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Transformers加载模型：实战自动选择空闲多GPU的代码技巧

简介：本文通过实战案例，探讨了在使用Transformers库加载模型时，如何实现自动选择空闲的多个GPU，以优化计算资源分配和提高训练效率。

随着深度学习技术的不断发展，Transformers模型已经成为自然语言处理领域的重要支柱。在实际应用中，为了加速模型的训练和推理过程，我们通常会利用多个GPU进行并行计算。然而，手动管理和分配GPU资源是一项繁琐且容易出错的任务。本文将介绍一种实战代码技巧，实现在使用Transformers库加载模型时自动选择空闲的多个GPU，从而提升工作效率。

痛点介绍

在深度学习项目的实践中，我们常常面临以下痛点：

手动管理GPU资源：在项目启动时，需要手动指定使用哪些GPU。随着项目增多和GPU使用情况的变化，这种管理方式变得低效且易出错。
GPU资源利用率不均：在某些情况下，部分GPU可能处于空闲状态，而另一部分则负载过重。这种不均衡的资源利用会导致计算效率的降低。
代码的可移植性和健壮性：硬编码指定GPU的代码在不同环境或硬件配置下的可移植性差，且缺乏健壮性。

实战代码技巧

为了解决上述痛点，我们可以使用Python的torch库来自动检测并选择空闲的GPU。以下是一个实战代码示例，演示了如何在Transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU：

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

def get_available_gpus(max_gpus=None):
    """
    返回当前空闲GPU的列表。
    如果max_gpus被设置，则返回的GPU数量不超过该值。
    """
    if torch.cuda.is_available():
        if max_gpus is None:
            return list(range(torch.cuda.device_count()))
        else:
            return list(range(min(torch.cuda.device_count(), max_gpus)))
    else:
        return []

def load_model_on_available_gpus(model_name, tokenizer_name, max_gpus=None):
    """
    在空闲的GPU上加载Transformers模型。
    """
    available_gpus = get_available_gpus(max_gpus)
    if available_gpus:
        device = 'cuda:' + ','.join(map(str, available_gpus))
        model = AutoModel.from_pretrained(model_name).to(device)
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
        model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=available_gpus)
    else:
        device = 'cpu'
        model = AutoModel.from_pretrained(model_name).to(device)
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
    return model, tokenizer, device

# 使用示例
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer_name = 'bert-base-uncased'
model, tokenizer, device = load_model_on_available_gpus(model_name, tokenizer_name, max_gpus=2)
print(f'Model loaded on {device}')

在上述代码中，get_available_gpus函数用于检测当前空闲的GPU，并返回一个GPU索引的列表。load_model_on_available_gpus函数则负责在检测到的空闲GPU上加载模型。如果没有可用的GPU，模型将在CPU上加载。