modelscope有人72B两块儿显卡代码怎么配置吗？

请参考此图片： https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/README_CN.md 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope中配置使用72B参数量的模型并利用两块显卡进行训练，通常需要在代码中设置以下内容：

1. 选择和加载模型：
   根据ModelScope提供的API或库，选择和加载72B参数量的模型。

2. 设置设备：
   使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的API来指定使用多块GPU。以下是一个使用PyTorch的示例：

   import torch
   
   # 设置CUDA设备
   device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   
   # 检查可用的GPU数量
   num_gpus = torch.cuda.device_count()
   assert num_gpus >= 2, "至少需要两块GPU"
   
   # 将模型移动到第一块GPU上
   model = model.to(device)
   

3. 数据并行化：
   使用深度学习框架的并行化功能将模型和数据分布在多块GPU上。以下是一个使用PyTorch的数据并行化的示例：

   import torch.nn.parallel
   
   # 创建数据并行化容器
   if num_gpus > 1:
       model = torch.nn.DataParallel(model)
   
   # 开始训练
   for epoch in range(num_epochs):
       for batch in dataloader:
           inputs, targets = batch
           inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
   
           # 前向传播和反向传播
           outputs = model(inputs)
           loss = criterion(outputs, targets)
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()
   

以上代码只是一个基本的示例，实际的配置可能会根据您使用的模型、框架和任务的具体要求有所不同。在实际操作中，您需要参考ModelScope提供的文档和示例代码，以及深度学习框架的官方文档来完成具体的配置。

确保您的系统和硬件环境支持同时使用两块GPU，并且已经正确安装了所需的驱动程序和库。如果在配置过程中遇到问题，可以联系ModelScope的官方支持获取帮助。