命令 | 命令说明 | 命令示例 |
fastgpu [help,-h,--help]
| 查看所有FastGPU命令的帮助说明。 | fastgpu --help
fastgpu -h
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fastgpu {command} --help
| 查看指定的FastGPU命令的帮助说明。 | fastgpu ls --help
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fastgpu ls
| 列出FastGPU用户创建的实例。包括以下信息: 参数说明: -a:列出您当前阿里云账户下所有实例。会提供Key-Owner(密钥对)和instance_id(实例id)两个额外的信息。 | |
fastgpu create --config create.cfg
fastgpu create --name {instance_name} --machine {count} --instance_type {ins_type}
| 创建一个实例或一个集群。 参数说明: -f, -c, --config:使用指定配置文件创建实例。 -n, --name:指定实例名称。 --image, --image_name:指定安装镜像。安装镜像可通过queryimage 命令查到。 --image_type:指定镜像类型。如果未指定image_name,可以通过指定image_type实现,包括Aliyun、Ubuntu、CentOS。 -np, --machines:指定创建实例数量。 -i, --instance_type:指定实例规格(包括实例CPU,内存,显卡型号等),您可以通过querygpu 命令查询所有实例规格。 --system_disk_size:指定系统盘大小,单位:GB。 --data_disk_size:指定数据盘大小,单位:GB。 --skip_setup:跳过实例初始化。 -nas, --nas, --enable-nas:允许实例挂载NAS。更多信息,请参见什么是文件存储NAS。 --zone_id:指定区域id,默认为自动指定。可通过querygpu 命令查询实例支持的区域id。 --spot:指定创建的实例为抢占式实例。更多信息,请参见抢占式实例概述。 --confirm_cost:忽略消费确认项。 --install_script:指定实例安装完成后需要执行的命令。 -vpc, --vpc, --vpc_name:指定私有网络名称。 -cuda, --install_cuda, --cuda_install:自动化安装CUDA。
| 创建一个Ubuntu系统的实例,并指定实例名称和规格,同时自动安装CUDA: fastgpu create --name fastgpu_vm -np 1 --instance_type ecs.gn6v-c8g1.16xlarge --image_type ubuntu --install_cuda
按照配置文件创建实例: fastgpu create -c config.cfg
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fastgpu ssh {instance_name}
| 使用SSH连接并登录到指定实例。
说明 您需要将本地的公网IP添加到安全组才可以通过SSH访问。建议您使用fastgpu addip -a 命令快速添加。 | 使用SSH连接到task0.my_job实例: fastgpu ssh task0.my_job
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fastgpu scp /local/path/to/upload {instance_name}:/remote/path/to/save
fastgpu scp {instance_name}:/remote/path/to/copy /local/path/to/save
| 将本地文件拷贝到实例中,或者是从实例中拷贝到本地。 | 将本地文件拷贝到实例中: fastgpu scp /root/test.txt task0.my_job:/root/
将实例中的文件拷贝到本地: fastgpu scp task0.my_job:/home/cuda/ ~/cuda/
将本地文件拷贝到my_job集群中所有实例的/root目录中: fastgpu scp /root/test.txt {my_job}:/root/
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fastgpu querygpu
fastgpu query
fastgpu query -gpu {gpu_type}
fastgpu query -np {number of gpus per node}
fastgpu query -gpu {gpu_type} -np {number of gpus per node}
| 查询阿里云支持的GPU实例规格。 | |
fastgpu queryimage
fastgpu queryimage {os_type}
| 查询阿里云支持的实例镜像。 参数说明: os_type:阿里云支持的os类型。包括CentOS、Ubuntu、Debian、SUSE、Aliyun等。 | |
fastgpu describe {instance_name}
fastgpu describe
| 查询实例的所有属性。属性包括CPU核数、GPU、镜像、内存大小、创建时间、密钥对、状态等信息。 | |
fastgpu kill {instance_name}
fastgpu kill -y {instance_name}
fastgpu kill {instance_a_name} {instance_b_name} {instance_c_name}
fastgpu kill -f {instance_name}
| 释放指定的实例。 | 释放停止状态的task0.my_job实例: fastgpu kill task0.my_job
强制释放task0.my_job实例,无论实例是什么状态: fastgpu kill -f task0.my_job
强制停止my_job集群的所有实例: fastgpu kill -f {my_job}
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fastgpu stop {instance_name}
fastgpu stop {instance_a_name} {instance_b_name} {instance_c_name}
fastgpu stop -f {instance_name}
fastgpu stop -k {instance_name}
| 停止指定的实例。若实例为集群实例,可以通过指定该实例名的取值,即将{集群名字}作为该实例值的后缀来批量停止集群下的所有实例。 参数说明: -f:强制停止实例。 -k:实例停止后,仍进行计费操作。 -y:跳过确认。
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fastgpu start {instance_name}
| 启动指定的实例。 参数说明: -y:跳过确认。 | |
fastgpu mount {instance_name}
fastgpu mount {instance_name} {mount_target_domain}
| 为指定的实例挂载NAS文件系统到/ncluster目录。 参数说明: mount_target_domain:指定NAS的挂载点。如果不指定,则会自动创建挂载点并挂载。 | 为task0.my_job实例自动创建一个挂载点,并挂载NAS文件系统到实例中: fastgpu mount task0.my_job
手动创建并获取挂载点,并将挂载点挂载到task0.my_job实例中: fastgpu mount task0.my_job example.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com
为集群所有实例挂载NAS文件系统: fastgpu mount {my_job}
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fastgpu run {instance_name} {cmd}
| 在指定实例中执行shell 命令。 参数说明: cmd:需要执行的命令。 | |
fastgpu addip {instance_name}
fastgpu addip {instance_name} {your_public_ip}
fastgpu addip {instance_name} {your_public_ip} {port_range}
fastgpu addip {instance_name} {your_public_ip} {port_range} {description}
fastgpu addip -a {your_public_ip} {port_range} {description}
| 为指定实例的安全组添加可访问的公网IP。 | 将本机公网IP的22端口添加到默认安全组中: fastgpu addip -a
将本机公网IP的22端口添加到task0.my_job实例中的安全组中: fastgpu addip task0.my_job
允许IP地址为203.0.113.0的机器访问task0.my_job实例的2000-3000端口: fastgpu addip task0.my_job 203.0.113.0 2000/3000
fastgpu addip task0.my_job 203.0.113.0 2000/3000 "open 2000-3000 port"
允许IP地址为203.0.113.0的机器访问my_job集群中的所有机器的2000~3000端口: fastgpu addip {my_job} 203.0.113.0 2000/3000
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fastgpu deleteip {instance_name}
fastgpu deleteip {instance_name} {your_public_ip}
fastgpu deleteip {instance_name} {your_public_ip} {port_range}
fastgpu deleteip -a
| 将IP从某一实例安全组中移除。 | 将本机公网IP从task0.my_job实例安全组中移除: fastgpu deleteip task0.my_job
将IP地址为203.0.113.0的机器从实例安全组移除: fastgpu deleteip task0.my_job 203.0.113.0
移除IP地址为203.0.113.0的机器访问2000-3000端口的权限: fastgpu deleteip task0.my_job 203.0.113.0 2000/3000
将task0.my_job实例22端口下所有IP从安全组中移除: fastgpu deleteip -a task0.my_job
将IP地址为203.0.113.0的机器从my_job集群下的所有实例中删除: fastgpu deleteip {my_job} 203.0.113.0
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fastgpu queryip
fastgpu queryip -a
fastgpu queryip {instance_name}
| 查询实例的安全组IP,默认只查询22端口对应的IP。 参数说明: -a:查询所有端口的IP。 | 查询所有实例的22端口安全组IP: fastgpu queryip
查询task0.my_job实例的22端口安全组IP: fastgpu queryip task0.my_job
查询task0.my_job实例所有端口对应的安全组IP: fastgpu queryip -a task0.my_job
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fastgpu addpub {string of id_rsa.pub}
| 将本机公钥添加进指定实例。 参数说明: string of id_rsa.pub:公钥路径。 | 将~/.ssh/id_rsa.pub内容添加到实例中: fastgpu addpub
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fastgpu rename {instance_name} {instance_new_name}
fastgpu rename {instance_id} {instance_new_name}
| 重命名实例。 | 将task0.my_job实例重命名为my_new_ins: fastgpu rename task0.my_job task0.my_new_ins
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fastgpu tmux {instance_name}
| 使用SSH连接到实例,并使用默认的tmux进程。 | 登录task0.my_job实例,并创建一个tmux进程: fastgpu tmux task0.my_job
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fastgpu deletekeypair
| 删除本机的密钥对。
说明 如果有实例正在使用此密钥对,删除该密钥对后,实例将会无法正常被连接和查询,但您可以通过fastgpu ls -a 命令查询到。 | 删除~/.fastgpu/下对应的密钥对: fastgpu deletekeypair
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fastgpu createkeypair
| 在本机创建一个密钥对,后续实例的创建以及连接都会使用此次创建的密钥对。 | 在本机~/.fastgpu/下创建一个密钥对: fastgpu createkeypair
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fastgpu attachkeypair {instance_name}
| 将密钥对绑定到实例中。 | 将~/.fastgpu/下的密钥对绑定至task0.my_job实例: fastgpu attachkeypair task0.my_job
将~/.ncluster/下的密钥对绑定至my_job集群: fastgpu attachkeypair {my_job}
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fastgpu detachkeypair {instance_name}
| 从实例中分离密钥对。
说明 分离后将无法正常连接和查询该实例,建议您使用attachkeypair 命令重新绑定后,即可恢复正常连接和查询。 | |
fastgpu notebooksample {instance_name} {passwd_of_login}
| 在指定实例中创建部署jupyter notebook项目示例。 参数说明: passwd_of_login:指定jupyter-notebook服务器密码。 | 在task0.my_job实例中创建并部署项目示例: fastgpu notebooksample task0.my_job
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fastgpu cuda {instance_name} {gpu_driver_version} {cuda_version} {cudnn_version}
| 为指定实例安装驱动,CUDA和cuDNN组件。默认值为: 参数说明: gpu_driver_version:需要安装的GPU驱动版本号。 cuda_version:需要安装的CUDA版本号。 cudnn_version:需要安装的cuDNN版本号。
| 在task0.my_job实例中安装CUDA的默认版本: fastgpu cuda task0.my_job
在task0.my_job实例中安装GPU驱动,CUDA和cuDNN,GPU驱动版本为460.91.03,CUDA版本号为11.2.2,cuDNN版本号为8.1.1: fastgpu cuda task0.my_job 460.91.03 11.2.2 8.1.1
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fastgpu conda {instance_name}
fastgpu conda {instance_name} -f {conda_yaml_file}
fastgpu conda {instance_name} -h
fastgpu conda {instance_name} --cuda 10.0 -tf -v 1.15.0
| 为指定实例安装Conda,并创建出指定的Python、CUDA版本的虚拟环境。 参数说明: -h:查看帮助。 -f或--yaml:按照指定的YAML文件安装Conda。 -cu或--cuda:指定CUDA版本。支持:{11.0,10.2,10.1,10.0} -py或--python:指定使用Python版本。支持:{3.5,3.6,3.7,3.8} -tf或--tensorflow:指定使用TensorFlow为主框架。 -pt或--pytorch:指定使用PyTorch为主框架。 -mx或--mxnet:指定使用MXNet为主框架。 -v、--vers或--framework_version:指定主框架版本。
说明 TensorFlow、PyTorch以及MXNet三个指定框架参数不支持同时存在。 | 为task0.my_job实例安装Conda,不安装任何虚拟环境: fastgpu conda task0.my_job
为my_job集群中所有实例安装Conda: fastgpu conda {my_job}
为task0.my_job实例安装Conda,并配置Python 3.6,CUDA 11.0以及PyTorch 1.7.0虚拟环境: fastgpu conda -py 3.6 -cu 11.0 -pt -v 1.7.0
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fastgpu allconda {instance_name}
| 在指定实例中安装所有支持的Conda环境。 | 为task0.my_job安装所有的conda环境: fastgpu allconda task0.my_job
为my_job集群安装所有的conda环境: fastgpu allconda {my_job}
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fastgpu replaceimage {instance_name} {image_id}
| 替换指定实例的镜像。 参数说明: image_id:需要替换的镜像名称或镜像ID。 | 将task0.my_job实例的镜像替换为CentOS: fastgpu replaceimage task0.my_job centos_8_2_x64_20G_alibase_20210712.vhd
将my_job下所有实例替换为CentOS: fastgpu replaceimage {my_job} centos_8_2_x64_20G_alibase_20210712.vhd
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