效率飞起!BML CodeLab发布重磅更新
自从微软发布 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)之后,机器学习开发者,数据科学家就可以在 Windows 上做原生 Linux 开发了。
但想正常的使用,其实并不简单:
安装 WSL2,操作步骤太多,还会遇上各种错误。
好不容易安装好 WSL2,安装 JupyterLab 时又遇上了“无法自动打开浏览器”,即使打开了也会出现“找不到文件”的问题。
安装 docker 后,启动容器时,还会遇上主机无法访问问题。
百度 BML CodeLab 是一款专为国内机器学习开发者和数据科学家打造的交互式 AI 开发环境,最近的产品更新解决了以上所有问题:一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。
本次更新后,BML CodeLab 有哪些重要 Feature 呢?
1. 一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。
2. 预装基于 JupyterLab 深度优化的下一代交互式开发工具。
3. 预装插件支持提交本地和云端任务,预装最强文心 NLP 开发套件。
下面小编为大家介绍一下这三大 Feature。
Feature 1:
一键配好Windows WSL2 AI开发环境
仅需下载一个安装包,一键安装,即可全自动完成 Windows 系统升级,安装好 WSL2,安装好 Ubuntu18.04 子系统,安装好 docker,安装好交互式 AI 开发工具。
小编在网上查找很久,也没见过如此简单就能安装好 WSL2 AI 开发环境。
安装过程如下:
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/kkhemrmyv
在这里下载安装包,然后启动安装。安装时,安装程序会自动检测系统环境,如果系统环境不符合安装要求,会帮助用户完成环境设置。
上图中前 2 步都是自动完成,只有第 3 步需要重启系统,手动设置一次 BIOS。设置完 BIOS 进入系统,启动安装过程,全程自动安装完毕。
安装完毕后,发现已经有了 WSL2,并且装好了 Ubuntu 18.04 和 docker。接下来,启动 BM L CodeLab,开始体验深度优化的交互式开发工具。
Feature 2:
预装基于JupyterLab深度优化的
下一代交互式开发工具
小编发现启动 BML CodeLab 后,开箱界面如下:
这看起来是黑色主题的 JupyterLab 啊!那么,深度优化的地方在哪里呢?
经过一番研究,小编发现对比原生 JupyterLab,BML CodeLab 里提供了自动代码补全,静态语法检查,多种 VSCode 里常用的代码编辑功能。
小编找了一个视频,大家感受一下 BML CodeLab 里提供的专业 IDE 才有的特性吧。
除了增强的编码体验外,小编还发现了性能监控,增强的 Notebook 编辑能力。
▲ 性能监控页面
▲ Notebook 里 Markdown 编辑器
Feature 3:
预装插件支持提交本地和云端任务,
预装最强中文NLP训练工具
小编发现有了 Feature 1 和 2,做机器学习和数据科学开发效率已经提升一大把了,竟然还有逆天的 Feature 3。
BML CodeLab 支持用户提交本地任务和云端任务。无论本地任务,还是云端任务,都可以提交单次执行,周期运行,还有神奇的 API 调度执行。
API 调度执行,是啥意思呢?小编研究了一下,BML CodeLab 启动后,新建并提交一个 API 调度方式的任务,然后支持从别的电脑,远程参数化调用执行这个任务。这相当于在小编的电脑上部署了一个自定义服务。
文心工具是什么呢?BML CodeLab 内置百度 NLP 自研的基于知识增强的语义理解技术,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果的不断进化,详见:
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/Dkhvpl5cd
小编点进链接看了一下,然后研究了一下,发现这个 NLP 文心工具,竟然就是鼎鼎大名的超越 Google Bert 的全球最强(没有之一)中文预训练模型 ERNIE 的工具版本。
心动不如行动
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