--- title : FAQ-CCS | zh tags: FAQ, ZH GA: UA-155999456-1 --- {%hackmd @docsharedstyle/default %} # TWCC FAQs | 容器運算服務 (CCS) ## 使用之前 :::spoiler Q1. 怎麼使用超級電腦？ :::info TWCC 中有許多超級電腦的運算資源，您可以透過下列方式使用： 1. 開發型容器：您可參考[<ins>此文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=container)，建立快速部署的容器環境。 2. 高速運算服務：您可參考[<ins>此文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hpc_cli)，連線進入高速運算節點，以 Command Line 的方式使用超級電腦資源，進行跨節點的高速運算。 ::: :::spoiler Q2. 如何開始使用容器？ :::info 您可使用容器訓練 AI 模型並生成推論引擎，步驟參考如下： **Step 1.** 參考[<ins>高速檔案系統文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hfs)，將 AI 模型程式上傳到高速檔案系統，儲存於 `/home/主機帳號` 或 `/work/主機帳號` 目錄之下。 **Step 2.** 參考[<ins>開發型容器文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=container)，建立容器，並連線容器進行模型訓練。 **Step 3.** 訓練完成，可參考[<ins>高速檔案系統文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hfs)，下載所需要的資料。 **Step 4.** 若要進行推論，可參考[<ins>HowTo文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=howto_ctn2)於容器內進行，或參考[<ins>虛擬運算文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=vm)，建立虛擬運算個體進行推論。 ::: :::spoiler Q3. 容器與高速運算該如何選擇？ :::info 兩種服務皆可運行 GPU 的容器化環境： - 若您的運算工作僅需要 8 顆 GPU 以下的計算資源，請使用容器運算服務。 - 而若需要 8 顆 以上的 GPU 資源，並希望能部署跨節點的分散式高速平行運算環境，請使用台灣杉二號 (命令列介面) 高速運算服務。 ::: ## 連線登入 :::spoiler Q1. 如何登入容器？ :::info 可以透過 SSH 或 Jupyter Notebook 連線容器，請參考[<ins>連線容器</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/%2F%40twccdocs%2Fguide-ccs-connect-zh)。 ::: :::spoiler Q2. SSH 連線至 TWCC 上的資源 CCS、VCS 和 HPC 有哪些可使用的的開源軟體？ :::info 可以使用 MobaXterm、PuTTY 和 VSCode...等第三方開源軟體。 ::: :::spoiler Q3. 開發型容器 SSH 連線時顯示 `Permission denied`？ :::info 可能是主機密碼輸入錯誤，請重新輸入或參考[<ins>此文件</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-service-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fguide-service-hostname-pwd-otp-zh)至 Service 會員服務系統重設主機密碼。 ::: :::spoiler Q4. 無法連線 Jupyter Notebook 時如何處理？ :::info 請參考以下 2 種處理方式： 1. 進行以下操作將容器還原至初始狀態： - **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 - **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 - **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 - **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔，再連線 Jupyter Notebook。 2. 請檢查貴單位防火牆設定是否有阻擋容器使用的 port，容器 port 範圍為 50000 ~ 60000。 ::: ## 管理容器 :::spoiler Q1. 如何暫停容器？ :::info 目前系統不支援容器暫停的功能，您可依需求選擇任一節省計算成本的方案： 1. 您可製作容器映像檔保留工作環境，並刪除容器，待需要使用容器時再以映像檔建立新容器。 2. 您可參考[<ins>此文件</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fhowto-cli-ccs-automate-compute-delete-with-twccli-zh)，編寫腳本自動執行運算、刪除容器。 ::: :::spoiler Q2. 我要如何將容器還原至初始狀態？ :::info 進行以下操作即可將容器還原至初始狀態： **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 ::: :::spoiler Q3. 不同容器中的環境是否也不同？ :::info 容器的儲存環境是[<ins>高速檔案系統 (HFS) </ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hfs)，用戶建立不同的容器，系統皆會自動將用戶的 HFS 掛載作為容器環境。 而 HFS 空間的生命週期是隨著用戶的主機帳號，因此只要是同一用戶建立的容器，環境都是相同的 HFS 空間。 ::: :::spoiler Q4. 為何容器無法刪除？ :::info 請先檢查`刪除保護機制`是否被開啟，若被開啟，請於開發型容器詳細資料頁面將`刪除保護機制`關閉，即可刪除該容器。 若`刪除保護機制`未開啟依然無法刪除容器，請與我們的技術支援團隊或客服人員連絡。 ::: ## 資源配置與監控 :::spoiler Q1. 如何使用 8 張 GPU 以上的資源？ :::info 請改為使用 台灣杉二號 (命令列介面)，使用方法可參考網路上 Horovod 和 Singularity 的使用說明文件，或參考以下的 tutorial 進行： [<ins>HowTo：容器跨節點高速運算－AI Benchmark</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-twnia2-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fhowto-twnia2-run-parallel-job-container-zh)。 ::: :::spoiler Q2. 如何知道容器配置的 GPU 數量？ :::info 以下兩種方式皆可查詢容器的 GPU 配置數量： 1. 在 terminal 執行指令：`$ nvidia-smi` 2. 在使用者網站中，開發型容器管理頁 > 容器詳細資料頁的「**基本設定**」欄位即有顯示。  ::: :::spoiler Q3. 在程式執行時，如何知道 GPU 使用情況？ :::info 請參考以下步驟： **Step 1.** 在 terminal 執行指令： `$ nvidia-smi` **Step 2.** 確認 `GPU-Util` 欄位，非 0% 代表使用中，0% 即為未使用 (如下圖)。  ::: :::spoiler Q4. 為何無法使用容器內的 GPU？ :::info 可能是以下問題造成無法使用容器的 GPU： 1. 您的程式使用的 GPU 數量與建立數量不符，請確認兩處 GPU 數量是否相符。 2. 套件版本有相容性問題，請按照以下步驟： - **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 - **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 - **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 - **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 ::: :::spoiler Q5. 建立容器時基本設定中，為何有共享記憶體？ :::info 共享記憶體是使用某些 framework 運算時會使用到的記憶體空間，例：PyTorch，詳情可查看[<ins>PyTorch document</ins>](https://pytorch.org/docs/stable/multiprocessing.html)。 ::: :::spoiler Q6. 如何知道程式運行時的記憶體用量？ :::info 在使用者網站或是容器內部皆可查詢記憶體用量： 1. 在使用者網站**開發型容器監控**頁面，可查看記憶體用量圖，詳情可參考[<ins>開發型容器監控頁面</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/%2F%40twccdocs%2Fguide-ccs-monitor-zh)文件。 2. 在容器中下指令 `$ top` 或 `$ free` 查看記憶體用量。 ::: :::spoiler Q7. 開發型容器監控頁面中，「記憶體用量」與「GPU 記憶體用量」的差異？ :::info - **記憶體用量**：系統分配給您的容器記憶體之使用量，其容量即為您在建立容器時，在基本設定選擇的規格。 - **GPU 記憶體用量**：容器配置的 GPU 顯示核心上的記憶體之使用量，TWCC 的 GPU 為 NVIDIA V100，關於 GPU 記憶體容量與詳細資訊，可參考 [<ins>NVIDIA 官網說明</ins>](https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/zh_tw/Solutions/design-visualization/grid-vpc-vapps/volta-v100-datasheet-update-a4-636418-r4-tw.pdf)。 ::: ## 套件軟體 :::spoiler Q1. 目前容器支援多少種計算環境？ :::info 在 TWCC 的容器服務中，提供了 26 種環境供使用者選擇，包含： - TensorFlow - PyTorch - CUDA - MATLAB (BYOL) - Caffe - CNTK - MXNet - Caffe2 - TensorRT - Triton Inference Server - Theano - Torch - DIGITS - NeMo - RAPIDS - Clara Train SDK - CUDA GL - Morpheus - Merlin Training - Merlin Inference - Maxine Audio Effect SDK - HPC SDK - TAO Toolkit for Computer Vision - Modulus - Clara Parabricks - cuQuantum Appliance ::: :::spoiler Q2. 如何確認容器映像檔中包了什麼套件及其版本？ :::info 以下兩種方法皆可確認映像檔套件及版本： 1. 在 [<ins>NGC 網站</ins>](https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/index.html) 中，在右上角搜尋框依不同框架輸入 **TensorFlow release notes**、**PyTorch release notes** ...等內容，進入 release notes 列表頁面後，再點擊您要確認的框架版本，即可檢視套件內容及版本。 2. 建立開發型容器、選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到相關資訊。 ::: :::spoiler Q3. 為何我刪除容器後再重新建立容器，新容器內仍存在舊容器上的套件？ :::info 為提供運算便利性，TWCC 預設會將高速檔案系統之儲存空間 (/home 及 /work，綁定個人帳號) 掛載至您建立的所有容器，讓您的資料或套件可跨容器使用，因此刪除容器不會影響安裝在 /home 及 /work 的套件與資料。 ::: :::spoiler Q4. 安裝套件時發生錯誤訊息 `Permission denied` 如何處理？ :::info 以下圖為例，如果 `Permission denied` 指出的檔案，其位置不在 /home 或 /work 底下，請參考 [<ins>其他疑問</ins>](#其他疑問) Q3 切換成容器 root 身分後再行安裝。  ::: :::spoiler Q5. 在容器中如何安裝 cuDNN？ :::info 容器環境已有安裝 cuDNN，詳細版本資訊可透過以下三種方法確認： 1. 在 [<ins>NGC 網站</ins>](https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/index.html) 中，在右上角搜尋框依不同框架輸入 **TensorFlow release notes**、**PyTorch release notes** ...等內容，進入 release notes 列表頁面後，再點擊您要確認的框架版本，即可檢視套件內容及版本。 2. 建立開發型容器、選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到相關資訊。 3. 連線容器後執行 `$ set | grep CUDNN` 指令 ::: :::spoiler Q6. 容器中有哪些內建的套件管理工具？ :::info 容器環境中有內建 `apt` , `apt-get` , `pip` 等3個套件管理工具可供管理套件。 ::: :::spoiler Q7. 安裝套件時發生 `Unable to change to /home/主機帳號 - chdir (13: Permission denied)` 如何處理？ :::info 為保障資料安全，容器的 root 身分無法存取您的 /home與 /work 目錄，因此請使用主機帳號的身分安裝，勿切換成 root 權限。 ::: :::spoiler Q8. 如何在容器中安裝 docker 使用? :::info TWCC 容器不提供 OS 層權限，因此無法安裝與使用 docker 服務。 ::: ## 儲存與資料傳輸 :::spoiler Q1. 如何將檔案上傳至容器，或從容器下載？ :::info 請參考此[<ins>文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hfs#%E4%BD%BF%E7%94%A8-SFTP--Filezilla-%E5%82%B3%E8%BC%B8%E6%AA%94%E6%A1%88)，將檔案上傳到容器的 /home 或 /work 中，或將檔案下載到 local 端。 ::: :::spoiler Q2. 為何切換成 root 無法存取自己的 /home 與 /work？ :::info 為保障資料安全，容器的 root 身分無法存取您的目錄，僅限用戶本人帳號有權限存取。 ::: :::spoiler Q3. 要如何分享 /home 與 /work 的資料給其他同計畫使用者？ :::info 可以透過 TWCC CLI 操作 TWCC 雲端物件儲存 (COS)，將容器資料分享給其他使用者，操作方式請參考[<ins>此文件</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-cos-main-zh/%2F%40twccdocs%2Fcos-overview-zh)。 ::: :::spoiler Q4. 如何設定自動化將容器內資料回傳 local 端？ :::info 請利用容器對外連接埠 (port) 進行與 local 端的資料傳送，容器可使用的 port 為：22、80、443。 ::: :::spoiler Q5. 以 Matlab 映像檔建立的容器為何無法存取 /home 及 /work？ :::info 因目前的 Matlab 映像檔尚未整合 HFS 高速檔案系統，因此請在 terminal 執行以下指令來存取 /home 及 /work： ``` $ sudo su - $ su [主機帳號] $ /opt/matlab/R2019b/bin/matlab ``` ::: :::spoiler Q6. 能否將共享記憶體當硬碟空間使用？ :::info 若您選擇有共享記憶體設定的規格，`/dev/shm` 即為共享記憶體空間，可供存放資料當硬碟使用 <i class="fa fa-exclamation-triangle fa-20" aria-hidden="true"></i> **重要：** * 由於存放資料在共享記憶體中會占掉共享記憶體空間，因此存放前請先考量您程式所需要的空間。 * 存放於此的資料會隨容器刪除而消失，若資料需保存，請在刪除容器前將資料搬移到`/home/主機帳號`或`/work/主機帳號`。 ::: :::spoiler Q7. 為何 Jupyter Notebook 無法寫入檔案？ :::info 高速檔案系統空間已快用滿，導致無法寫入檔案，請參考[<ins>高速檔案系統 FAQ Q6</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/faq-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Ffaq-hfs-zh)，檢查並清理您的儲存空間，或參考增購更多儲存空間，增購方式請參考[<ins>高速檔案系統</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-hfs-main-zh/%2F%40twccdocs%2Fhfs-overview-zh)中的「查看使用容量」及「空間管理政策」兩個段落，即可得知價格以及增購空間的方法。 ::: :::spoiler Q8. 為何 Jupyter Notebook 儲存檔案失敗？ :::info 高速檔案系統空間已快用滿，導致無法寫入檔案，請參考[<ins>高速檔案系統 FAQ Q6</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/faq-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Ffaq-hfs-zh)，檢查並清理您的儲存空間，或參考增購更多儲存空間，增購方式請參考[<ins>高速檔案系統</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-hfs-main-zh/%2F%40twccdocs%2Fhfs-overview-zh)中的「查看使用容量」及「空間管理政策」兩個段落，即可得知價格以及增購空間的方法。 ::: :::spoiler Q9. 如何上傳檔案到 Jupyter Notebook？ :::info Jupyter Notebook 所使用的儲存空間即為高速檔案系統 (HFS)，請透過[<ins>此文件</ins>](https://www.twcc.ai/doc?page=hfs#%E4%BD%BF%E7%94%A8-SFTP--Filezilla-%E5%82%B3%E8%BC%B8%E6%AA%94%E6%A1%88)，上傳您的檔案。 ::: :::spoiler Q10. 如何於容器內與雲端物件儲存間傳輸檔案？ :::info 1. 請在容器內[<ins>安裝 TWCC CLI</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-cli-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fguide-cli-install-linux-zh)。 2. 再參考[<ins>此文件</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-cli-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fguide-cli-cos-zh)，使用 TWCC CLI 進行容器與雲端物件儲存的檔案傳輸。 ::: :::spoiler Q11. 請問如何將雲端物件的儲存體掛載到容器上使用？ :::info TWCC 容器所使用的儲存系統為高速檔案系統 (HFS)，目前不支援直接將雲端物件的儲存體掛載到容器上進行使用。 若僅需與雲端物件儲存進行檔案傳輸，請您參考 Q10 的操作步驟。 ::: ## 網路安全 :::spoiler Q1. 容器的 Port 範圍是什麼？ :::info 容器 Port 的範圍為：50000 ~ 60000。 ::: :::spoiler Q2. 容器是否可以使用 VPN？ :::info 目前 TWCC 容器不支援部署 VPN 服務 (例如：OpenVPN)。VPN 服務預設開啟的對外埠與 TWCC 容器所支援的對外埠不同，且 TWCC 容器採用 Port-Forwarding 的技術，對外埠為隨機配發，無法指定對應的埠號。 ::: ## 容器映像檔 :::spoiler Q1. 容器映像檔如何下載？ :::info 目前系統尚未支援此功能。 ::: ## 執行效能 :::spoiler Q1. 執行程式時發現 I/O 緩慢？ :::info 可能是 dataset 問題或是容器所處的節點較為繁忙： 1. 若您的 dataset 為許多小檔案，且 dataset 佔了大量空間，我們建議您將小檔案集合成大檔案，以減少 I/O 壓力。 2. 製作容器映像檔，再以映像檔開一個新的容器，若系統整體負載仍有餘裕，可以將容器安排建立在較不繁忙的節點。 ::: :::spoiler Q2. 程式執行時效能不如預期？ :::info 按照下列步驟排除套件相容性問題： **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 ::: :::spoiler Q3. 程式執行時發現比 local 端還慢？ :::info 改善效能的方式請參考如下： 1. 排除套件相容性問題 - **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 - **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 - **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 - **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 2. 若您的 dataset 為許多小檔案，且 dataset 佔了大量空間，我們建議您將小檔案集合成大檔案，以減少 I/O 壓力。 3. 製作容器映像檔，再以映像檔開一個新的容器，若系統整體負載仍有餘裕，可以將容器安排建立在較不繁忙的節點。 ::: ## 執行錯誤 :::spoiler Q1. 程式執行時顯示 `insufficient shared memory`？ :::info 1. 若為 PyTorch 容器環境，請將 Dataloader 的 num workers 設置為 0 2. 或重新建立一個容器，並選擇有 shared memory 的規格。 ::: :::spoiler Q2. 程式執行時顯示 `bus error`？ :::info 按照以下步驟排除套件相容性問題： **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 ::: :::spoiler Q3. 程式執行時發生有些 library 無法載入 (`Could not load dynamic library...`)？ :::info 可能是程式中呼叫的 library 版本與容器中的版本不符。請執行以下指令，取得環境中的 library 版本後，再修改程式所呼叫的 library 版本：`$ sudo find / -name [library名稱]` ::: :::spoiler Q4. 為何 `sudo apt update` 產生 `Unable to change to /home/wistron1/ -chdir (13: Permission denied)`？ :::info 請切換成 root 身分後再執行 `$ apt update`。 ::: :::spoiler Q5. 為何使用 Jupyter Notebook 時，右上角顯示 `kernel busy`？ :::info 請按照以下程序解決套件相容性問題： **Step 1.** 參考[<ins>程式執行異常的建議排除方式</ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-ccs-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fccs-intactv-howto-zh#%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%9F%B7%E8%A1%8C%E7%95%B0%E5%B8%B8%E7%9A%84%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8E%92%E9%99%A4%E6%96%B9%E5%BC%8F) 清空或搬移`/home/主機帳號/.local/` 目錄下之套件。 **Step 2.** 進入 `/home/主機帳號/.cache/` 目錄，清除計算過程產生的暫存檔。 **Step 3.** 若有安裝 Anaconda 或 Miniconda，也請移除或重新命名。 **Step 4.** 重新建立一個新的容器，選擇映像檔類型時，請將滑鼠移至 <i class="fa fa-info-circle" aria-hidden="true"></i> ，提示內容將顯示 NGC 的網址，進入後即可找到每個映像檔的環境設定，選擇適合的映像檔。 ::: ## 其他疑問 :::spoiler Q1. 如何從容器轉移至台灣杉二號(命令列介面)進行訓練運算？ :::info 可參考網路上 Conda 和 Singularity 的使用說明文件，或參考以下的 tutorial 進行： - [HowTo：建立 TWNIA2 容器](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-twnia2-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fhowto-twnia2-create-sglrt-container-zh) - [HowTo：使用 Conda 管理套件與執行 Job](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-twnia2-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twccdocs%2Fhowto-twnia2-conda-manage-packages-submit-job-zh) ::: :::spoiler Q2. 我可以建立一個容器給其他人用嗎？ :::info 建立容器給他人使用時，需考量以下幾點注意事項： * 您的主機密碼必須提供給他人連線容器。 * /home 與/work 為您的個人 HFS 儲存空間，他人在使用上可能造成這兩個檔案夾中的資料毀損、遺失...等可能，即使您再開新容器也無法復原這些變動。 * 分享計算資源會有資料安全的風險，請審慎考慮。 因此，除為他人建立容器之外，您亦可以透過 [<ins>Service 會員服務系統 <i class="fa fa-question-circle fa-question-circle-for-service" aria-hidden="true"></i></ins>](https://man.twcc.ai/@twccdocs/doc-service-main-zh/https%3A%2F%2Fman.twcc.ai%2F%40twsdocs%2Fhowto-service-access-service-zh)，將他人加入計畫中，該使用者即可自行運用容器資源。 ::: :::spoiler Q3. 如何切換成容器的 root 身份？ :::info 執行以下指令即可切換為 root 身分： ``` $ sudo su 或 $ sudo -i ``` ::: :::spoiler Q4. 容器是一建立就開始收費，還是開始跑程式才收費？ :::info 容器一建立即開始佔用計算資源，因此建立後、在您刪除容器之前，將會持續計費。 :::