BML CodeLab(端云協(xié)同開發(fā)環(huán)境)v0.3.1免費版

BML CodeLab是百度團隊自主研發(fā)的面向機器學(xué)習(xí)的端云協(xié)同開發(fā)環(huán)境，包括本地客戶端和云端兩部分，CodeLab提供端云協(xié)同開發(fā)的機制，支持高性價比云端算力購買，提供本地高性能機器學(xué)習(xí)端到端處理能力，為用戶帶來順暢的編碼體驗同時，還可以靈活調(diào)用云端算力，多人共享算力，使用戶更專注于數(shù)據(jù)處理與建模工作。

產(chǎn)品優(yōu)勢

01、高性價比云端算力和免費存儲空間

對接多家云端算力提供商，助您選擇最高性價比的算力，支持算力分享，更有專業(yè)運維和客服團隊，確保服務(wù)質(zhì)量和穩(wěn)定性。

高性價比算力：按需付費，極大降低算力成本

一人購買，多人共享

服務(wù)穩(wěn)定：專業(yè)客服隨時在線

02、交互式開發(fā)環(huán)境和機器學(xué)習(xí)插件

基于JupyterLab進行深度優(yōu)化，集成豐富的機器學(xué)習(xí)研發(fā)插件。

集成VSCode里的代碼編輯器：支持代碼高亮，自動補全

任務(wù)管理插件：管理本地和云端任務(wù)，支持自動周期運行

性能監(jiān)控插件：實時可視化CPU、內(nèi)存、顯卡、硬盤的運行數(shù)據(jù)

03、多人協(xié)作和版本控制

內(nèi)置多人協(xié)作開發(fā)插件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和代碼的版本控制。

文件版本控制：可管理代碼、數(shù)據(jù)、模型等類型的文件

Python包管理：多人協(xié)作工作，避免安裝包沖突

高擴展性：支持主流的文件系統(tǒng)，例如BOS和HDFS等

04、自研高性能計算引擎

內(nèi)置百度自研的高性能計算引擎，提供機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析加速能力。

異構(gòu)加速計算：利用GPU和CPU并行及混合加速計算

超大數(shù)據(jù)處理：單機可處理1GB-10TB數(shù)據(jù)

高效數(shù)據(jù)存儲：利用Parquet和Arrow實現(xiàn)高效磁盤和內(nèi)存存儲

軟件特色

本地主機與遠程機器協(xié)同開發(fā)模式

BML CodeLab 不改變用戶的本地編碼習(xí)慣，本地調(diào)試后，就可調(diào)用云端算力進行訓(xùn)練，即解決了本地機器算力能力不足問題，也幫助用戶省去本地編碼環(huán)境與云端不斷切換的繁瑣操作。

增強的交互式開發(fā)

為給用戶帶來順暢、人性化的開發(fā)體驗，在集成 JupyterLab 優(yōu)秀功能基礎(chǔ)上，引入微軟 Monaco 編輯器，支持任何編程語言的代碼補全、用法提示、多光標(biāo)等 IDE 功能。

高性能計算引擎

BML CodeLab 內(nèi)置了百度自研的高性能數(shù)據(jù)科學(xué)引擎 Blackhole，利用單機 GPU 和 CPU 進行異構(gòu)加速計算，相比開源 Pandas/Sklearn 性能可提升6倍以上，同時擁有處理 10TB 的單機超大數(shù)據(jù)處理能力，如下圖對比結(jié)果：

同時提供和 Pandas、Sklearn 基本一致的易用接口。

高性價比算力資源

為給用戶提供充裕經(jīng)濟的算力，解決資源不夠用，排隊時間長、運行時長受限等痛點問題，百度提供了智星云2080 Ti 算力能力，且支持算力共享，即一方購買了算力，可分享給其他用戶使用，多人共享算力，最大化利用閑置資源。(說明：當(dāng)前支持 Mac/Linux 系統(tǒng)版客戶端使用算力提交云端任務(wù)，Windows 版本客戶端該功能目前在升級中，但可正常使用本地資源)

內(nèi)置百度文心(ERINE)強大的語義理解技術(shù)

BML CodeLab 內(nèi)置百度 NLP 自研的基于知識增強的語義理解技術(shù)，將大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與多源豐富知識相結(jié)合，通過持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷吸收海量文本數(shù)據(jù)中詞匯、結(jié)構(gòu)、語義等方面的新知識，實現(xiàn)模型效果的不斷進化。

此外，BML CodeLab 支持對代碼、數(shù)據(jù)、模型等類型文件的版本控制;可通過不同文件顏色區(qū)分新建文件、已刪除文件、已修改文件，方便用戶監(jiān)控文件變化，把控版本生成。

BML CodeLab 還有很多功能值得開發(fā)者探索使用，在用 AI 服務(wù)大眾的道路上，百度 BML CodeLab 團隊一直在快速奔跑，不斷探索，攻破一個個技術(shù)難題，相信團隊會用先進的技術(shù)帶給用戶最好的體驗。