新功能
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
功能增强
- 创建容器时算力展示界面的优化,我们将算力选择按照显卡型号进行了分类,方便用户更直观的选择算力:

修复
- 部分 PyTorch 镜像无法自动开启 TensorBoard 的问题
- 修复 TensorFlow 2.0.0 镜像无法使用 GPU 的问题
- 公共数据页面 README 展示的缺失
新功能
- 新增镜像 Pytorch 1.5.1
- 新增镜像 TensorFlow 2.2.0
新功能
修复与增强
- 数据集上传支持最多 16 个文件上传(而不是单个压缩包),为了会支持更多文件的一次性上传
- 更新了左侧的导航
- 在容器列表中优先展示运行中的执行(而不是展示最新一次执行,及时这次执行已经关闭了)
- 数据集列表中展示整个数据集的总大小(而不是最新版本的大小)
- 修复 Pillow 版本过高导致
torchvision
载入失败的问题 - 修复 TensorFlow 2.1.0 gpu 环境下 CUDA 版本不匹配的问题
- 修复了数据集更新只能将文件存放到根目录的问题
- 其他前端的性能优化,减少重复请求
新功能
- 支持了两个新的 PyTorch 版本 PyTorch 1.3.1 以及 PyTorch 1.4.0
- 支持了两个新的 TensorFlow 版本 TensorFlow 2.1.0 以及 TensorFlow 1.15.0
新功能
- 数据集和代码的上传支持更多的压缩包格式,如果不是压缩包也可以支持单个文件的上传,具体信息见文档
- 数据集版本支持增量更新了,具体信息见文档
- 数据集和容器都支持搜索了
- 拆分了独立的「公开资源」部分,对资源进行了分类并支持资源的搜索
修复和增强
- 在「继续执行」时强制确认是否绑定上一次执行的内容
- 恢复了
tensorflow-1.12
和 tensorflow-1.11
的运行时环境 - 创建容器时更详细的进度展示,尤其是在需要数据的拷贝时展示拷贝的进度
- 容器和数据集恢复了对中文名称的支持
修复与增强
- 修复了从容器输出拷贝到数据集报错的问题
- 修复了错误的
tensorflow
版本 1.16
-> 1.13
- 支持的港澳台地区的手机号
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
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」