CodeLab常见问题
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          全功能AI开发平台 BML

          CodeLab常见问题

          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

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          Q: BML CodeLab客户端安装失败常见case及解决方式

          A:

          1. 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
          2. 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

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