从工作空间进入 JupyterLab，验证 GPU、管理终端与 Notebook，并处理无法打开的问题。
JupyterLab 为实例提供浏览器内的终端、文件管理和 Notebook 环境，适合交互开发。它仍运行在用户实例中，访问安全、进程管理和文件持久化由用户负责。
本文面向使用 Linux GPU 环境进行开发、训练、微调、推理或图形工作负载的工程师和管理员。完成本文后，你应当能够独立完成配置、验证结果，并知道出现异常时应该保留哪些信息。
云资源和模型能力会随区域、库存、模型版本及账号权限变化。页面显示的可用规格、价格、配额和状态是本次操作的直接依据；文档用于解释操作逻辑和风险边界。
先完成以下准备，再进入控制台操作。对生产环境而言，准备阶段还应明确资源负责人、费用归属、数据级别和回滚方式。
按照下面的顺序执行。每完成一步都应检查页面反馈，不要在状态仍为“处理中”时连续提交相同操作。涉及删除、重装、退款、密钥禁用等不可逆动作时，应再次核对资源名称和影响范围。
等待实例进入运行中，并确认工作空间服务已完成初始化。首次启动可能需要额外时间。
从实例操作进入 JupyterLab，核对浏览器地址和目标实例，不转发带访问令牌的链接。
打开终端执行 nvidia-smi，再在 Python 环境检查框架是否识别 GPU。记录驱动、CUDA 和框架版本。
为项目使用独立目录和环境。长任务应输出日志和检查点，不依赖浏览器标签页一直打开。
把数据、代码和模型写入云硬盘或外部仓库。关闭实例前确认文件已经落盘和同步。
功能能够使用并不等于已经具备生产条件。正式承载业务前，请把可观测性、权限、费用和数据恢复纳入同一套运行基线。
建议为关键资源建立变更记录，至少包含操作者、时间、原因、预期结果、实际结果和回退步骤。团队协作时，不要通过聊天工具传递密码或完整 API Key。
排查时先确认影响对象、开始时间和最近一次变更，再区分是浏览器、账号权限、平台资源、网络还是应用自身问题。提交工单时，请附上资源 ID、请求 ID、发生时间、错误信息和已经执行过的排查步骤；不要提交密码、完整密钥或身份证件原图。
不要连续重复提交。记录实例或资源 ID、开始时间和当前状态，检查是否存在并行变更；超过合理时间后提交工单。
先确认实例状态与购买规格，再运行 nvidia-smi 检查驱动。若系统重装或修改过驱动，请提供命令输出和最近变更。
依次检查实例运行状态、登录凭证、外网防火墙、端口监听和来源地址。不要为了排障把所有端口开放给全网。
离开页面前，逐项确认：
如结果与本文不一致，应停止继续扩大变更范围，通过页面右上角“工单支持”提交问题。