使用JupyterLab在线开发和调试代码

JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。

ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。

图1 使用JupyterLab在线开发调试代码

创建Notebook实例。
在ModelArts控制台创建一个Notebook实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。
创建成功后，Notebook实例的状态为“运行中”，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。
图2 打开Notebook实例
进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。
图3 JupyterLab主页

不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图3仅作为示例，请以实际控制台为准。
准备训练数据和代码文件，上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。
图4 文件上传按钮
在左侧导航双击打开上传的代码文件，在JupyterLab中编写代码文件，并运行调试。有关JupyterLab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。

如果您的代码文件是.py格式，请新打开一个.ipynb文件，执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。

图5 打开代码文件
在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。
调用SDK创建训练作业的操作请参见调用SDK创建训练作业。