自从微软推出 wsl2(windows subsystem for linux 2)以来,机器学习开发者和数据科学家终于可以在 windows 系统上进行原生 linux 开发了。
然而,要想顺利使用这个系统并非易事:
首先,安装 WSL2 的步骤繁多,过程中还会遇到各种错误。即使成功安装 WSL2,接下来安装 JupyterLab 时又会遇到“无法自动打开浏览器”的问题,即使勉强打开也会出现“找不到文件”的错误。接着,当安装 docker 并启动容器时,还会遇到主机无法访问的问题。百度 BML CodeLab 是一款专门为国内机器学习开发者和数据科学家设计的交互式 AI 开发环境,其最新更新解决了上述所有问题:只需一键即可配置好 Windows WSL2 AI 开发环境。
这次更新后,BML CodeLab 推出了哪些重要功能呢?
一键配置好 Windows WSL2 AI 开发环境。预装了基于 JupyterLab 深度优化的下一代交互式开发工具。预装了支持提交本地和云端任务的插件,以及最强大的中文 NLP 训练工具。接下来,小编将为大家详细介绍这三大功能。
功能1:
一键配置好 Windows WSL2 AI 开发环境
只需下载一个安装包并一键安装,就可以全自动完成 Windows 系统升级,安装 WSL2,Ubuntu18.04 子系统,docker,以及交互式 AI 开发工具。
小编在网上搜索了很久,也没找到比这更简单的方法来安装 WSL2 AI 开发环境。
安装过程如下:
从这里下载安装包,然后启动安装。安装过程中,安装程序会自动检测系统环境,如果系统环境不符合要求,会自动帮助用户完成环境设置。

上图中前两步都是自动完成的,只有第三步需要重启系统并手动设置一次 BIOS。完成 BIOS 设置后,进入系统并启动安装过程,全程自动完成安装。
安装完成后,发现已经配置好了 WSL2,并且安装了 Ubuntu 18.04 和 docker。接下来,启动 BML CodeLab,开始体验深度优化的交互式开发工具。
功能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,界面如下:
这看起来是黑色主题的 JupyterLab!那么,深度优化的地方在哪里呢?
经过一番研究,小编发现与原生 JupyterLab 相比,BML CodeLab 提供了自动代码补全、静态语法检查,以及多种 VSCode 中常用的代码编辑功能。
小编找了一个视频,大家可以感受一下 BML CodeLab 中提供的专业 IDE 功能。
除了增强的编码体验外,小编还发现了性能监控和增强的 Notebook 编辑能力。
▲ 性能监控页面
▲ Notebook 中的 Markdown 编辑器
功能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
有了功能1和2,机器学习和数据科学开发的效率已经大大提升了,但还有令人惊叹的功能3。
BML CodeLab 支持用户提交本地任务和云端任务。无论是本地任务还是云端任务,都可以提交单次执行、周期运行,还可以使用神奇的 API 调度执行。
API 调度执行是什么意思呢?小编研究了一下,启动 BML CodeLab 后,新建并提交一个 API 调度方式的任务,然后可以从其他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 内置了百度 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结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中的词汇、结构、语义等新知识,实现模型效果的不断进化。
详见:
https://www.php.cn/link/506f9585bf2e9c03a0880b4ac0419657
小编点进链接研究了一番,发现这个 NLP 文心工具,竟然就是超越 Google Bert 的全球最强(没有之一)中文预训练模型 ERNIE 的工具版本。
以上就是BML CodeLab重磅更新:在Windows上可原生Linux AI开发的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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