"为什么modelscope里面的pipeline 对传入的device参数，不起做用啊？

在 Modelscope 中，pipeline 的 device 参数用于指定模型运行的设备（例如 GPU）。然而，如果您传入了指定的显卡设备参数，但仍然只使用了 0 卡，可能有几个原因：

1. 检查设备编号：确保您在传入设备参数时使用了正确的设备编号。在 Modelscope 中，设备编号通常从 0 开始，表示第一个设备。如果您指定了错误的设备编号，系统将无法正确选择要使用的设备。

2. 确认设备可用性：在多卡机器上运行模型之前，请确保所有指定的显卡设备都是可用的，并且没有被其他任务或进程占用。您可以使用相关命令（如 nvidia-smi）来检查显卡的状态和可用性。

3. 检查平台支持：某些情况下，特定的硬件、驱动程序或操作系统版本可能会导致设备参数不起作用。建议查阅 Modelscope 的文档、讨论区或联系支持团队，以了解是否存在与设备兼容性相关的问题。

4. 调整代码逻辑：有时，pipeline 的实现可能需要调整，以正确处理设备参数。您可以检查 pipeline 相关的代码和配置，确保设备参数正确传递给模型并起到相应的作用。

如果问题仍然存在，建议您查阅 Modelscope 的文档、示例代码，或联系支持团队以获取更具体和定制化的帮助。

在 ModelScope 的 pipeline 中，可以通过设置 device 参数指定使用的设备。例如，可以设置 device="cuda:0" 指定使用 GPU 设备进行计算。如果您在多卡机器上，可以设置 device="cuda:0,1" 指定使用两个 GPU 设备进行计算。

如果您在设置 device 参数后发现只有一个 GPU 设备被使用，可能是因为模型或数据的大小超出了单个 GPU 的内存限制。在这种情况下，可以尝试使用分布式训练等方法，将计算任务分配到多个 GPU 设备上进行计算。

另外，如果您在使用 pipeline 进行训练或推断时发现设备设置不起作用，可以检查是否正确设置了设备参数，并确保设备参数与您的硬件和软件环境兼容。同时，还可以尝试更新相关的依赖库和驱动程序，以确保设备参数能够正确地被识别和使用。

不支持，指定特定卡，可以通过命令行，在外面指定特定卡。比如想要指定第3块卡，直接 CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python infer.py。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”