开发环境运行时，平台提供在线 JupyterLab 工具，共用户在线调试运行代码。参考本节了解 JupyterLab 的基本功能及使用注意。

前提条件

已进入开发环境的 JupyterLab 页面，方法如下：项目详情页单击右上角的 进入开发环境，默认进入 JupyterLab 页面。

如开发环境未启动，则需先启动开发环境； 如默认进入的是 网页终端，需确认右侧 配置 页中 开发者工具 是否勾选了 JupyterLab。

上传下载

Jupyterlab 提供上传功能，可通过在线 Jupyterlab 上传文件到开发环境的 /gemini/code/ 目录下。

• 上传：仅可上传文件，可同时选择多个，文件较多时建议压缩后上传，上传后再行解压。
  

• 下载：仅支持单个文件的下载，文件量多但不大时建议压缩后下载，压缩参考压缩与解压。

  • 下载代码，切换到 /gemini/code/ 目录下寻找目标代码。
  • 下载数据，切换到 /gemini/data-*/ 目录下寻找目标数据文件， * 可能为 1/2/3。
  • 下载模型，切换到 /gemini/pretrain*/ 目录下寻找目标权重文件，* 可能为 1/2/3。

  

多python内核

如您需要切换多个 python 内核来调试模型，您可参考 多 python 环境搭建。

jupyterLab已知问题

您需关注 JupyterLab 自身的已知问题如下：

1. 命名特殊的目录不可访问。
   JupyterLab 不支持名为 checkpoints 和 trust 的目录访问，建议您不要将目录命名为 checkpoints 或 trust。
   如果已经使用，且不方便修改，可换用 网页终端 工具进行调试。

2. 文件数超量易出现浏览卡顿。
   JupyterLab 支持正常显示的文件数量级别在一万以内。如需大批量浏览文件，建议您控制数量不超出一万条，否则将出现卡顿情况。

3. 跑任务时内核崩溃。
   JupyterLab 只适合调试代码和测试，不适合跑正式任务，建议在趋动云提交离线训练跑正式任务。

4. 任务报错不提示缺少的库。
   JupyterLab 跑任务时，不会提示缺少 pip 库而会直接报错，此时建议使用终端工具跑任务，因其会提示缺少库。