概述 - OneLinkAI API 调用文档

实例的系统盘与数据盘为本地SSD磁盘，本地数据盘性能好但是无冗余副本，受限于本地磁盘的固有寿命，有概率出现故障，重要的数据请定期备份到本地，Oenlink cloud对于此类存储产品不提供可靠性承诺与服务。

容器实例是什么?

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onelink中租用GPU的方式为：选择物理主机，然后在该物理主机上创建有N块GPU卡的实例。而内存和CPU配置的分配逻辑为按GPU的数量成倍数分配，比如在主机上看到的CPU和内存分配规则为：32GB/GPU、8核/GPU，那么租用1块GPU时实例的配置为1卡GPU; 8核CPU; 32GB内存，租用2块GPU时实例的配置为2卡GPU; 16核CPU; 64GB内存，依此类推。因此在您租用实例时，根据您的需要选择合适的物理主机，然后选择需要的GPU数量。

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	30GB	本地盘快	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；
数据盘	/root/ola-data	50GB起可扩容	本地盘快	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。

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。

概述

容器实例是什么?#

实例GPU/CPU/内存的分配#

实例中的目录#

JupyterLab的工作目录#

容器实例是什么?

实例GPU/CPU/内存的分配

实例中的目录

JupyterLab的工作目录