常见问题 FAQ

本章节汇总了使用有孚云银汉智算服务时的常见问题。

1. 如何上传文件？

• 方式一：使用容器工具 JupyterLab 上传小于100M的文件

  1. 登录控制台后，在容器实例管理列表下要上传文件的容器操作处，点击工具-JupyterLab

     

  2. 使用 JupyterLab 直接上传文件

     

• 方式二：通过网盘上传小于100M的文件，JupyterLab 实例可直接访问到该目录

  1. 登录控制台后，进入网盘管理菜单，选择目标文件夹后，点击上传图标进行上传。

     

• 方式三：超过100M的大文件，可使用ftp工具上传到实例

  1. 登录控制台后，在容器实例管理列表点击复制图标获取实例登录地址、端口等信息。

     

     例如，示例地址为: ssh -p 20234 root@cn-east-ai-1.galactics.cloud 其中端口为20234 （注意：端口是动态的，关机后重新开机可能会变化)； root 是你的登录名；cn-east-ai-1.galactics.cloud 是容器地址。

  2. 使用ftp工具填写相关信息，连接登录。

     

  3. 登录成功后，上传本地目录文件至远程容器目录内。

     

• 方式四：linux系统上传超过100M的大文件，可使用scp命令传输文件

  1. 登录控制台后，在容器实例管理列表下要上传文件的容器操作处，点击实例-SSH登录指令，本示例中为 ssh -p root@

     

  2. 在Linux系统中使用scp命令发起文件传输: scp -P 20231 <本地文件名> root@<url>:<实例侧路径>

  3. 根据提示输入密码

     

2. 为什么查看实例没有GPU卡？

需要使用 train_model.cuda()，或者 train_model.to(device) 查看。

3. 关机后保存数据被清空了

实例重启后，/root/tmp下的数据会保留七天，需要持续保存的建议存在nas-private目录下，详细操作可以参考 文件存储

4. 如何查找anaconda？

Ubuntu系统没有anaconda，如果需要conda管理python，建议安装miniconda。

5. 目前系统支持哪些算力框架？

目前系统支持tensorflow和pytorch，如果需要paddle，可以直接安装。

6. Tensorflow运行出错

参考1：可以更换tensorflow1.15环境，30系列显卡对tensorflow1.x兼容不是很好，此问题系统将进行镜像优化。 参考2：nvidia-tensorflow不支持python3.7，3.6/3.8可以使用。