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我正在尝试设置一个 g5.4xlarge 实例来运行 AlphaFold。当检查存储部分时,我收到以下警告:
所选 AMI 包含的实例存储卷数量超出了实例允许的数量。仅可从实例访问 AMI 中的前 1 个实例存储卷
无论我选择哪种 AMI,都会发生这种情况,而且我只看到一个 EBS AMI 根卷和一个存储支持的实例卷(这似乎与 g5.4xlarge 实例中包含的卷匹配)。我想使用深度学习 AMI,例如:
深度学习 AMI GPU PyTorch 1.13.1 (Ubuntu 20.04) 20230103 ami-0b7e0d9b36f4e8f14(64 位 (x86))
这留下了几个问题:
我尝试了几种不同的 AMI,根据我在这个答案中读到的内容,预计至少有一种能够消除错误:AWS launch new instance using Ubuntu 22.04: image has more Volumes ThanInstances allowed 没有 这样的运气。
提前致谢!
编辑:到目前为止,我的两个答案都有部分答案(不确定将哪个标记为答案)。Ben Whaley 为问题提供了很好的直接解决方案(第 3 部分),而 Adil Hidistan 对第 1 部分和第 2 部分给出了很好的答案。我想我会将 Ben Whaley 标记为答案,因为它解决了根本问题,但我我也感谢阿迪尔提供的信息来帮助我理解。
您遇到的问题与您选择的实例类型有关。错误正在告诉你这一点。所选实例类型支持 1x 实例存储卷,但 AMI 有 2 个,因此出现错误。
现在,这会影响您的使用吗?答案是也许。这取决于 AMI 所有者的意图、他们添加该卷的原因以及他们在实例化实例时是否积极使用该卷。
例如,如果他们的目的是运行一个脚本来查找该实例卷来存储一些数据,那么在没有该实例卷的情况下,实例可能无法启动或不具有其应有的功能。除非您了解其目的和用途,否则无法辨别。
如果您碰巧选择支持 2x 实例存储卷的实例类型,那就没问题,这是一个解决方案。否则,存在无法按预期工作的风险。
如果有能力,可以向亚马逊立案,让他们直接提供信息。如果您没有支持协议,您可以尝试他们的论坛。
您提到的 AMIami-0b7e0d9b36f4e8f14实际上有两个实例存储卷:
请注意块设备下的两个临时卷。
不过,Amazon Linux 2 映像似乎没有实例存储卷。例如,ami-0dc2e3e2f9cca7c15。amazon/Deep Learning AMI GPU PyTorch我通过搜索与创建日期在 2023 年 1 月 1 日之后的短语匹配的 AMI 发现了这一点。
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