BML CodeLab(端云协同开发环境) v0.3.6

人协作开发插件，实现数据和代码的版本控制，拥有高性价比云端算力和免费存储空间，按需付费，极大降低算力成本，一人购买，多人共享。

软件优势

01、高性价比云端算力和免费存储空间

对接多家云端算力提供商，助您选择最高性价比的算力，支持算力分享，更有专业运维和客服团队，确保服务质量和稳定性。

高性价比算力：按需付费，极大降低算力成本

一人购买，多人共享

服务稳定：专业客服随时在线

02、交互式开发环境和机器学习插件

基于JupyterLab进行深度优化，集成丰富的机器学习研发插件。

集成VSCode里的代码编辑器：支持代码高亮，自动补全

任务管理插件：管理本地和云端任务，支持自动周期运行

性能监控插件：实时可视化CPU、内存、显卡、硬盘的运行数据

03、多人协作和版本控制

内置多人协作开发插件，实现数据和代码的版本控制。

文件版本控制：可管理代码、数据、模型等类型的文件

Python包管理：多人协作工作，避免安装包冲突

高扩展性：支持主流的文件系统，例如BOS和HDFS等

04、自研高性能计算引擎

内置百度自研的高性能计算引擎，提供机器学习和数据分析加速能力。

异构加速计算：利用GPU和CPU并行及混合加速计算

超大数据处理：单机可处理1GB-10TB数据

高效数据存储：利用Parquet和Arrow实现高效磁盘和内存存储

软件特色

本地主机与远程机器协同开发模式

BML CodeLab 不改变用户的本地编码习惯，本地调试后，就可调用云端算力进行训练，即解决了本地机器算力能力不足问题，也帮助用户省去本地编码环境与云端不断切换的繁琐操作。

增强的交互式开发

为给用户带来顺畅、人性化的开发体验，在集成 JupyterLab 优秀功能基础上，引入微软 Monaco 编辑器，支持任何编程语言的代码补全、用法提示、多光标等 IDE 功能。

高性能计算引擎

BML CodeLab 内置了百度自研的高性能数据科学引擎 Blackhole，利用单机 GPU 和 CPU 进行异构加速计算，相比开源 Pandas/Sklearn 性能可提升6倍以上，同时拥有处理 10TB 的单机超大数据处理能力，如下图对比结果：