3.5. 对于在上一发行版本中创建的 Jupyter 笔记本，默认共享内存可能会导致运行时错误

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对于在早于 1.31 的发行版本中创建的 Jupyter 笔记本，Jupyter 笔记本的默认共享内存被设置为 64 Mb，您无法在笔记本配置中更改此默认值。例如，PyTorT 依赖于共享内存，默认大小为 64 Mb 不足以用于大型用例，比如在培训模型或执行繁重数据操作时。Jupyter 报告了一个 "no space left on device" 信息， /dev/smh 为 full。从版本 1.31 开始，这个问题已被解决，任何新的笔记本的共享内存被设置为节点的大小。 临时解决方案 对于在 1.31 之前的发行版本中创建的 Jupyter 笔记本，可以重新创建 Jupyter 笔记本或按照以下步骤操作：在数据科学项目中，创建一个工作台，如创建项目工作台中所述。在 data Science 项目页面中，在 Workbenches 部分中，点工作台的 Status 切换，将其从 Running 改为 Stopped 。打开 OpenShift 控制台，然后选择 Administrator 。选择 Home API Explorer 。在 Filter by kind 字段中，键入 notebook 。选择 kubeflow v1 笔记本。选择 Instances 选项卡，然后选择在第 1 步中创建的工作台的实例。点 YAML 选项卡，然后选择 Actions Edit Notebook 。编辑 YAML 文件，在配置中添加以下信息：对于具有 Workbench 笔记本名称的容器，请在 volumeMounts 部分添加以下行：

- mountPath: /dev/shm
  name: shm

例如，如果您的工作台名称是 myworkbench ，请按如下所示更新 YAML 文件：

spec:
    containers:
      - env
        name: myworkbench
         volumeMounts:
         - mountPath: /dev/shm
           name: shm

在 volumes 部分，添加以下示例中显示的行：

     volumes:
       name: shm
       emptyDir:
         medium: Memory

注：（可选）您可以指定用于 emptyDir 的内存量的限制。点 Save 。在数据科学项目的 Workbenches 部分中，点工作台的 Status 切换。状态从 Stopped 变为 Starting ，然后变为 Running 。