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实例资源是开发环境、训练任务和推理服务使用的 GPU / CPU 算力。创建工作负载前,您需要先了解资源池类型,购买或确认实例配额,再将配额放入合适的资源池,并检查资源是否已经可用。

适用场景

  • 创建 JupyterLab 或 VS Code Server 开发环境。
  • 提交 PyTorchJob、RayJob 等训练任务。
  • 发布大模型推理服务或通用服务。
  • 为团队预留一批固定算力。
  • 排查任务排队、资源不足或配额校验失败。

了解资源池类型

选择资源池时,先判断您的任务是否需要专属保障或节点隔离。

购买实例资源

如果当前没有足够实例配额,您可以先购买实例资源。进入 所用资源 > 订单,在 实例资源 页签下,单击 购买。 购买实例资源时,需选择资源所属的区域和集群,并配置以下参数: 购买实例资源时,重点关注 目标资源池。它决定本次购买的实例配额进入哪个资源池:

确认资源是否可用

购买完成后,请先在订单中确认订单状态为 active,再回到实例资源或目标资源池确认配额是否增加。 进入 所用资源 > 实例资源(新版) 后,选择区域、集群和项目组。资源概览会汇总当前范围内的资源情况,包括: 在资源池列表中,继续查看目标资源池是否匹配任务需求。列表支持自定义显示列,常用列包括: 如果某类资源使用率较高,或目标资源池没有足够空闲配额,后续创建任务时可能排队或提交失败。如果资源池处于更新中、删除中或失败状态,请等待操作完成或联系资源管理员确认后再提交任务。 提交工作负载前,可按实例规格、规格份数和副本数估算总需求;对象关系和计算口径请参见平台对象与运行关系。

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