摘要：從AI開發特點著手，華為云AI DTSE技術布道師陳陽在DTT第五期帶來主題為《云化JupyterLab：華為云CodeLab介紹》技術分享，
DTSE Tech Talk是華為云開發者聯盟推出的技術公開課欄目，解讀云上前沿技術，暢聊開發應用實踐，由專家團隊授課，答疑解惑，助力開發者使用華為云開放能力進行應用構建、技術創新，
從AI開發特點著手，華為云AI DTSE技術布道師陳陽在DTT第五期帶來主題為《云化JupyterLab：華為云CodeLab介紹》技術分享，點擊回看，
華為云為用戶提供了云上的AI開發環境——ModelArts CodeLab，一款云化的jupyterlab，采用的是jupyter社區的jupyterlab 3.2.3版本，能夠實作案例內容秒級接入與分享，而且有免費算力，規格可按需切換，
什么是jupyterlab
JupyterLab是一個單機互動式富媒體web化的開發環境，可以使用它撰寫和運行代碼、操作終端、編輯MarkDown文本、查看csv檔案等，在notebook中運行代碼后，系統會在對應的后臺運行環境基于ipython的kernel中完成代碼的執行，并把執行結果回傳給前臺頁面呈現，讓用戶對代碼的運行有著直觀的感受，加上python強大的資料分析和展現能力，讓jupyterlab在AI探索、分析、教學上更加得心應手，
CodeLab與原生jupyterlab有那些不同
CodeLab對jupyterlab做了安全加固，云上資源（存盤、網路、算力等）的分配掛載，并以插件的方式提供了一系列功能，給用戶提供了一個即開即用AI開發環境，
豐富的案例接入，
Codelab對jupyterlab進行了前后端解耦處理，把jupyterlab前端單獨部署出來用于快速打開保存在obs上的ipynb檔案，目前已經對接AI Gallery和mindspore社區的檔案，后續還會支持一鍵打開github等開源社區的ipynb，
免費算力規格，按需切換，
Codelab采用kernel-gateway(https://github.com/jupyter-server/kernel_gateway)方案，按需為用戶創建新的規格實體，并連接切換到新規格上去，目前在北京4分別為用戶提供了CPU:2核4GB和GPU:1*P100|CPU:8核64GB兩種限時免費規格，以及其他付費規格使用，
Serverless化的實體管理，
Codelab的實體采用severless化管理，會采用默認鏡像、算力規格、存盤等為用戶創建實體，并與前端維持心跳，每小時提示設定剩余時長，如果用戶不再使用則會停止實體，停止72小時后會回收資源，
開發實踐小Tips
CodeLab目前只在華為云北京4region部署，有兩種打開方式：
1、ModelArts Console總覽頁面打開直接使用：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dashboard
此時打開的是多kernel鏡像：包含了Conda-python3、MXNet等多種kernel
打開后使用的是免費的cpu規格，在使用程序中可以切換到免費或者付費算力規格使用：
在使用程序中可以通過右邊欄的資源監控查看性能消耗：
2、通過華為云AI Gallery案例進入：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/list
這種情況下會根據案例要求打開對應的鏡像和kernel:
并提示用戶使用案例推薦的算力規格：
除了使用AI Gallery案例，還可以引入github社區資源：
其他好用的功能：
1）run button：
可以在cell左側點擊運行按鈕執行代碼，執行完成后顯示運行時長
可以通過cell右上懸浮按鈕增刪或者移動cell
2）上傳檔案：
5GB以下檔案，可以在界面上直接上傳：
5GB以上檔案可參考手冊通過SDK進行obs中轉傳輸：
https://support.huaweicloud.com/devtool-modelarts/modelarts_30_0047.html
3）引數化：
代碼引數化插件可以降低Notebook案例的復雜度，用戶無需感知復雜的原始碼，UI化調整引數：
4）發布AI Gallery：
小伙伴們修改好的案例，還可以再發布到AI Gallery分享給其他人參考：
簡單易用，還有免費算力規格，還是很香的，小伙伴們快來體驗吧，
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