一站式机器学习在线开发环境——ml-workspace

一站式机器学习在线开发环境——ml-workspace

ml-workspace 🛠 All-in-one web-based IDE specialized for machine learning and data science. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-workspace

ml-workspace是一个专为机器学习和数据科学设计的全功能在线集成开发环境（IDE）。该项目使用的主要编程语言是Python，并且整合了多种数据科学库和开发工具。

项目基础介绍

ml-workspace项目旨在为开发者和数据科学家提供一个简单易部署的解决方案，用户可以在几分钟内开始构建自己的机器学习项目。该IDE预装了多种流行的数据科学库，如TensorFlow、PyTorch、Keras和Sklearn，以及开发工具如Jupyter、VS Code和Tensorboard等，实现了高度集成和优化。

核心功能

• 集成开发环境：提供了JupyterLab和Visual Studio Code的Web版IDE。
• 预装库和工具：预先安装了多种数据科学库和工具，无需额外配置。
• 完整的Linux桌面GUI：可通过Web浏览器访问，提供与本地桌面相同的体验。
• 优化的Git集成：特别为Notebooks提供了Git集成。
• 硬件和训练监控：通过Tensorboard和Netdata进行集成监控。
• 灵活的访问方式：支持通过Web、SSH或VNC在单一端口下访问。
• 远程开发支持：可作为Jupyter的远程内核或VS Code的远程机器使用。
• 易于部署：通过Docker可以轻松在Mac、Linux和Windows上部署。

最近更新的功能

项目最近的更新主要包括了对环境的稳定性和安全性改进，具体更新内容可能涉及：

• 对容器内部配置的优化，以提高性能和响应速度。
• 安全性的增强，例如通过环境变量设置增强身份验证。
• 使用体验的改善，比如改进了用户界面和交互设计。
• 根据用户反馈进行的bug修复和小型功能改进。

请注意，具体的功能更新细节可以查阅项目的更新日志文件，以获取最新的更新信息。

ml-workspace 🛠 All-in-one web-based IDE specialized for machine learning and data science. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-workspace