安装与启动
1 下载BML CodeLab
点击"下载CodeLab"，跳转到下载页面。
下载指定版本的客户端或docker镜像。
2 安装BML CodeLab
2.1 Windows客户端的安装与启动
Windows客户端基于wsl2进行优化，能为Windows用户提供原生的Linux子系统环境，用户可以在Linux系统下进行开发和调试；Linux子系统和Windows系统文件系统互通，用户可以方便的拷贝数据；此内置的Linux系统性能强悍，启动迅速。
2.1.1 安装
双击.exe文件，将弹出安装程序，首先对环境进行检测：
- 若检测到环境符合要求，按如下流程进行安装：
注意： CodeLab默认安装位置是D盘，点击【浏览】修改安装位置。
- 若检测到环境不符合要求，则根据具体情况存在8种不同的安装流程：
注意：
1. 检测系统环境更新大约需要30秒左右；
2. 系统小版本更新完成后会自动重启，如果用户点击取消重启，用户需要重新点击安装。
2.1.2 启动
2.2 Mac客户端的安装与启动
2.2.1 安装
客户端安装需要四步：
1 双击安装文件：弹出用户协议，点击同意，弹出CodeLab安装程序。
2 下载docker并安装：前往链接地址下载docker。
3 启动docker：双击docker图标，启动docker，使其处于运行状态。
4 拉取、加载镜像：选择CPU镜像进行拉取，启动器提示"正在拉取镜像"并显示拉取进度。
注意： MAC客户端如果本地执行，只支持使用CPU资源；但提交云端任务时，可使用云端第三方GPU资源。
2.2.2 启动
同2.1.2。
2.3 镜像的安装与启动
step1: 下载docker并安装
step2: 导入镜像
使用docker加载本地镜像（docker镜像使用请参考文档
https://www.runoob.com/docker/docker-image-usage.html ）。下载好镜像包后，在终端中输入命令： docker load --input codelab_cpu_3.7.tar.gz，来将镜像导入。
注意：
1. 这里docker的版本至少是19.03.0及以上，低版本docker不能保证可以正常打开CodeLab。
2. docker的Storage Driver用overlay2，同时docker所在的安装路径至少要保留10GB空间以上（cpu的保证在4GB以上），查看docker的安装路径方法：用命令docker info | grep Root 来查看Docker Root Dir。
step3: 启动镜像
如果当前机器无GPU卡，启动命令为：
docker run -d -p {本地启动的端口}:8670 -v /home/work/codelab:/home/work/mnt --privileged {镜像的名称或镜像的ID}
如果当前机器有GPU卡，启动命令为：
docker run -d -p {本地启动的端口}:8670 -v /home/work/codelab:/home/work/mnt -–gpus all --privileged {镜像的名称或镜像的ID}
使用codelab：启动后打开浏览器，输入地址：http://{IP地址}:{本地启动的端口}/notebook/codelab/lab?token=codelab
说明1：Codelab的初始安装均为CPU运行环境，若需转成GPU环境，请运行codelab install gpu，可以使用如下命令保存已经转为gpu环境的容器：docker commit --change='CMD ["/bin/bash", "/opt/jarvis-agent/bin/start-agent.sh"]' ContainerId ImageName:ImageTag
说明2：{本地启动的端口}是指启动服务的端口（需要保证本地该端口未被占用）, 例如想将服务启动在本地8552的端口上，则启动命令为：docker run -d -p 8552:8670 --gpus all --privileged {镜像的名称或镜像的ID}
说明3： {镜像的名称或镜像的ID}可以通过docker images来查看，或是在刚才的docker load命令的输出内容结尾处可以看到loaded image：{镜像名称}，loaded image后面的即为镜像名称。
说明4： -v参数将主机的目录和容器中的目录做了映射，保证容器目录（/home/work/mnt）中的文件能够在容器被删除时备份在本机目录（/home/work/codelab）注意：默认指定本机中的/home/work/codelab目录作为挂载目录，用户可以自定义其他路径；本机目录如果不存在，则会自动生成。
3 包的按需安装
进入Codelab终端中执行命令：
codelab install PackageName，如：codelab install blackhole
| PackageName | 说明 |
|---|---|
| blackhole | 百度自研的高性能计算引擎，提供机器学习和数据分析加速能力 |
| gpu | 当前默认为cpu环境，安装gpu可以把本地环境转化为可执行gpu程序的环境 |
| paddlepaddle | 百度自研的深度学习框架(cpu版本)，18.04 |
| paddlepaddle-gpu | 百度自研的深度学习框架(gpu版本)，18.05 |
| wenxin | 文心NLP套件 |
| wenxin-gpu | 文心NLP套件gpu版 |
4 环境保存
Codelab可以确保用户的代码、ak sk资源配置、任务信息等，不会随容器、Codelab的删除而丢失。Windows版本和Mac版本的启动方式和使用方式与之前没有变化。
1. Mac版本用户本期暂不支持用户备份到本机；数据保存在容器中，用户不删除容器，数据不会丢失。
2. Windows版本环境数据保存在wsl2中，用户删除重新安装codelab时，原数据不丢失。用户若要查看备份数据，需要在cmd窗口中执行命令：wsl -d bml-codelab && cd /home/work/project
3. Linux用户和镜像启动的用户，可以参考2.3的启动方式，需要增加-v参数，用户可以自定义环境备份的目录。