CodeLab常见问题
更新时间：2020-11-24
Q: BML CodeLab支持哪些AI框架？
A: BML CodeLab默认支持PaddlePaddle框架，用户也可以自定义安装TensorFlow、PyTorch等其他框架，本地安装后可以一键同步到云端，云端机器的容器中也具有对应的框架
Q: BML CodeLab客户端安装失败常见case及解决方式
A:
- 当本地codelab-cpu name被占用，服务起不来 解决方式：rm占用名称的容器，重新启动
- win10 操作系统，使用默认参数安装启动docker失败 解决方式：调整Memory为合适大小，具体可以参考https://stackoverflow.com/questions/43170089/docker-wont-start-on-windows-not-enough-memory-to-start-docker
Q:BML CodeLab如何收费？
A: 您可以免费下载BML CodeLab客户端使用本地资源运行本地任务，另外您还可以在BML CodeLab云端购买百度智能云资源和第三方算力云的资源用于云端任务训练，支持预付费和后付费两种购买方式，所有款项直接支付给百度智能云和第三方算力云账号
Q:本地作业运行失败返回码说明
A:
| 作业返回码 | 说明 |
|---|---|
| 1 | Notebook类型作业有运行失败的cell |
| 402 | API调度方式的作业被禁用后，curl命令返回的结果为：{"errorCode": 402, "errorMessage": "status is OFF, please enable the job!", "result": ""} |
| 127 | Shell类型命令运行失败，可通过日志看到详细记录 |
Q:本地作业是否可以使用云端资源？
A: 不能，本地作业只能使用本地的CPU或者GPU资源，若想使用云端资源需要登录到BML CodeLab云端获取资源码在客户端绑定，请参考云端资源使用指南
Q:如何查看BML CodeLab消费详情？
A: 百度资源，请到百度云财务中心查看订单信息。生态资源，您可以在BML CodeLab云端资源管理页查看消费记录。
Q:云端购买资源怎么在客户端中使用？
A: 请参考资源管理文档
Q:windows浏览器下载CodeLab客户端报警
A: 这是windows签名问题，点击仍然保留即可
