在ModelScope中，则个模型怎么设置配置使用 GPU?

在 ModelScope 中配置使用 GPU，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保具备 GPU 支持：首先，确保您的系统中已正确安装了适当的 GPU 驱动程序，并且您的硬件支持 GPU 加速。请参考 GPU 制造商（如 NVIDIA）的官方文档来了解如何安装和配置 GPU 驱动程序。

2. 安装 CUDA 和 cuDNN：在 GPU 加速 TensorFlow 之前，需要安装适当版本的 CUDA 工具包和 cuDNN 库。这些软件包可用于与 GPU 协同工作，提供硬件加速功能。请根据您的 GPU 型号和 TensorFlow 版本，从 NVIDIA 开发者网站下载并安装相应版本的 CUDA 和 cuDNN。

3. 安装 GPU 版本的 TensorFlow：为了利用 GPU 进行加速，您需要安装 GPU 版本的 TensorFlow。您可以使用 pip 命令来安装适当版本的 TensorFlow。例如，在命令提示符或终端中运行以下命令：

   pip install tensorflow-gpu
   

4. 设置环境变量：在运行模型之前，请确保设置了相应的环境变量，以指示 TensorFlow 使用 GPU。请根据您的操作系统和 GPU 类型，设置以下环境变量：

   • Windows 系统：

     setx CUDA_VISIBLE_DEVICES <GPU_INDEX>
     

   • Linux 或 macOS 系统：

     export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<GPU_INDEX>
     

   其中 <GPU_INDEX> 是 GPU 设备的索引号，如果您只有一个 GPU，则为 0，如果有多个 GPU，则可以根据需求选择使用的 GPU 索引号。

5. 验证 GPU 是否可用：您可以在代码中添加一些简单的 TensorFlow GPU 使用测试代码，以验证 TensorFlow 是否正确配置并在 GPU 上运行。例如，可以尝试执行以下代码片段：

   import tensorflow as tf
   print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
   

   如果输出结果显示 GPU 可用且数量正确，则表示 TensorFlow 已成功配置为使用 GPU 加速。

请注意，上述步骤是一般性的指导，并且与您正在使用的具体模型和框架有关。某些模型可能还需要其他特定的配置才能在 GPU 上运行。因此，请参考 ModelScope 中所使用的模型的文档和示例代码，了解更详细的配置和使用说明。

pipeline中指定device='gpu'试一下，默认使用gpu，可以print(ocr_detection.model.device)看一下。。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①