背景

JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。

部署

要在本机搭建 Jupyter Notebook 平台进行机器学习项目，有一种最简单的方法，就是下载并安装 Anaconda。Anaconda 是一个免费的开发环境，能帮你管理众多的 Python 库，并支持 Jupyter Notebook、JupyterLab、Spyder 等工具。

Anaconda
官网下载：https://www.anaconda.com/download

电脑端配置Anaconda环境变量

需要一个 Python 的包管理和环境管理工具，conda

部署

conda create --name py310 python=3.10
conda activate py310
conda install -c conda-forge jupyterlab
conda install -c conda-forge ipywidgets

启动

jupyter lab
http://localhost:8888/lab

通过 Colab 使用 JupyterLab

Google 提供的叫做 Colab 的线上 Python Notebook 环境

https://colab.research.google.com/

Colab 可以让你免费使用一些 GPU 的资源，在你需要使用 GPU 尝试训练一些深度学习模型，而又没有一张比较好的显卡的时候，就可以直接使用它。另一方面，Colab 便于你在网络上把自己撰写的 Python 代码分享给其他人。

Colab 已经是一个 Python Notebook 的环境了。所以我们不需要再去安装 Python 和 JupyterLab 了。