【亲测免费】 GPustat 使用与安装教程
2026-01-16 09:46:34作者:宣聪麟
项目概述
GPustat 是一个基于 NVIDIA GPU 设备的状态监控工具,提供了简洁易读的命令行界面,封装了 nvidia-smi 的功能,并添加了更加人性化的显示。开发者 Jongwook Choi 通过这个开源项目,使监控 NVIDIA GPU 的状态变得轻松高效。本教程将指导您了解其目录结构、启动与配置方法。
1. 项目目录结构及介绍
GPustat 的仓库遵循典型的 Python 包结构:
gpustat/
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── GPLICENSE # 项目的 MIT 开源许可证文件
├── MANIFEST.in # 构建时包含额外文件的指示文件
├── README.md # 项目说明文件,包含了快速入门指南
├── pyproject.toml # Python 项目配置文件,用于依赖管理和编译设置
├── requirements.txt # 项目所需第三方库列表
├── screenshot.png # 可能存在的项目截图
├── setup.cfg # 设置配置文件,用于控制 setup.py 的行为
├── setup.py # Python 包的安装脚本
└── gpustat # 主代码目录,包括实际的模块和功能实现
- gpustat 目录内通常包含具体的源代码文件,如核心功能模块。
- setup.py 和 pyproject.toml 用于项目的打包和安装。
- README.md 提供了关于项目的基本信息和快速使用的步骤。
2. 项目启动文件介绍
安装与基础使用
在终端中,通过以下命令安装 GPustat:
pip install gpustat
安装完成后,无需单独的启动文件,直接在命令行中输入 gpustat 即可启动并查看GPU的状态:
gpustat
这将会显示您的系统中所有NVIDIA GPU的状态概览,包括但不限于GPU利用率、内存使用情况和温度等。
3. 项目的配置文件介绍
GPustat本身并不直接要求用户操作复杂的配置文件。其行为大多通过命令行选项定制,例如通过 --interval 控制定期更新的时间间隔,或者使用 --json 获取JSON格式的输出等。
然而,对于复杂需求或想要自定义脚本集成GPustat的情况,配置逻辑可能通过编写脚本或利用环境变量间接实现。尽管没有明确的“配置文件”,但用户可以通过修改上述环境变量或创建个性化脚本来达到定制目的。例如,在bash脚本中设置环境变量后再调用GPustat。
export GPUSTAT_INTERVAL=5
gpustat
在这个例子中,我们通过设置环境变量 GPUSTAT_INTERVAL 来改变状态刷新的频率为5秒一次。
总结来说,GPustat设计倾向于轻量级和易用性,因此减少了对传统配置文件的依赖。用户根据具体应用场景,更多地通过命令行参数进行调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
288
340
暂无简介
Dart
729
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
449
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
245
105
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
453
181
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
706