自從微軟發布 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）之后，機器學習開發者、數據科學家就可以在 Windows 上做原生 Linux 開發了。

但想正常的使用，其實并不簡單：

• 安裝 WSL2，操作步驟太多，還會遇上各種錯誤。
• 好不容易安裝好 WSL2，安裝 JupyterLab 時又遇上了“無法自動打開瀏覽器”，即使打開了也會出現“找不到文件”的問題。
• 安裝 docker 后，啟動容器時，還會遇上主機無法訪問問題。

百度 BML CodeLab 是一款專為國內機器學習開發者和數據科學家打造的交互式 AI 開發環境，最近的產品更新解決了以上所有問題：一鍵配好 Windows WSL2 AI 開發環境。

本次更新后，BML CodeLab 有哪些重要 Feature 呢？

• 一鍵配好 Windows WSL2 AI 開發環境。
• 預裝基于 JupyterLab 深度優化的下一代交互式開發工具。
• 預裝插件支持提交本地和云端任務，預裝最強中文 NLP 訓練工具。

下面小編為大家介紹一下這三大 Feature。

Feature1： 一鍵配好 Windows WSL2 AI 開發環境

僅需下載一個安裝包，一鍵安裝，即可全自動完成 Windows 系統升級，安裝好 WSL2，安裝好 Ubuntu18.04 子系統，安裝好 docker，安裝好交互式 AI 開發工具。

小編在網上查找很久，也沒見過如此簡單就能安裝好 WSL2 AI 開發環境。

安裝過程如下：

在這里下載安裝包，然后啟動安裝。安裝時，安裝程序會自動檢測系統環境，如果系統環境不符合安裝要求，會幫助用戶完成環境設置。

上圖中前2步都是自動完成，只有第3步需要重啟系統，手動設置一次 BIOS。設置完 BIOS 進入系統，啟動安裝過程，全程自動安裝完畢。

安裝完畢后，發現已經有了 WSL2，并且裝好了 Ubuntu 18.04 和 docker。接下來，啟動 BML CodeLab，開始體驗深度優化的交互式開發工具。

Feature2：預裝基于 JupyterLab 深度優化的下一代交互式開發工具

小編發現啟動 BML CodeLab 后，開箱界面如下：

這看起來是黑色主題的 JupyterLab 啊！那么，深度優化的地方在哪里呢？

經過一番研究，小編發現對比原生 JupyterLab，BML CodeLab 里提供了自動代碼補全，靜態語法檢查，多種 VSCode 里常用的代碼編輯功能。

除了增強的編碼體驗外，小編還發現了性能監控，增強的 Notebook 編輯能力。

▲ 性能監控頁面

▲ Notebook 里 Markdown 編輯器

Feature3：預裝插件支持提交本地和云端任務,預裝最強中文 NLP 訓練工具

小編發現有了 Feature1和2，做機器學習和數據科學開發效率已經提升一大把了，竟然還有逆天的 Feature3。

BML CodeLab 支持用戶提交本地任務和云端任務。無論本地任務，還是云端任務，都可以提交單次執行，周期運行，還有神奇的 API 調度執行。

**API 調度執行，是啥意思呢？**小編研究了一下，BML CodeLab 啟動后，新建并提交一個 API 調度方式的任務，然后支持從別的電腦，遠程參數化調用執行這個任務。這相當于在小編的電腦上部署了一個自定義服務。

文心工具是什么呢？BML CodeLab 內置百度 NLP 自研的基于知識增強的語義理解技術，將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，通過持續學習技術，不斷吸收海量文本數據中詞匯、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

小編點進鏈接看了一下，然后研究了一下，發現這個 NLP 文心工具，竟然就是鼎鼎大名的超越 Google Bert 的全球最強（沒有之一）中文預訓練模型 ERNIE 的工具版本。

心動不如行動
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二維碼鏈接：
https://cloud.baidu.com/solution/bml/codelab.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的BML CodeLab重磅更新：在Windows上可原生Linux AI开发的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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