ModelScope中，generative-models 如何多卡部署？

在ModelScope中，进行多卡部署的步骤通常包括以下几个方面：

1. 配置部署信息：您需要在ModelScope平台上新建快速部署（SwingDeploy），并针对模型部署信息进行配置，包括选择部署模型版本、部署地域、部署卡型以及部署显存等参数。
2. 环境配置：确保您的环境已经配置了多GPU支持。这可能需要您正确设置CUDA环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，以便让系统知道使用哪些GPU进行计算。
3. 分布式训练：对于单GPU显存无法加载的大模型，您可以在单机多卡环境下使用Tensor并行或其他分布式训练技术来训练模型。
4. 指定GPU：在一台多卡机器上，您可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用的GPU。例如，CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' python script.py将让脚本仅使用第一张和第二张卡进行计算。
5. 脚本执行：根据需要执行的命令或脚本，启动模型的多卡推理过程。
6. 检查日志：在部署过程中，监控日志输出以查看是否有任何错误或警告信息，确保部署顺利进行。
7. 测试验证：部署完成后，进行必要的测试以验证模型是否能够在多卡环境中正常工作。

总的来说在进行多卡部署时，请确保遵循ModelScope平台的具体指导和最佳实践，以确保部署的成功和模型性能的最优化。如果在部署过程中遇到问题，可以参考ModelScope的官方文档或寻求社区的帮助。