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# 开发环境概述

> 了解人工智能平台中的 JupyterLab 和 VSCS 开发环境，以及开发环境、算力资源、镜像和挂载数据的关系。

开发环境是人工智能平台提供的托管式交互工作空间，用于在正式提交训练任务前编写代码、调试程序、探索数据和验证运行环境。平台支持 JupyterLab 和 VSCS（VS Code Server）两类开发环境。

每个开发环境都有独立的运行环境。开发环境停止后会释放占用的算力；如需保留代码、依赖缓存、Notebook、调试结果或其他文件，请将数据写入挂载的 Volume。

## 选择开发环境类型

| 类型         | 访问方式                          | 适用场景                                        |
| ---------- | ----------------------------- | ------------------------------------------- |
| JupyterLab | 浏览器访问 JupyterLab 页面。          | Notebook 交互式分析、数据探索、单卡调试和轻量实验。              |
| VSCS       | 浏览器 VS Code，或通过 SSH 从本地客户端连接。 | 多文件项目开发、本地 IDE 远程开发、多卡 GPU 调试和需要 SSH 的开发场景。 |

## 开发环境如何使用资源和数据

* **开发环境**：您创建的 JupyterLab 或 VSCS 工作空间。创建开发环境时需要选择区域、集群、镜像、资源规格和挂载配置。
* **实例资源和资源规格**：实例资源是开发环境消费的 CPU / GPU 算力配额；资源规格决定单个开发环境可使用的算力大小。创建或启动开发环境时，平台会校验资源池配额。
* **镜像**：决定开发环境内的系统环境、框架版本、依赖库和开发工具。
* **Volume**：用于持久化保存代码、依赖、缓存、输出和调试结果。
* **数据集和模型**：通常作为只读输入挂载到开发环境中，用于读取训练数据或模型文件。

## 使用边界

* 开发环境停止会释放算力，但保留配置和已写入 Volume 的数据。
* 开发环境删除后会移除记录并释放占用资源。删除前，请确认重要文件已经保存到 Volume。
* 数据集和模型通常作为只读输入使用；输出、缓存和中间结果应保存到 Volume。
* 挂载路径不要互相重叠，也不要覆盖镜像中的系统目录，例如 `/opt`、`/workspace` 或 `/usr`。
* 不同区域和集群可用的资源池、镜像、Volume、数据集和模型可能不同。创建开发环境前，请确认相关资源位于可访问范围内。

## 基本使用路径

1. 准备实例资源、存储资源、镜像、数据集或模型。
2. 根据开发方式选择 JupyterLab 或 VSCS。
3. 创建开发环境，并配置资源规格、镜像、Volume、数据集或模型挂载。
4. 开发环境进入运行中状态后，打开 JupyterLab、浏览器 VS Code，或通过 SSH 连接。
5. 在开发环境中开发和调试代码，并将需要保留的文件写入 Volume。
6. 完成开发调试后，按需停止、重启、更新、保存镜像或删除开发环境。

## 相关文档

* [使用 JupyterLab 开发环境](./use-jupyterlab-development-environment)
* [使用 VSCS 开发环境](./use-vscode-server-development-environment)