> ## Documentation Index
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# 概要
> 应用实例概要介绍
实例的系统盘为网络块存储，极小概率出现故障，重要的数据请定期备份到本地，AutoDL对于此类存储产品不提供可靠性承诺与服务。todo：复核文案
## 应用实例是什么
**应用**：由应用作者制作后发布，相当于手机应用商店里的一个个app。
**应用实例**：部署应用即会在某一台机器上创建一个应用实例，开机后可以使用应用里的功能（文生图、文生视频等）。
相当于使用手机app需要先从应用商店下载安装到手机里使用。
应用实例是使用Docker技术在GPU机器上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。
因为应用实例本身是docker容器，所以无法使用一些容器受限的功能，比如：docker、nsight等。
## 实例GPU/CPU/内存的分配
在AutoDL租用GPU的方式为：选择GPU型号，然后在该型号的物理主机上创建有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：24 \~ 30vCPU(核)/GPU、80 \~ 100GB/GPU，那么租用1块GPU时实例的配置为1卡GPU; 24 \~ 30vCPU(核); 80 \~ 100GB内存，租用2块GPU时实例的配置为2卡GPU; 48 \~ 60vCPU(核); 160 \~ 200GB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GPU型号，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(公共模型路径除外) | 30GB | 网络盘
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；在[克隆实例](migrate_instance_2.md)时会进行迁移，[保存镜像](save_image.md)时会保存至镜像中。 |
| 公共模型 | /.autodl/ | 只读 | 网络盘
一般 | 平台常用公共模型的存放目录。只读、不支持写文件 |
**系统盘再说明**
Linux操作系统中，几乎所有的东西都以文件夹或文件形式存在，这些文件夹/文件有一个共同的根目录`/`。如果我们在某块磁盘A上（无其他分区）安装了Linux操作系统后，那么根目录下将会有此类默认的系统目录：
```
$ ls /
bin etc lib mnt proc run tmp var boot dev home root srv sys usr
```
在默认状态下向无论哪个目录下写入文件，最终都是写入了磁盘A，AutoDL实例中的系统盘指的就是安装了系统的这块硬盘A，在根目录`/`下的任何一个地方写入文件都是写入了系统盘。如在AutoDL实例中安装的系统软件以及用内置的miniconda安装的python依赖，都是安装在了系统盘中。
## 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。