常用操作和配置镜像源
33578 0
|
3月前
|
SQL 数据挖掘 BI
Python处理Excel多工作表:openpyxl与pandas的实战对比
本文对比openpyxl与pandas在处理Excel多工作表时的性能差异,结合真实电商案例揭示二者核心定位:openpyxl擅长精细格式控制,pandas专注高效数据处理。通过读写实测、典型场景与混合策略,提供选型决策树,助你提升数据处理效率数十倍。
359 0
|
4月前
|
搜索推荐 物联网 异构计算
一张图秒生 LoRA ? Qwen-Image-i2L 诞生记
我们发布了Qwen-Image的“图生LoRA”模型,输入一张图即可端到端生成LoRA权重。通过多阶段迭代,构建了具备细节与风格保持能力的Image-to-LoRA系统,可用于高效LoRA训练初始化,推动个性化生成技术发展。
819 0
|
6月前
|
存储 机器学习/深度学习 监控
67_Transformers库进阶:模型加载与配置优化
随着大型语言模型(LLM)技术的迅速发展,Hugging Face的Transformers库已经成为LLM开发和应用的标准工具包。作为一个开源的深度学习库,Transformers提供了丰富的预训练模型、统一的接口设计以及强大的生态系统,使得研究人员和开发者能够便捷地构建、训练和部署各类语言模型。2025年,Transformers库已经发展到5.x系列,不仅支持最新的GPU架构和量化技术,还提供了更完善的分布式训练能力和内存优化方案。
849 1
|
11月前
|
安全
区分ConnectTimeout错误和ConnectionError异常在使用中的不同。
总结一下,这两个问题就像是你试图拨打一个电话。ConnectTimeout错误就好比你拨通了电话,但另一端没有接听;ConnectionError异常则好比你的电话根本没法拨出去,或者你拨错了号码——甚至是你根本就没拿到电话。所以,在下一次遇到类似问题的时候,希望你能想起这个比喻,然后灵活应对。
462 34
|
Kubernetes 关系型数据库 网络架构
ray集群部署vllm的折磨
概括如下: 在构建一个兼容多种LLM推理框架的平台时,开发者选择了Ray分布式框架,以解决资源管理和适配问题。然而,在尝试集成vllm时遇到挑战,因为vllm内部自管理Ray集群,与原有设计冲突。经过一系列尝试,包括调整资源分配、修改vllm源码和利用Ray部署的`placement_group_bundles`特性,最终实现了兼容,但依赖于非官方支持的解决方案。在面对vllm新版本和Ray部署的`reconfigure`方法问题时,又需权衡和调整实现方式。尽管面临困难,开发者认为使用Ray作为统一底层仍具有潜力。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
2078 30
|
机器学习/深度学习 监控 搜索推荐
深度粗排模型的GMV优化实践:基于全空间-子空间联合建模的蒸馏校准模型
随着业务的不断发展,粗排模型在整个系统链路中变得越来越重要,能够显著提升线上效果。本文是对粗排模型优化的阶段性总结。
2283 0
深度粗排模型的GMV优化实践:基于全空间-子空间联合建模的蒸馏校准模型

热门文章

最新文章