archives=hdfs://hacluster/user/python/python36.zip#Python 父主题： MRS 对接Jupyter Notebook

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代码执行完成后，参考图3打开Terminal后执行ls /home/ma-user/work命令查看下载到Notebook中的文件。或者在Jupyter左侧导航中显示下载的文件，如果没有显示，请刷新后查看，如图4所示。 图3 打开Terminal 图4 查看下载到Notebook中的文件

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JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。JupyterLab具有和Jupyter Note

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的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系统支持多种交互实验方式，例如WebIDE形式、命令行形式、Jupyter Notebook形式，以及完整桌面操作系统形式。可以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等多种类型的实验。部分实验实现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。

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PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin:$PATH # section4: settings of Jupyter Notebook for pytorch env RUN source /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/activate

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制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。 JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。

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制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。 JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。

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AI开发基本流程介绍 如何访问ModelArts 03 入门实践 ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师：AI全流程开发

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0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构建容器，并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后，用户还可以使用KF

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源算子和目标算子均无输出或输入 无。 连线菜单 选中连线，展示连线菜单。右键单击删除，可删除该连线，如图6所示。 图6 删除连线 Kernel切换及状态 在Jupyter体系结构中，Kernel是由 服务器 启动的独立进程，不同的Kernel具有不同的编程语言和环境，用户可通过kernel运行代码。 目前，

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添加评估结果 2020-08-06 Notebook功能描述优化。重新优化大纲结构，同时增加JupyterLab常用操作指导。 8.3.1-Jupyter Notebook简介 8.4.1-JupyterLab简介及常用操作 “表格”类型数据集，支持DWS数据源输入。 表格 部署在线服务API增加集成API的指导。

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实例在停止状态时，用户可以在Notebook详情页中更新SSH的配置信息。 说明： 开启此功能的实例中会预置VS Code插件（python、jupyter等）以及VS Code Server包，会占用约1G左右的持久化存储空间。 “密钥对” 开启“SSH远程开发”功能后，需要设置此参数。

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等方式展示数据。 KMS 参见 密钥管理服务 (Key Management Service) 开发环境（DLS） 开发环境即为一个Jupyter Notebook服务，便于开发、调试和保存业务代码（推荐使用Xlearnt做高性能分布式训练）。 开发环境（modelarts） 开

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