云主机常见问题

平台使用

如何计费

按量（使用时长）计费，精确到秒。镜像上传拉取过程不收费，开机过程不收费，关机过程不收费，服务成功部署后再计费 卡时单价、机型详见：https://www.gongjiyun.com/pricing.html 更详细的计费规则：https://www.gongjiyun.com/docs/cloud-hosting/function-usage-instructions/ja68wciuqi9oclkmwihczd2hnjh/

什么是云主机？

共绩算力云主机是一款面向 AI 开发的云端工作站，支持随时随地远程访问。它提供完整的开发环境与高性能算力资源，按需计费，让您专注于高效创新，无需操心硬件采购与环境配置。

请注意：云主机采用容器化运行环境，而非传统虚拟机，因此不支持在主机内部再启动 Docker 服务。直接写入系统盘路径的文件会被纳入整体镜像环境，进而影响关机时长，建议将持久化数据存放于指定数据卷或外部存储中。

• 平台不支持 windows 系统，
• 平台不直接连接外网，无法直接使用外网的镜像仓库比如docker.io等，如果需要下载模型等可以使用国内的模型源

云主机的主要功能特点

1. 集成开发环境：在平台预制的基础镜像中提供完整开发工具链，支持主流 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 全家桶），免去环境配置烦恼，让您专注于开发本身。
2. 镜像管理系统：高效管理镜像版本，支持一键发布和分发，极大提升开发与部署效率。
3. 一键 Serverless 发布：开发完成后可一键发布为 Serverless 服务，快速为用户提供在线服务。
4. 分布式训练支持：支持 1 机多卡和多机联网，轻松实现模型微调和大规模模型训练。

关机、关机并保存镜像、强制关机的区别是什么？

云主机提供三种不同的关机方式，分别适用于不同的使用场景。以下详细说明各种方式的特点和使用注意事项。

1. 普通关机

功能说明：

普通关机会安全地关闭云主机并停止计费，类似于正常关闭电脑。所有数据和已安装的软件都会完整保存，下次开机时可以完全恢复到关机前的状态。

主要特点：

• 立即停止计费，节省成本
• 数据完整保存，包括系统盘和数据盘
• 已安装的软件和配置不会丢失
• 支持随时重新开机

注意事项：

• 关机后会释放所有计算节点资源
• 重启时显卡库存可能无法保障（如使用 GPU 实例）
• 请在业务允许的情况下谨慎操作

适用场景： 临时不使用实例，希望停止计费但保留完整环境

2. 关机并保存镜像

功能说明：

在关机的同时，将当前实例的完整状态保存为自定义镜像。这个镜像可以作为”黄金副本”，用于快速创建多个相同配置的新实例，实现环境的快速复制和部署。

主要特点：

• 创建可复用的自定义镜像
• 保存完整的系统环境和配置
• 支持基于镜像快速创建新实例
• 关机期间不产生费用

操作流程：

1. 实例自动执行关机操作
2. 系统创建自定义镜像（需要一定时间）
3. 保存完成后实例保持关机状态
4. 镜像可在创建新实例时选择使用

数据安全保障：

• 所有数据完整保存在镜像中
• 原实例数据不会丢失
• 可基于镜像创建多个副本

适用场景： 需要备份当前环境配置，或批量部署相同环境的实例

3. 强制关机

功能说明：

强制关机会立即终止实例运行，不进行正常的关机流程。这是一个紧急操作选项，会导致本次开机后的所有实例内变更丢失，状态回滚到本次开机之前。

重要特性：

• 立即强制终止实例
• 实例内状态回滚到本次开机前
• 共享存储卷数据不受影响
• 操作不可撤销

数据影响：

• 实例内未保存的数据将丢失
• 本次开机后的系统变更将丢失
• 共享存储卷中的数据保持完整

严重警告：

此操作类似于直接拔掉电源，可能导致数据丢失或系统损坏。除非实例无响应或遇到紧急情况，否则不建议使用此方式。操作不可撤销，请务必谨慎评估！

适用场景： 实例卡死、无响应等紧急情况，且确认可以接受数据回滚

对比总结

对比项	普通关机	关机并保存镜像	强制关机
关机方式	安全关机	安全关机 + 创建镜像	强制终止
计费状态	停止计费	停止计费	停止计费
数据保存	完整保存	完整保存（含镜像）	回滚到开机前
已装软件	保留	保留（含镜像）	回滚到开机前
重启保障	库存可能不足	库存可能不足	库存可能不足
额外功能	无	生成可复用镜像	无
操作风险	低	低	高（数据可能丢失）
可撤销性	可重启恢复	可重启恢复	不可撤销
共享存储卷	不影响	不影响	不影响
适用场景	临时停用	环境备份/批量部署	紧急处理

选择建议：

• 日常停用实例 → 选择”普通关机”
• 需要备份或复制环境 → 选择”关机并保存镜像”
• 实例卡死无响应 → 最后考虑”强制关机”

什么是 共享存储卷？

共享存储卷是一种可以被多台云主机或 serverless 服务同时挂载和访问的存储资源。它类似于一个网络硬盘，支持跨实例读写数据，适合团队协作、数据共享、模型/数据集分发等场景。

典型用途：

• 多个服务/主机间共享数据、日志、模型文件等。
• 作为持久化存储，服务重启、迁移后数据不丢失。
• 支持大文件、批量数据的高效读写。

挂载方式：

• 在云主机或 serverless 服务创建/设置页面，选择需要挂载的共享存储卷（Bucket），并指定挂载路径（如 /mnt/data）。
• 启动后，系统会自动将存储卷挂载到指定路径，应用可直接读写。

挂载要求：

• 挂载路径必须以 / 开头，允许英文、数字、- 和 /，如 /mnt/data。
• 不同存储卷的挂载路径不能重复，避免冲突。
• 路径建议简洁明了，便于程序访问。

共享存储卷和对象存储加速挂载有什么不一样？

功能定位不同：

• 共享存储卷：主要用于高性能、高并发的读写场景。它像传统的硬盘或网络文件系统（如 NFS），可以被多个计算节点同时挂载，支持文件的频繁读写和修改，适合训练数据、模型中间结果、日志等需要频繁读写的场景。
• 对象存储加速挂载：主要用于高效读取大规模数据，通常是只读场景。它将对象存储（如 S3）的数据通过挂载的方式直接呈现为本地文件系统，方便访问和读取，但写入性能和一致性不如共享存储卷，适合加载大数据集、预训练模型等只读需求。

技术实现和性能侧重：

• 共享存储卷：底层通常基于分布式文件系统（如 CephFS、GlusterFS 等），强调高 IOPS 和低延迟，适合高频读写。
• 对象存储加速挂载：底层基于对象存储（如 S3），通过 FUSE 等方式挂载，强调大吞吐量的读取，写入操作一般不推荐或有延迟。

典型应用场景：

• 共享存储卷：团队协作开发、分布式训练、实验结果共享、日志收集等需要多节点读写的场景。
• 对象存储加速挂载：大规模数据集加载、模型权重分发、只读数据分析等。

S3 技术的应用差异：

虽然两者都用到了 S3 技术，但

• 共享存储卷更像是将 S3 作为后端存储，前端通过分布式文件系统实现高性能读写；
• 对象存储加速挂载则是直接将 S3 对象以文件系统方式只读挂载，主要优化读取体验。

云主机的自定义启动命令有什么不一样？

自定义启动命令，指的是用户可以为云主机或 serverless 服务指定专属的 shell 命令，完全覆盖平台的默认启动逻辑。这一机制赋予了用户极高的灵活性和控制力。

云主机通过与 Supervisord 的深度结合，实现了真正意义上的自定义启动命令。用户不仅可以完全替换平台默认逻辑，指定任意 Shell 命令作为主进程，还能灵活适配多语言、多进程、复杂初始化等多样化业务场景。例如：

• 启动自定义开发的 Python、Node.js、Java 等各类应用
• 执行复杂的初始化脚本（如 bash init.sh），实现环境预配置与自动化部署
• 启动多进程任务、守护进程或特殊服务，满足个性化业务需求

通过 supervisord 的支持，平台不仅能够实时监控主进程的运行状态，还能实现日志收集、异常处理等高级运维功能。用户填写的自定义启动命令会被 supervisord 作为“受管进程”启动和管理，即使主进程异常退出，Supervisord 也能自动拉起，极大提升了服务的高可用性与稳定性。用户只需在服务或主机的创建/设置页面填写自定义启动命令（如 python app.py、bash run.sh），系统将在实例启动时，严格按照用户指定的命令拉起主进程，充分释放业务创新空间，助力多样化场景的高效落地。

如何将云主机一键发布为 Serverless 服务？

• 在云主机实例列表（侧边栏「云主机列表」），选择你要发布的云主机。
• 点击「发布服务」按钮，进入 serverless 服务创建流程。
• 按页面提示填写端口、环境变量、启动命令等信息，确认无误后提交即可一键发布。
• 服务发布后，可在弹性部署服务管理页面查看、管理和访问你的服务。

可以参考这篇文档来操作：https://www.gongjiyun.com/docs/cloud-hosting/function-usage-instructions/ea6mwbcemi6b6mkulagcxvvynkc/

发布 serverless 服务后如何管理和访问？

• 发布成功后，可点击页面顶部弹性部署服务按钮，在打开的页面查看和管理发布的服务。
• 支持启动、停止、重启、删除等操作。
• 服务会分配公网访问地址，页面会显示访问方式。

如何修改基础镜像中 SSH、VS Code Server 和 Jupyter Lab 的密码？

基础镜像中的 ssh 默认密码在环境变量中，VS Code Server 和 Jupyter Lab 默认没有密码，如果需要密码保护，可以通过以下方法实现：

• 访问：https://console.suanli.cn/server/instances
• 找到要修改的云主机，点击【更多操作】 -> 【查看详情】，在页面顶部点击【环境变量】
• 输入以下变量值

## SSH 登录密码
SSH_PASSWORD=12345678
## VS Code Server 登录密码
CODE_SERVER_PASSWORD=23456
## Jupyter Lab 登录密码
JUPYTER_PASSWORD=67890

• 【保存】，然后【应用修改】，一定要点击【应用修改】才会生效

为什么云主机内不支持使用 Docker？

共绩算力的云主机本质上是基于容器技术（Docker/Kubernetes）虚拟化出来的实例，而非传统的物理裸金属服务器或 KVM 虚拟机。

由于您当前已经处于一个容器环境中，在容器内部再次运行 Docker Daemon（即 Docker-in-Docker，DinD）会面临严重的安全隔离问题和文件系统挂载冲突。因此，平台在系统层面禁用了云主机内部的 Docker 服务。

最佳实践建议： - 直接配置环境：云主机已经为您提供了一个完整的 Ubuntu 操作系统环境（包含 root 权限），您可以直接使用apt-get、pip、conda 等工具安装所需的软件和依赖，就像在普通 Linux 系统中一样。 -保存自定义镜像：配置好专属环境后，您可以在云主机列表页点击”更多操作”->“保存镜像”，将其保存为您的”我的镜像”。下次创建新主机时，直接选择该镜像即可复用环境，完全替代了 Docker 的打包功能。

为什么系统盘写入大量文件会导致开关机变慢？

云主机的系统盘（通常为 80GB）是基于分布式块存储或容器写时复制（CoW）文件系统实现的。当您在系统盘中写入大量数据（如数十 GB 的数据集或模型权重）时：

1. 关机保存慢：关机会触发系统盘快照或数据同步机制，写入的数据越多，同步耗时越长。
2. 开机恢复慢：开机时需要从底层存储重新拉取或挂载这些数据，数据量直接决定了开机启动时间。

最佳实践建议： 系统盘只用于存放环境和代码：强烈建议将系统盘（/目录）仅用于安装软件环境（如 pip 包）和存放体积较小的代码文件。

数据和模型分离存储：大体积的数据集、模型权重、生成的日志和 Checkpoint 等，必须存放在外挂存储中（如共享存储卷或对象存储加速）。

如何高效管理模型和数据集？

为了解决大文件读写和跨实例共享的问题，平台提供了两种专业存储方案。强烈推荐”计算与存储分离”的架构设计。

方案 A：共享存储卷（适合读写频繁的数据集和代码）

共享存储卷类似于 NAS（网络附加存储），支持多个云主机同时挂载并读写。

• 优势：数据持久化保存，不受云主机释放影响；支持多机共享；读写性能优秀。
• 使用场景：存放训练数据集、代码仓库、训练过程中的 Checkpoint 保存、实验日志输出。
• 配置方法：
  1. 在控制台左侧导航栏进入”共享存储卷”页面。
  2. 点击”创建存储桶”，选择所需区域（如需要跨区使用，可转换为多区域桶）。
  3. 在创建云主机时，在”共享存储卷”配置区域，选择对应的存储桶并指定挂载目录（如 /workspace/data）。

方案 B：对象存储加速（适合只读的大型模型权重）

对象存储加速功能可以将阿里云 OSS、AWS S3 等对象存储中的数据，通过缓存技术直接挂载到云主机本地。

• 优势：将 S3 缓存到集群本地，大幅提升模型加载速度；无需等待几十 GB 模型缓慢下载；不占用系统盘空间。

• 使用场景：挂载 HuggingFace 模型权重、只读的基础数据集。

• 配置方法：

  1. 在”对象存储加速”页面，添加您在云服务商处的对象存储配置。
  2. 点击”开始加速”激活缓存。
  3. 在创建云主机时挂载该加速桶。

• ⚠️ 注意事项：

  • 挂载目录为只读访问。
  • 存储内容更新需要手动点击”回源上游”按钮同步，不会自动更新。

为什么我的云主机任务一直显示“启动中”？

任务状态持续显示“启动中”，并不意味着任务已卡死，请您放心。

这通常是由于容器环境的初始化流程所致。与虚拟机秒级启动不同，共绩算力云主机会在启动阶段进行以下几项必要工作，根据镜像大小和算力资源池状态，耗时约需 1-3 分钟：

1. 高性能算力调度：系统正在为您分配专属的 GPU/NPU 计算节点。
2. AI 开发镜像加载：正在拉取并挂载包含完整 Python、CUDA、PyTorch 等依赖的预置开发环境（镜像环境）。
3. 持久化存储挂载：正在建立数据卷的远程连接，以保护您的代码不受镜像重启影响。

特别说明：在容器环境下，某些首次写入系统盘的文件会被纳入基础镜像快照，这可能导致下次启动时的环境校验时间略长。只要界面未提示“失败”，请耐心等待进度条走完。

若等待超过 5 分钟 状态仍未更新，再建议您刷新页面或联系技术支持排查节点异常。

为什么云主机节点数不能设置为 0？

共绩算力云主机采用的是容器化持久工作空间，而非函数计算或短生命周期 Pod。一旦将实例数缩减至 0，容器状态会被彻底销毁，虽然挂载的数据卷文件仍在，但以下内容将会丢失，导致下次启动恢复环境耗时极长且可能报错：

• 运行中的内存状态：未保存的 Jupyter 内核变量。
• 系统盘安装的依赖：直接写入 /usr/local 或 apt install 的软件包（因容器镜像机制会被丢弃）。

因此，为了保障“随时随地打开即用”的体验，系统强制保留至少 1 个运行实例作为环境锚点。

总结：标准的高效 AI 开发架构

为了获得最佳的体验和性价比，建议您采用以下架构使用共绩算力云主机：

1. 系统盘（80GB）：仅安装 CUDA、PyTorch、依赖包及核心运行脚本。配置完成后保存为自定义镜像。
2. 对象存储加速（只读）：挂载至 /models，用于直接读取百 GB 级别的大语言模型权重，实现秒级加载。
3. 共享存储卷（读写）：挂载至 /data 和/output，用于存放微调数据集和保存训练 Checkpoint。

遵循以上架构，您的云主机将实现秒级开机、环境稳定、数据安全的完美体验。