Auf unserem JupyterHub erhalten Sie einen persönlichen JupyterLab-Container. Standardmäßig wird dabei Ihr eigenes Benutzerverzeichnis sowie eventuell zusätzliche Gruppenordner eingebunden. Die Leistung dieser Container ist begrenzt, um sicherzustellen, dass alle Nutzer den Dienst ordnungsgemäß nutzen können.
Die aktuellen Ressourcenbeschränkungen sind:
- Arbeitsspeicher: 32 GB
- Prozessor: 4 Kerne
- Maximale Anzahl an Prozessen (PIDs): 1000
- Maximale Anzahl an offenen Dateien (ulimits -n): 1024
Beim Speicherplatz verfolgen wir eine Fair Use Policy, d.h., es gibt keine festen Quotas pro Benutzer. Dies ermöglicht Ihnen, temporär größere Datenmengen zu speichern, zum Beispiel für Zwischenergebnisse.
Die Nutzung der Grafikkarte basiert ebenfalls auf der Fair Use Policy. Diese Ressource wird von allen JupyterLab-Instanzen gemeinsam genutzt und ist nicht pro Benutzer reservierbar. Wir bitten Sie, besonders bei der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen, den Video-RAM (VRAM) nach Beendigung Ihrer Aufgaben zeitnah freizugeben, um auch anderen Nutzern die effiziente Nutzung zu ermöglichen.
Bitte beachten Sie, dass inaktive Instanzen automatisch beendet werden, um Ressourcen zu schonen. Instanzen werden spätestens nach 12 Stunden Laufzeit beendet, unabhängig von deren Aktivität.