GPUアクセラレーションの状態は、以下の手順で確認できます：
- NVIDIA GPUの方法で依存関係がインストールされていることを確認します：
pip install onnxruntime-gpuと対応するバージョンのPyTorch - 起動した仮想環境でdetectコマンドを実行する：
python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')" - 出力
CUDA available: Trueコンフィギュレーションが成功するのは - 実際の実行は、タスクマネージャー（Windows）を開くか、または
nvidia-smiコマンド(Linux) GPU使用率の監視
警告だ：
- Falseと表示された場合は、CUDAドライバのバージョンがPyTorchのバージョンと一致しているかどうかを確認してください。
- Dockerデプロイメント用にインストールされたNVIDIA Container Toolkit
- 初回実行時のCUDAコンテキストの初期化に時間がかかる場合があります。
この答えは記事から得たものである。Kitten-TTS-Server: セルフデプロイ可能な軽量音声合成サービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GPUアクセラレーションが正常に有効になっているかどうかを確認する方法は？
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