• TWGC使用的Framework與軟體版本為何?
    TWGC使用Nvidia GPU Cloud(NGC)提供的容器映像檔並重新打包後提供給TWGC用戶使用
    詳細Framework與軟體版本請參考NGC說明網頁: 
    http://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/support-matrix/index.html

  • Jupyter Notebook Terminal如何使用指令補齊功能?
    Terminal 開啟後輸入bash,即可切換成一般Linux Terminal操作環境。
  • 如何透過容器(Container)存取FTP上傳的資料?
    您可在容器(Container)的路徑 /workspace/lustre 中找到您透過FTP上傳的資料。
  • 新建立的容器(Container)處在Pending狀態?
     因GPU資源有限,若太多人同時使用會有資源不足的情況,因此會處於Pending狀態,待其他人將GPU資源釋放,即會自動完成建立動作。
  • 如何在容器(Container)中安裝軟體套件(pip, apt-get)?
    容器預設為一般使用者權限,您在容器(Container)中安裝套件時需加上sudo指令,
    例如$ sudo apt-get install wget -y。

    Pytorch系列預設安裝在Virtual Env中,故安裝時需指定Virtual env的位置,
    例如$ sudo  /opt/conda/envs/pytorch-py3.6/bin/pip  install  scikit-image。

  • SSH金鑰不見了,可以重新下載嗎?
    因安全性考量,用戶的SSH金鑰不會儲存於系統,所以建立時下載的SSH金鑰為一次性,無法再重新下載。若不慎遺失僅能刪除容器後重建與綁定SSH金鑰。
  • 為什麼存放於/ 與 /workspace的資料,在新建立的容器中找不到?
    /與/workspace在容器刪除時會一起跟著被刪除,因此要長期保存的重要資料請存放在共用儲存空間(/workspace/s3fs)與平行檔案系統(/workspace/lustre)中。
  • 如果不用Jupyter Notebook,我可以停用嗎?
    可以的,建立容器(Container)時預設自動會啟動,但可連到Jupyter Notebook點擊右上角的「Quit」按鈕,或在Terminal輸入指令# sudo killall jupyter-notebook,即可停止Jupyter Notebook。

  • 連不上Jupyter Notebook?
    可能是您點了Quit按鈕,或Process因OOM等因素被KILL了。SSH登入後,以一般使用者權限輸入指令$ jupyter notebook,即可啟用Jupyter Notebook。

  • 可以修改SSH設定檔嗎?
    為安全性考量,不建議修改SSH設定。
  • Tensorboard(6006 Port)無法連線?
    Tensorboard預設沒有啟動,需在Terminal下指令啟動:
    tensorboard --logdir=/workspace/tensorflow/log。


  • 使用nvidia-smi看不到正在執行的Process?
    此為nvidia-docker目前的限制,請參考:
    https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/476 
    https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/179#issuecomment-2421508
  • 高速平行檔案系統的FTP登入密碼是什麼? 如何變更密碼?
    在註冊iService帳號時會額外設定一組主機帳號密碼,高速平行檔案系統的FTP使用這組主機帳號密碼登入即可,若忘記登入密碼可到「會員中心」->「主機帳號資訊」變更密碼。

  • 如何查詢使用者的錢包用量資訊?
    請登入到iServer,點選【會員中心】->【我的計畫】-> 選擇計畫 ->【額度用量】->
    【服務】-> 選擇【雲端資源】,即可查詢到使用者之用量資訊。

  • 我已將成員加入計畫(管理者)名單,為什麼該成員還是無法使用?
    因需等待系統同步資訊,建議您登出後,等待約5分鐘再登入,若狀況持續請聯絡客服人員。
  • 在Jupyter Notebook中可以import library,但ssh卻無法import?
    可能是環境變數的關係,請登入ssh後下指令: 
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia:/usr/lib/x86_64-linux-gnu