xinference 设置vllm的GPU使用率

Xinference是一个用于推理的框架，它通常与XLNet、Lxmert等预训练模型结合使用，其中VLLM可能是Large Language Model的一种缩写。要在Xinference中设置VLLM的GPU使用率，你需要明确几个关键点：

1. **安装配置**：首先，确保你的系统已安装了支持GPU计算的库，如PyTorch或TensorFlow，并且正确设置了CUDA环境。

2. **实例化模型**：创建VLLM模型的时候，可以指定`device='cuda'`或`device='gpu'`来告诉框架使用GPU。例如，在PyTorch中：

   model = VLLM(model_name_or_path, device=torch.device('cuda'))

3. **批处理大小**：调整batch size也可以间接影响GPU利用率，更大的batch size通常能更好地利用GPU并行性能。

4. **优化器设置**：使用如AdamW等优化器，它们会自动将计算分配到可用的设备上。

5. **内存管理**：合理地管理内存，避免不必要的数据加载到GPU，以免占用过多资源。

具体操作时，你可以查看Xinference或相关模型库的官方文档，那里会有详细的配置说明。

如果你想要控制GPU使用率的百分比，有些深度学习框架提供了动态调整策略，比如通过`torch.set_num_threads()`来限制内核线程数。但请注意，这可能会对性能产生影响，不一定适用于所有情况。

相关问题

linux qt 获取gpu使用率

在Linux系统中，获取GPU使用率通常需要依赖特定的硬件监控工具或库，例如NVIDIA提供了一些工具来监控GPU使用情况，对于NVIDIA GPU，可以使用NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi)命令来获取GPU的使用率信息。对于AMD或者Intel的集成显卡，可能需要其他专门的工具，比如rocm-smi或者Intel提供的工具。

如果你正在使用Qt框架，并且需要在Qt应用程序中获取GPU使用率，你可以通过调用系统命令并解析其输出来实现。以下是一个简单的例子，说明如何通过Qt的QProcess类执行nvidia-smi命令，并从输出中解析出GPU使用率：

#include <QProcess>

void getGPUPercentage() {
    QProcess process;
    process.start("nvidia-smi", QStringList() << "--query-gpu=utilization.gpu" << "--format=csv,noheader,nounits");
    process.waitForFinished(); // 等待进程结束
    QString output = process.readAllStandardOutput(); // 读取输出

    // 输出可能像这样: "35, 40, 32, ..."
    QStringList gpuUtilizationList = output.trimmed().split(',');

    // 将字符串列表转换为整数并处理
    foreach (const QString &utilization, gpuUtilizationList) {
        int percent = utilization.toInt();
        // 这里可以添加代码来处理每个GPU的使用率
        qDebug() << "GPU usage:" << percent << "%";
    }
}

这段代码通过`QProcess`启动`nvidia-smi`命令，查询GPU的使用率，并将结果输出到控制台。需要注意的是，这个方法依赖于系统已经安装了`nvidia-smi`工具，并且你的显卡是NVIDIA的产品。

onnx 查看gpu使用率

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型，可以跨多种深度学习框架进行转换和部署。查看ONNX模型在GPU上的使用率并不是直接操作ONNX文件的功能，因为ONNX本身并不提供实时运行时监控。

然而，如果你已经将ONNX模型加载到支持GPU的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或ONNX Runtime），你可以通过相应的库来获取GPU使用信息。例如，在Python中，你可以使用TensorFlow的`tf.DeviceSpec`或者`torch.cuda.memory_usage()`来检查GPU内存占用情况，或者使用`torch.cuda.current_device().name`查看当前设备是否为GPU，并结合`torch.cuda.get_device_properties(device).total_memory`来查看总内存。

如果你需要监控ONNX模型在实际运行时的GPU使用，这通常是在模型执行时，比如推理阶段，需要配合特定的执行环境，比如Docker容器，其中集成有性能分析工具，如nvidia-smi（NVIDIA系统管理工具）。