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HPC and AI
Presentation
Media
面向机器学习的开发环境 CodeLab 介绍
Abstract:
本演讲将带您快速入门使用开发环境 BML CodeLab,零门槛开启机器学习开发之旅。您可以: 1)交互开发环境 CodeLab 的背景和特色,并快速入门安装和使用。 Pandas 和 Sklearn 面对大数据量的分析和训练,性能较差、处理数据量较小。 CodeLab 是更好用的 JupyterLab,可灵活部署到开发者本地单机、 IDC 机器、云上托管资源等。在性能上做了高度优化,新增众多企业级特征,并在单机资源受限时无缝扩展到云上集群。 2)高性能数据科学引擎的原理,用于提升分析建模速度。利用 GPU 和 CPU 众核并行加速及混合计算、超大数据处理、高效数据存储等技术,让数据科学开发,既保持单机的简单易用,又媲美分布式系统的处理能力。内置高性能引擎的 CodeLab,性能比开源产品提升近十倍。 3)内置的易用开发插件,用于提升开发效率。基于开源 Jupyterlab 扩展机制,CodeLab 集成众多功能丰富、简单易用的开发工具。如:轻量级机器学习应用开发小程序插件,通过简单 Python 代码,将分析训练成果发布成高性能应用; AI 工作流程插件,管理工作流编排和跟踪实验,提升迭代效率。
 
Topics:
HPC and AI
Type:
Talk
Event:
GTC China
Year:
2020
Session ID:
CNS20368
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