标签归档:JupyterLab

2021 年一月更新:新的镜像 TensorFlow 2.3.1

新功能

  • 增加新的镜像 TensorFlow 2.3.1
  • 工作空间:优化工作空间关闭后对应页面的提示。并在工作空间关闭后,展示当前工作空间的输出内容
当工作空间关闭时,会显示该执行的输出内容

修复

  • 修复从快照继续执行没有默认绑定快照的问题
  • 修复 Jupyter 中主题配色没有同步更新的问题

2021 年的首次产品更新:快照与深色模式

快照功能

我们在 2020 年 12 月上线了全新的特性 工作空间。给用户带来了更便捷、流畅的 JupyterLab 使用体验。工作空间支持重启,因此用户可以避免由「继续执行」导致的执行数量越来越多、空间占用过大的问题。同时我们还引入了工作空间的 缓存机制,用于加速工作空间的重启速度

这次更新,我们继续优化了工作空间的使用体验,引入一个新的机制:快照

快照功能可以让用户将当前的工作空间的状态生成为一个快照保存在当前的算力容器中,以备后续使用。让用户从以前的每次启动自动创建执行的模式,变为用户可以自主选择什么时候创建快照的形式,给用户更多的选择权

继续阅读

2020 年十二月更新 —— 新的 Jupyter 工作空间

重大更新

在创建容器的时候,所能够选择的模式会由 JupyterLab 变化为「工作空间(Workspace)」。

简单说下变化点:

  1. 工作空间支持重启,避免了重复「继续执行」导致空间无限增长的问题
  2. 工作空间有缓存机制,最近关闭的工作空间启动速度比较快,不像原来每次启动都拷贝数据,而是将数据缓存了下来,被缓存的工作空间会有一个⚡️ 图标
带有高速缓存的工作空间

具体文档见 https://openbayes.com/docs/bayesgear-workspace/

功能增强

  • 创建容器时算力展示界面的进一步优化
  • 容器的数据绑定列表中如果有绑定已经被删除了将会给予提示
  • 上传数据集时增加了「清理当前上传任务」的功能,当出现不断的上传失败时可以尝试清理缓存解决问题
点击右上角的「清理当前上传任务」可强制清除断点上传的缓存

修复

  • 数据仓库页面中模型面包屑导航错误
  • 数据仓库页面「上传至当前目录」后页面无法滚动的问题

新增公共资源

我们接下来会持续对公共资源进行完善和补充,如果您发现了任何好玩的 Notebook 教程、Colab 教程。欢迎在评论区留言、或在 OpenBayes 控制台中右下角的客服区留言告诉我们

公共教程

  • Super-SloMo – Super SloMo 超级慢动作镜头的 PyTorch 实现
  • Stylized-Neural-Painting – 基于 PyTorch 的艺术化风格的神经绘画教程 Stylized Neural Painting。arXiv:2011.08114
  • SkyAR – 视频天空替换。基于预印本论文 arXiv:2010.11800
  • Spleeter – 由 Deezer 公司开发的基于 TensorFlow 的音乐人声提取、背景音乐分离工具
  • gradslam – [ICRA 2020] 基于 PyTorch 的 3D 重建实现、SLAM(同时定位与地图构建)框架
  • SeFa – Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs

公共预训练模型:

  • GenForce 预训练模型 – GenForce: an efficient PyTorch library for deep generative modeling (StyleGANv1v2, PGGAN, etc)
  • DeOldify – 图片/视频上色还原预训练模型
  • TwinGAN – 使用权重共享 GAN 的非成对的跨域图像转换
  • iPER 预训练模型 – Liquid Warping GAN with Attention: 人类图像合成统一框架

2020 九月产品更新

新功能

  • 所有的镜像里为 Conda 指定了默认的国内源,提升安装速度
  • 支持将数据集的目录创建为一个新的数据集版本,见文档
  • 调整了容器展示界面,优先展示最新一次执行的文件内容
  • 允许公开自己的数据仓库 / 容器,见公开容器以及公开数据仓库
  • 暴露 JupyterLab 的链接,方便与 VS Code、PyCharm 的集成

2020 五月份产品更新

新功能

修复与增强

2019 七月份产品更新(2)

新功能

  • 增加了新的镜像
    • tensorflow-1.14
    • tensorflow-2.0.0beta
    • pytorch-1.0.1
    • pytorch-1.1.0
  • 新增了大量的公开数据集

修复与增强

  • 不再允许在数据集、容器名字中使用中文字符, 这一开始可能会给大家带来困扰,但是会在未来提升命令行工具的友好度,中文描述可以放在容器、数据集的「描述」字段
  • 更新对容器空闲的提醒文案,强调容器的负载超过 1% 那么容器将不会被关闭,详细信息请见 Jupyter 的自动关闭

2019 五月产品更新

新功能

修复与增强

2019 四月产品更新

新功能

  • Jupyter 超时关闭的配置:现在用户可以自主的选择 Jupyter 的超时关闭机制了,详情可以参考我们的  文档
  • 通知渠道的设置:我们新增了通知信息的渠道设置,用户现在可以自主的选择通知渠道,详情请参考我们的  文档
  • 应用顶部提供文档的搜索功能
  • 容器内执行列表按照「状态」「类型」的筛选功能
  • 新的 TensorFlow 1.13 的镜像提供
  • 部分文档更新和补充

错误修复与增强

  • 更清晰的容器类型展示,明确标注 GPU 类型,显存大小
  • 如果容器下有运行中的执行,在容器列表也会明显提示
  • 前端缓存的优化
  • 明确了在「Python 脚本」模式下当同时有「/output  目录的绑定数据」以及「上传的代码」时同名文件的覆盖顺序,「/output  绑定数据」总是优先于「上传的代码」被保留
  • 创建镜像时,TensorFlow 类型环境默认的版本被设定为「1.12」

2019 三月产品更新(3)

错误修复

  • 数据集上传锁定整个数据集的问题,现在如果某一个版本出了问题不影响新版本的创建
  • 数据集 / 代码 zip 上传的验证和提示

新的功能

  • 容器按照操作时间进行排序
  • 增加 4 个公有数据集
    • AISHELL:178 小时中文普通话数据库(19.3 GB)
    • SynthText:由 80 万个图像组成,约有 800 万个合成单词实例(48 GB)
    • DOTA:2806 幅航拍图像,包含 188,282 个实例,每个实例由任意(8 d.o.f.)四边形标记(19.8 GB)
    • BERT:由 Google 发布的 BERT 预训练模型(5 GB)
  • JupyterLab 替换了 Jupyter Notebook
  • 新的 MXNet(v1.3.0)镜像支持
  • 支持 TensorBoard
    • 目前 OpenBayes 容器在创建 Task 或 Jupyter Notebook 时都已经支持了 TensorBoard 
  • metrics 展示界面
    • OpenBayes 默认提供了执行时的关键指标的展示,目前支持的有 CPU 以及 内存。未来将支持更多的指标 

界面增强

  • 创建容器时的镜像选择组件
  • 数据集绑定组件的展示方式
  • 新的数据集界面
  • 新的容器展示界面