ModelScope单机多卡在哪里设置啊？

https://modelscope.cn/docs/OFA_Tutorial OFA模型支持单机多卡么？以及如何设置。-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope中使用单机多卡进行训练或推理时，你可以在代码中进行相应的设置。以下是一般情况下，在ModelScope中配置单机多卡的一些步骤：

1. 导入必要的库：确保你导入了需要使用的深度学习框架的库（如PyTorch、TensorFlow等）以及其他相关的库。

2. 初始化多卡环境：使用框架提供的函数初始化多卡环境。例如，在PyTorch中，你可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现单机多卡训练。

3. 配置GPU设备：设置环境变量或参数来指定使用的GPU设备数量。通常，这可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量或使用框架提供的GPU设备选择函数来完成。

4. 分配计算任务：根据具体框架和任务需求，将模型、数据和计算任务分配到不同的GPU设备上。这可以通过使用框架提供的函数或手动分割数据和计算来实现。

在 ModelScope 中，您可以通过设置环境变量或者修改配置文件，实现单机多卡的训练和推理。具体方法如下：

环境变量设置：您可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，来限制使用的 GPU 卡数。例如，如果您要使用前两张 GPU 卡，可以设置为 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。在使用 ModelScope 进行训练或推理时，只会使用指定的 GPU 卡。

配置文件修改：您可以通过修改 ModelScope 的配置文件，来设置使用的 GPU 卡数和其他相关参数。配置文件通常位于 ~/.modelscope/config.yml，您可以使用文本编辑器或者命令行工具进行修改。在配置文件中，您可以设置 devices 参数，来指定使用的 GPU 卡数和编号。例如，如果您要使用前两张 GPU 卡，可以设置为 devices: [0, 1]。在使用 ModelScope 进行训练或推理时，只会使用指定的 GPU 卡。

ModelScope单机多卡可以在训练脚本中进行设置。具体的设置方法取决于你使用的深度学习框架和硬件平台。

以下是一些常见的设置方法：

1. TensorFlow：可以使用tf.distribute.Strategy来进行单机多卡训练。例如，可以使用tf.distribute.MirroredStrategy在多个GPU上进行同步训练。具体的代码可以参考TensorFlow的官方文档。

2. PyTorch：可以使用torch.nn.DataParallel来实现单机多卡训练。具体的代码可以参考PyTorch的官方文档。

3. Keras：可以使用keras.utils.multi_gpu_model来实现单机多卡训练。具体的代码可以参考Keras的官方文档。