做爲AI開發工做者，是否是常常碰到以下問題：html
Q1：想作模型訓練，本地機器資源不夠用，怎麼辦？編程
Q2：市面上這麼多代碼編輯器，怎麼選？服務器
Q3：租用雲服務器好貴，機型少不穩定，怎麼辦？機器學習
Q4：若是有加強式交互體驗，那編碼體驗完美極了！編程語言
Q5：要是數據處理速度很是快，那會節省很多時間！編輯器
基於這些痛點問題，百度團隊傾力推出BML CodeLab產品。致力於讓AI技術更好服務大衆，讓AI開發變的更簡單智能。性能
BML CodeLab 是什麼 學習
BML CodeLab是百度團隊自主研發的面向機器學習開發環境，實現本地主機與遠程機器協同開發機制，爲用戶帶來順暢的編碼體驗同時，還能夠靈活調用雲端算力，多人共享算力，使用戶更專一於數據處理與建模工做。大數據
BML CodeLab通過了內測和邀測版本迭代及功能優化，現正式發佈0.3.1版本。優化
BML CodeLab 產品特點
1. 本地主機與遠程機器協同開發模式
BML CodeLab不改變用戶的本地編碼習慣，本地調試後，就可調用雲端算力進行訓練，即解決了本地機器算力能力不足問題，也幫助用戶省去本地編碼環境與雲端不斷切換的繁瑣操做。
2. 加強的交互式開發
爲給用戶帶來順暢、人性化的開發體驗，在集成JupyterLab優秀功能基礎上，引入微軟Monaco編輯器，支持任何編程語言的代碼補全、用法提示、多光標等IDE功能。
3. 高性能計算引擎
BML CodeLab內置了百度自研的高性能數據科學引擎Blackhole，利用單機GPU和CPU進行異構加速計算，相比開源Pandas/Sklearn性能可提高6倍以上，同時擁有處理10TB的單機超大數據處理能力，以下圖對比結果：
同時提供和Pandas、Sklearn基本一致的易用接口，詳見：
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/fkgdqi8i4
4. 高性價比算力資源
爲給用戶提供充裕經濟的算力，解決資源不夠用，排隊時間長、運行時長受限等痛點問題，百度提供了智星雲2080Ti算力能力，且支持算力共享，即一方購買了算力，可分享給其餘用戶使用，多人共享算力，最大化利用閒置資源。（說明：當前支持Mac/Linux系統版客戶端使用算力提交雲端任務，Windows版本客戶端該功能目前在升級中，但可正常使用本地資源）
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5. 內置百度文心（ERINE）強大的語義理解技術
BML CodeLab內置百度NLP自研的基於知識加強的語義理解技術，將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，經過持續學習技術，不斷吸取海量文本數據中詞彙、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
此外，BML CodeLab支持對代碼、數據、模型等類型文件的版本控制；可經過不一樣文件顏色區分新建文件、已刪除文件、已修改文件，方便用戶監控文件變化，把控版本生成。
BML CodeLab還有不少功能值得開發者探索使用，在用AI服務大衆的道路上，百度BML CodeLab團隊一直在快速奔跑，不斷探索，攻破一個個技術難題，相信團隊會用先進的技術帶給用戶最好的體驗。
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https://cloud.baidu.com/solution/bml/codelab.html
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附使用手冊：
https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/kkhemrmyv
附遇坑解決文章：
https://ai.baidu.com/forum/topic/show/973927
附算力分享玩法：
https://ai.baidu.com/forum/topic/show/974042
聯繫方式：bml-codelab@baidu.com
或在社區發帖聯繫咱們：
https://ai.baidu.com/forum/topic/list/208
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