Przejdź do głównej zawartości

Stwórz swoje pierwsze środowisko obliczeniowe

Tworzenie wolumenu​

cgc volume create <name> --size <size> -sc <storage_class>

  • -r - rozmiar Twojego wolumenu w GiB
  • -sc, --storage-class - klasa magazynu Twojego wolumenu

Aby utworzony wolumen był dostępny, musi być zamontowany do zasobu.

Output

cgc volume create getting-started -s 10
Volume getting-started of size 10Gi GB on SSD created from imported module. Volume is ReadWriteMany.

Lista istniejących wolumenów​

Wyświetl listę wszystkich utworzonych wolumenów:

cgc volume list

przykład:

cgc volume list
name             used    size    type           mounted to
---------------  ------  ------  -------------  ------------
getting-started  7.67M   10Gi    ReadWriteMany

Tworzenie zasobów obliczeniowych​

Aby utworzyć swoje pierwsze zasoby obliczeniowe, musisz określić nazwę i typ jednostki dla zasobu obliczeniowego.

cgc compute create <entity> --name --gpu -gpu-type --cpu --memory --volume

gdzie

  • entity - np. nvidia-pytorch | pytorch-jupyter
  • -n, --name - nazwa zasobu obliczeniowego
  • -g, --gpu - ilość podłączonych GPU, maksymalnie 8 na notebook
  • -gt, --gpu-type - typ podłączonego GPU (A100 | V100 | A5000) domyślnie = A5000
  • -c, --cpu - liczba rdzeni CPU
  • -m, --memory - ilość pamięci RAM w GiB
  • -v, --volume- wolumin do zamontowania nazwa woluminu

przykład:

cgc compute create -n getting-jupyter -c 2 -m 4 -g 1 -gt A100 -v getting-started nvidia-pytorch

nvidia-pytorch Pod getting-jupyter has been created! Mounted volumes: getting-started
Accessible at: https://getting-jupyter.namespace.cgc-waw-01.comtegra.cloud
Jupyter token: f660c69776c647eba6d895c312388a0c

Output zawiera dostępny URL oraz wygenerowany token. Token można zmienić przy pierwszym logowaniu.

Lista istniejących zasobów obliczeniowych​

Jeśli chcesz zobaczyć listę swoich istniejących zasobów obliczeniowych, możesz użyć polecenia list.

cgc compute list

przykład:

cgc compute list
name             type                status    volumes mounted      CPU cores  RAM    GPU type      GPU count  URL
---------------  ------------------  --------  -----------------  -----------  -----  ----------  -----------  -----------------------------------------------------
getting-jupyter  nvidia-pytorch  Running   getting-started              2  4Gi    V100                  1  https://getting-jupyter.namespace.cgc-waw-01.comtegra.cloud

Aby zobaczyć token Jupyter, dodaj flagę -d dla większej liczby szczegółów.