效率飞起！BML CodeLab发布重磅更新
自從微軟發布 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）之后，機器學習開發者，數據科學家就可以在 Windows 上做原生 Linux 開發了。
但想正常的使用，其實并不簡單：
安裝 WSL2，操作步驟太多，還會遇上各種錯誤。
好不容易安裝好 WSL2，安裝 JupyterLab 時又遇上了“無法自動打開瀏覽器”，即使打開了也會出現“找不到文件”的問題。
安裝 docker 后，啟動容器時，還會遇上主機無法訪問問題。
百度 BML CodeLab 是一款專為國內機器學習開發者和數據科學家打造的交互式 AI 開發環境，最近的產品更新解決了以上所有問題：一鍵配好 Windows WSL2 AI 開發環境。
本次更新后，BML CodeLab 有哪些重要 Feature 呢？
1. 一鍵配好 Windows WSL2 AI 開發環境。
2. 預裝基于 JupyterLab 深度優化的下一代交互式開發工具。
3. 預裝插件支持提交本地和云端任務，預裝最強文心 NLP 開發套件。
下面小編為大家介紹一下這三大 Feature。
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Feature 1：
一鍵配好Windows WSL2 AI開發環境
僅需下載一個安裝包，一鍵安裝，即可全自動完成 Windows 系統升級，安裝好 WSL2，安裝好 Ubuntu18.04 子系統，安裝好 docker，安裝好交互式 AI 開發工具。
小編在網上查找很久，也沒見過如此簡單就能安裝好 WSL2 AI 開發環境。
安裝過程如下：
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/kkhemrmyv
在這里下載安裝包，然后啟動安裝。安裝時，安裝程序會自動檢測系統環境，如果系統環境不符合安裝要求，會幫助用戶完成環境設置。
上圖中前 2 步都是自動完成，只有第 3 步需要重啟系統，手動設置一次 BIOS。設置完 BIOS 進入系統，啟動安裝過程，全程自動安裝完畢。
安裝完畢后，發現已經有了 WSL2，并且裝好了 Ubuntu 18.04 和 docker。接下來，啟動 BM L CodeLab，開始體驗深度優化的交互式開發工具。
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Feature 2：
預裝基于JupyterLab深度優化的
下一代交互式開發工具
小編發現啟動 BML CodeLab 后，開箱界面如下：
這看起來是黑色主題的 JupyterLab 啊！那么，深度優化的地方在哪里呢？
經過一番研究，小編發現對比原生 JupyterLab，BML CodeLab 里提供了自動代碼補全，靜態語法檢查，多種 VSCode 里常用的代碼編輯功能。
小編找了一個視頻，大家感受一下 BML CodeLab 里提供的專業 IDE 才有的特性吧。
除了增強的編碼體驗外，小編還發現了性能監控，增強的 Notebook 編輯能力。
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▲ 性能監控頁面
▲ Notebook 里 Markdown 編輯器
Feature 3：
預裝插件支持提交本地和云端任務，
預裝最強中文NLP訓練工具
小編發現有了 Feature 1 和 2，做機器學習和數據科學開發效率已經提升一大把了，竟然還有逆天的 Feature 3。
BML CodeLab 支持用戶提交本地任務和云端任務。無論本地任務，還是云端任務，都可以提交單次執行，周期運行，還有神奇的 API 調度執行。
API 調度執行，是啥意思呢？小編研究了一下，BML CodeLab 啟動后，新建并提交一個 API 調度方式的任務，然后支持從別的電腦，遠程參數化調用執行這個任務。這相當于在小編的電腦上部署了一個自定義服務。
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文心工具是什么呢？BML CodeLab 內置百度 NLP 自研的基于知識增強的語義理解技術，將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，通過持續學習技術，不斷吸收海量文本數據中詞匯、結構、語義等方面的新知識，實現模型效果的不斷進化，詳見：
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/Dkhvpl5cd
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小編點進鏈接看了一下，然后研究了一下，發現這個 NLP 文心工具，竟然就是鼎鼎大名的超越 Google Bert 的全球最強（沒有之一）中文預訓練模型 ERNIE 的工具版本。
心動不如行動
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https://ai.baidu.com/forum/topic/list/208
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的效率飞起！BML CodeLab发布重磅更新的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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