diff --git a/Workstations-Getting-Started.md b/Workstations-Getting-Started.md
index a75067d..d76efaf 100644
--- a/Workstations-Getting-Started.md
+++ b/Workstations-Getting-Started.md
@@ -125,12 +125,13 @@ Um auf die GPUs der Workstation zuzugreifen, brauchen wir zwingend eine Slurm Se
 
 ```salloc -p students --time=2:00:00 -G a100:1 --ntasks=32 --mem-per-cpu=7G
 ```
-`
+
 Sobald unser Slurm Job an der Reihe ist um ausgeführt zu werden (siehe `squeue`), können wir mit den folgenden Befehlen testen ob wir Zugriff auf die GPU haben:
 
 ```
 apptainer shell --nv "${HOME}/build-apptainer/tensorflow-2.16.1-gpu.sif"
 ```
+```
 python3 <<- EOF
 import tensorflow as tf
 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0])