BML CodeLab(端云协同开发环境) v0.3.1官方版

BML CodeLab是百度团队自主研发的机器学习端云协同开发环境，包括本地客户端和云端。CodeLab提供端云协同开发机制，支持购买高性价比的云计算能力，提供本地高性能机器学习端到端处理能力，为用户带来流畅的编码体验。同时还可以灵活调用云计算能力，多人共享计算能力，让用户更专注于数据处理和建模。

产品优势

01.经济高效的云计算能力和自由的存储空间。

与众多云计算力量提供商对接，帮助您选择性价比最高的计算力量，支持计算力量共享，并拥有专业运维和客户服务团队，确保服务质量和稳定性。

性价比高的计算能力：按需付费，大大降低计算能力成本。

一个人买，很多人分享。

稳定服务：专业客服始终在线。

02.交互式开发环境和机器学习插件。

基于JupyterLab的深度优化，集成丰富的机器学习R&D插件。

VSCode中的集成代码编辑器：支持代码高亮显示和自动完成。

任务管理插件：管理本地和云任务，支持自动周期性操作。

性能监控插件：实时可视化CPU、内存、显卡、硬盘的运行数据。

03.多人协作和版本控制。

内置多人协同开发插件，实现数据和代码的版本控制。

版本控制：可以管理代码、数据、模型等类型的文件。

Python包管理：多人协同工作，避免安装包冲突。

高可扩展性：支持主流文件系统，如BOS和HDFS。

04.自主研发的高性能计算引擎。

内置百度自研的高性能计算引擎，提供机器学习和数据分析加速能力。

异构加速计算：采用GPU和CPU的并行和混合加速计算。

超大数据处理：单台机器可处理1GB-10TB数据。

高效的数据存储：使用Parquet和Arrow实现高效的磁盘和内存存储。

软件功能

本地主机与远程机器协同开发模式。

BML代码实验室不会改变用户的本地编码习惯。经过本地调试后，可以调用云计算能力进行训练，既解决了本地机器计算能力不足的问题，又帮助用户省去不断在本地编码环境和云端之间切换的繁琐操作。

增强的互动发展。

为了给用户带来流畅、人性化的开发体验，在集成JupyterLab优秀功能的基础上，引入微软摩纳哥编辑器，支持任何编程语言的代码完成、使用提示、多光标等IDE功能。

高性能计算引擎。

BML CodeLab采用百度自主研发的高性能数据科学引擎Blackhole打造，采用独立GPU和CPU加速异构计算。与开源Pandas/Sklearn相比，BML代码实验室性能提升6倍以上，具备处理10TB单机超大数据的能力，如下图所示。

同时提供了与Pandas、Sklearn基本一致的易用界面。

经济高效的计算资源。

为给用户提供丰富、经济的计算能力，解决资源不足、排队时间长、运行时间有限等痛点，百度提供了智星云2080 Ti的计算能力，支持计算能力共享，即一方购买计算能力与其他用户共享，多人共享计算能力，最大限度利用闲置资源。(注意：目前支持Mac/Linux系统版本的客户端使用计算能力提交云任务，而Windows版本的客户端目前正在升级，但本地资源可以正常使用)。

内置百度文心(INE)强大的语义理解技术。

BML CodeLab是利用百度NLP自研的基于知识增强的语义理解技术搭建而成，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的词汇、结构、语义等新知识，从而实现模型效果的持续进化。

此外，BML代码实验室支持代码、数据、模型等文件的版本控制。新文件、删除的文件和修改的fi

BML代码实验室的许多功能值得开发者探索和使用。在用AI服务大众的道路上，百度BML CodeLab团队一直在快速奔跑，不断探索和突破技术难题。相信团队会用先进的技术带给用户最好的体验。