Day005|Jupyter notebook快速入门

机器学习模型生产化落地:从Notebook到稳定API的实战指南 机器学习模型部署不是简单封装predict函数,而是跨越数据一致性、实时计算范式、服务生命周期和可观测性四大鸿沟的系统工程。其核心在于保障模型在真实流量下的稳定性、低延迟与持续进化能力,关键技术包括ONNX/TorchScript模型序列化、特征工程同源实现、动态批处理与GPU加速推理、OpenTelemetry全链路监控、基于PSI的数据漂移检测及自动化重训闭环。这些实践直指MLOps落地中最易被忽视却致命的细节——如Pickle反序列化风险、BatchNorm未设eval模式导致预测抖动、CUDA执行提 阅读详情

今天是Andy学Python的第5天哦! 


大家好,我是Andy。

今天介绍一下Jupyter notebook。

 01.

新建

可以通过点击“New”创建新的Notebook、文本文件、文件夹或终端。

 图片

02.

编辑器简单介绍

2.1菜单栏与工具栏

图片     红色框是菜单栏,蓝色框为常用工具栏

2.2修改文档名

图片

方法一:单击上图的Untitled

方法二:点击File→Rename

2.3保存文档

和Office一样,Ctrl+S可以快速保存文档

2.4导出文档

File→Download as

图片

 03.

基本命令

 图片 

图片

单元格绿色代表内容可编辑状态(比如输入代码),蓝色代表单元格执行状态(比如删除单元格,必须回到蓝色)。

小圆圈在空闲状态下是空的,而当运行代码时,会变成实心。 

04.

常用热键

图片

其中,Ctrl+Enter:执行单元格代码且光标停留在原单元格;而Shift+Enter:执行单元格代码并且移动到下一个单元格。

如果学有余力,可以查看其他的快捷键(其实百分之九十五以上的快捷键不需要记,徒增思维负担)。方法是:Help→Keyboard Shortcuts

图片

 

05.

Markdown基本语法

5.1 标题

图片

 5.2字体

图片

5.3引用

图片

以上各图左侧为Markdown原文,右侧为执行后效果图。

5.4分割线

图片

End

不会Python,将成为人工智能时代的新“文盲”!

欢迎加入零基础自学Python计划,未来100天,Andy会把自学Python学习笔记持续输出公众号、视频号,不定期更新,邀您观战、加油、评论,亦或围观Andy被打脸。

人到中年,你一定要努力,但千万别着急。

我是Andy,一个终身学习者。

机器学习模型生产化:可观测性、灰度发布与特征一致性实战 机器学习模型部署不是简单封装API,而是构建具备可观测性、弹性伸缩与持续反馈能力的工程系统。其核心在于解决环境不一致、特征漂移、线上/线下行为割裂等典型问题。通过模型签名、特征快照、多维黄金指标监控及基于业务影响的根因推演,可实现从‘能跑’到‘稳跑’‘智跑’的跃迁。本文聚焦模型服务化落地中的三大硬核挑战:可观测性体系设计、流量灰度与熔断机制、特征一致性保障,结合自研服务框架ml-serv与72小时作战手册,提供可复用的MLOps工程实践路径。 阅读详情

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