modelscope.pipelines多卡推理问题

在 ModelScope 中，如果您想要使用多卡进行推理，您需要确保您的环境已经配置了多GPU支持，并且要正确设置 CUDA 环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES。这个环境变量允许您指定哪些 GPU 应该被模型用于计算。

当您调用 ModelScope 的 Pipeline API 时，通常会提供一个参数来指定设备（device）。然而，直接在 device 参数中使用 'cuda:5,7' 这样的语法可能并不总是有效的，因为不同的库和框架可能会有不同的设备选择方式。

为了在一台机器上指定多个 GPU，请尝试以下方法：

1. 设置 CUDA 变量：
   在运行脚本之前，在命令行中设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。例如，如果您想使用第5个和第7个 GPU，可以这样做：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,7
   

2. 传递设备参数：
   然后，在您的代码中，将设备参数传递给 Pipeline API。这可能看起来像这样：

   from modelscope import Pipeline
   
   pipe = Pipeline(task="your_task", model="your_model")
   result = pipe.inference(text="your_text", device="cuda:0")
   

   注意：在这个例子中，我们假设第一个指定的 GPU 是从零开始计数的。因此，如果我们在第一步中指定了 GPU 5 和 7，那么在这里我们应该使用 "cuda:0" 来告诉 Pipeline 使用这些 GPU。这是因为当我们设置了 CUDA_VISIBLE_DEVICES，它实际上改变了 GPU 的逻辑编号，而不是物理编号。

3. 检查输出：
   确保结果正常返回，并且显存使用符合预期。