根据我的理解，如果想让ModelScope中的Pipeline使用GPU，可以通过将device参数设置为'cuda:X'来指定要使用的GPU编号。例如，如果你有一块显卡并且想要使用它，你可以将device参数设置为'cuda:0'。

另外，我看到知识库中有一条信息是关于如何调整代码逻辑以正确处理设备参数的，也许这对您有所帮助。您也可以考虑检查一下您的pipeline相关代码和配置，确保设备参数正确传递给了模型。

在 ModelScope 中使用 device='cuda:X' 并不会直接分配 GPU 设备。你需要调用 torch.cuda.set_device() 函数来选择要使用的 GPU 设备。以下是具体的步骤：

1. 导入 torch 库。

import torch

1. 使用 torch.cuda.is_available() 检查当前设备是否支持 GPU。

if torch.cuda.is_available():
    # 指定要使用的 GPU 设备
    torch.cuda.set_device(0)

在这个例子中，我们指定了第 0 号 GPU 设备。如果你想指定其他 GPU 设备，请将数字替换为你想使用的设备编号。

在ModelScope中，pipeline的device参数确实用于指定模型运行的设备，例如GPU。如果你发现传入了设备编号但仍然只使用了0卡，可能存在以下几个原因：

首先，需要确保你传入的设备编号是正确的。在ModelScope中，设备编号通常从0开始，代表第一个设备。如果指定的设备编号错误，系统将无法正确选择要使用的设备。

其次，你需要确认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。你可以使用相关命令（如nvidia-smi）来检查显卡的状态和可用性。

此外，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。因此，也需要确保已经正确地安装了GPU驱动程序、CUDA和cuDNN，以及适当版本的TensorFlow GPU。

ModelScope确实支持在使用pipeline的时候分配GPU设备。为了正确地分配GPU设备，您需要在创建pipeline时设置device参数。这是一个示例代码：

from model_scope.pipeline import Pipeline

创建一个Pipeline实例

pipeline = Pipeline()

添加模型和分词器

pipeline.add_model("your_model_name")
pipeline.add_tokenizer("your_tokenizer_name")

设置GPU设备

pipeline.set_device("cuda:X") # 这里的X是您希望使用的GPU设备的索引，从0开始
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然而，需要注意的是，ModelScope的pipeline并不直接使用torch库，而是使用了transformers库。transformers库在底层使用torch库来操作GPU设备，因此，您可能需要确保您的系统已经正确地配置了CUDA和cuDNN，并且您已经正确地安装了torch库。
此外，您还需要确保您的GPU设备上有足够的显存来加载模型。如果您的GPU设备上的显存不足，您可能需要考虑使用较小的模型或者使用CPU进行推理。