ChatGLM2的train.sh的NUM_GPUS如何设置配置双显卡？
ChatGLM和ChatGLM2，对GPU配置的传参数样式不太一样，一代的时候，“0,1”这么用双显卡，二代的时候直接输入NUM_GPUS=2.
要配置双显卡进行训练，可以将NUM_GPUS设置为2，以表示使用两个GPU。以下是一个示例的train.sh文件的内容：
export NUM_GPUS=2
python train.py \
--data_dir=data \
--model_dir=model \
--num_gpus=$NUM_GPUS \
--batch_size=64 \
--learning_rate=0.001在这个示例中，将NUM_GPUS设置为2，并传递给train.py脚本的–num_gpus参数。根据你的需求，你可以调整其他参数，例如数据目录、模型目录、批量大小和学习率等。
请注意，具体的命令可能会根据ChatGLM2的实际代码库有所不同，请根据你使用的代码库和框架进行相应调整。
ChatGLM2如何使用多显卡GPU
要在ChatGLM2中使用多个显卡GPU，你需要使用分布式训练的方法。以下是一个使用多个显卡GPU进行ChatGLM2训练的示例：
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确保你的计算机上有多个显卡GPU，并安装了相应的驱动程序。
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使用
transformers库加载ChatGLM2模型和tokenizer：
from transformers import ChatGPT
model = ChatGPT.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")-
使用
torch.nn.DataParallel将模型包装在多个GPU上：
import torch
import torch.nn as nn
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = nn.DataParallel(model)
model.to(device)-
在训练循环中，确保将输入数据和目标标签移动到正确的设备上：
input_ids = input_ids.to(device)
attention_mask = attention_mask.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)这样，模型就会自动在多个显卡GPU上并行计算，并共享梯度更新。
请注意，使用多个显卡GPU进行训练可能需要更大的批次大小和更长的训练时间。此外，还可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来选择要使用的特定GPU设备。