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容器实例概要

容器实例是aifare平台的核心服务,为您提供强大的AI开发环境。本页面介绍容器实例的基本概念、资源配置和目录结构。

什么是容器实例

容器实例是使用Docker技术进行资源划分与隔离的Container,拥有相比虚机实例性能损失少,效率高等优点。

容器实例内不支持使用Docker,如需使用Docker请联系客服租用裸金属服务器。(裸金属服务器整机包月起租。)

实例GPU/CPU/内存的分配

在aifare租用GPU的方式为:选择不同的实例类型,平台有多种实例类型,比如:

  • 小型实例:1卡GPU + 8核CPU + 32GB内存
  • 中型实例:2卡GPU + 16核CPU + 64GB内存
  • 大型实例:4卡GPU + 32核CPU + 128GB内存
  • 超大型实例:8卡GPU + 64核CPU + 256GB内存

平台通过实例类型来创建实例,实例类型设计灵活,可以组成不同大小的GPU、CPU、内存组合。您可以根据项目需求选择合适的实例类型:

  • 学习和小型项目:选择小型实例,成本较低
  • 中等规模训练:选择中型实例,平衡性能和成本
  • 大型模型训练:选择大型实例,提供充足算力
  • 超大规模训练:选择超大型实例,支持多卡并行训练

每个实例类型都经过优化配置,确保GPU、CPU、内存资源的最佳匹配,为您的AI开发提供稳定高效的运行环境。

实例中的目录

在实例中查看磁盘使用情况请在终端中执行:source /root/.bashrc

名称路径大小性能说明
系统盘根目录/ 及其以下所有路径
(以下特殊路径除外)
30GB本地盘
实例关机数据不会丢失。一般系统依赖以及Python安装包都会安装在系统盘下,也可以存放代码等小容量的数据;
在迁移实例时会进行迁移,保存镜像时会保存至镜像中。
数据盘/data30GB起本地盘
实例关机数据不会丢失。可存放读写IO要求高的数据。但不能保存至镜像中。
如果需要将数据盘的数据进行迁移,请参考迁移实例(同地区)
模型存储/gm-models1.0T网络盘
一般
平台预置模型存储,包含常用AI模型,可快速访问和使用。
数据集存储/gm-datasets1.0T网络盘
一般
平台公共数据集存储,包含常用训练数据集,支持快速加载。
用户数据存储/user-data1.0T网络盘
一般
用户个人数据存储空间,支持跨实例数据同步和共享。

系统盘再说明

Linux操作系统中,几乎所有的东西都以文件夹或文件形式存在,这些文件夹/文件有一个共同的根目录/。如果我们在某块磁盘A上(无其他分区)安装了Linux操作系统后,那么根目录下将会有此类默认的系统目录:

$ ls /
bin etc lib mnt proc run tmp var boot dev home root srv sys usr

JupyterLab的工作目录

JupyerLab的工作路径是/root,数据盘、网盘、公共数据目录都在/root目录下,因此进入JupyterLab后可直接看到这些平台默认创建的目录。如需查看根目录/,可以进入终端使用命令行操作。

磁盘使用情况查看

在终端中执行以下命令可以查看详细的磁盘使用情况:

df -hT

目录说明:

目录名称速度说明
/系统盘一般实例关机数据不会丢失,可存放代码等。会随保存镜像一起保存。
/data数据盘实例关机数据不会丢失,可存放读写IO要求高的数据。但不会随保存镜像一起保存。

注意事项:

  1. 清理系统盘请参考: https://www.aifare1.com/docs/qa/

实例状态

容器实例有以下几种状态:

  • 运行中:实例正常运行,可以进行开发工作
  • 已关机:实例已停止,但数据保留
  • 创建中:实例正在创建和初始化
  • 已释放:实例已被删除,数据清空

主要功能

核心功能

  • 概要:查看实例基本信息、资源配置、运行状态
  • JupyterLab:在线开发环境,支持Notebook和代码编辑
  • SSH:通过SSH协议连接实例,进行命令行操作

配置管理

  • 升降配置:调整CPU、内存、GPU等资源配置
  • 转换计费方式:在按量计费和包月计费之间切换
  • 保存镜像:将当前环境保存为自定义镜像

系统操作

  • 重置系统:恢复实例到初始状态
  • 迁移实例:将实例迁移到其他节点或地区
  • 迁移实例(同地区):在同一地区内迁移实例

使用建议

  1. 选择合适的配置:根据项目需求选择CPU、内存、GPU配置
  2. 合理使用存储:代码放在系统盘,大数据放在数据盘
  3. 及时保存数据:重要数据及时上传到持久化存储
  4. 合理使用资源:不使用时及时关机,节省费用
  5. 备份重要环境:定期保存镜像,备份开发环境

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