AWS SageMaker运行JupyterLab提示无可用GPU，如何将EC2切换为GPU实例？

报错原因说明 #

你遇到的MisconfigurationException: You requested GPUs: [0] But your machine only has: []报错，是当前运行的实例底层未检测到可用GPU硬件导致。SageMaker修改Notebook实例类型后必须重启实例，新的实例配置才会生效，未重启前依然沿用原无GPU配置，就会触发该类报错。

EC2实例切换为GPU实例操作步骤 #

• 登录AWS控制台进入EC2服务页，选中需要调整的目标实例
• 先点击「停止实例」，等待实例状态变为「已停止」，仅停止状态的实例支持修改实例类型
• 点击顶部「操作」菜单，依次选择「实例设置」→「更改实例类型」
• 在弹出的选型列表中筛选GPU系列实例（常用的有g4dn、p3、p4d等系列，可根据算力、显存需求选择），确认选择后提交修改
• 回到实例列表点击「启动实例」，启动完成后即完成GPU实例切换

SageMaker场景额外注意事项 #

• 切换为ml.g4dn.xlarge实例并重启生效后，先在JupyterLab终端运行nvidia-smi命令，确认GPU硬件可以被系统正常识别
• 你提供的SageMaker环境、内核列表截图仅能说明当前运行的内核版本，你当前使用的conda_python3内核默认未预装GPU版本的深度学习框架，需要根据你的CUDA版本手动安装对应版本的PyTorch/TensorFlow等框架，否则即使硬件有GPU，代码也无法正常调用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16341274