[Python, Визуализация данных, Машинное обучение] Как изменился Datalore за 2020 год: мощная онлайн-среда для Jupyter-ноутбуков
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286
Привет, Хабр!
Datalore — это мощная онлайн-среда для Jupyter-ноутбуков, разработанная в JetBrains. Здесь мы собрали описание самых важных обновлений Datalore за прошедший год.
Профессиональный план Datalore
В ноябре мы запустили Datalore Professional. Этот план был разработан для решения сложных задач с большими наборами данных, которым требуется мощное вычислительное оборудование.
Вот сравнительная таблица параметров Datalore Community и Datalore Professional.
Community
Professional
Базовый CPU-процессор (4 ГБ RAM, имя AWS: t3.medium)
120 часов
♾️
Мощный CPU-процессор (16 ГБ RAM, 2 ядра vCPUs, на 400% быстрее базового CPU-процессора, имя AWS: r5.large)
–
120 часов
GPU-процессор (1 NVIDIA T4 GPU, 16 ГБ RAM GPU, 4 ядра vCPU, имя AWS: g4dn.xlarge)
-
20 часов
Хранилище
10 ГБ
20 ГБ
Цена
Бесплатно
19,90$ в месяц
Улучшения в редакторе кода
Анализ кода из PyCharm
В начале года мы интегрировали анализ кода из PyCharm, добавив автодополнение кода, рефакторинги, быстрые исправления и навигацию в Datalore. Теперь вы можете пользоваться такой же первоклассной помощью при написании кода, как в PyCharm, в своих онлайновых Jupyter-ноутбуках.
Совместимость с ядром Jupyter
В прошлом году мы также много работали над стабильностью ядра IPython в Datalore, и сейчас оно стало намного надежнее. Еще есть над чем работать, так что мы продолжим делать ядро более стабильным в этом году.
Ядро Jupyter теперь полностью поддерживается вместе с виджетами, графическими библиотеками и shell-командами.
Кроме того, ноутбуки теперь загружаются значительно быстрее, так как нам удалось вдвое сократить время запуска Conda.
Поддержка Kotlin
Kotlin — это язык программирования с открытым исходным кодом, разработанный в JetBrains. Он хорошо подходит для анализа данных и разработки мультиплатформенных приложений. В Datalore мы добавили поддержку Kotlin в ноутбуки IPython. Попробуйте! Просто выберите Kotlin в качестве языка при создании ноутбука.
Поддержка workspace-файлов и S3-бакетов
В декабре мы реализовали поддержку workspace-файлов, что позволяет обмениваться файлами данных между несколькими ноутбуками.
Для тех, кто работает с большим объемом данных, мы также добавили поддержку подключения S3-бакетов. Подробности читайте в этом блогпосте.
Улучшения пользовательского интерфейса
Боковая панель для быстрых действий
Чтобы вы могли быстрее работать с файлами и перемещаться по содержимому ноутбуков, мы добавили вкладку боковой панели внутри редактора. С этой панели есть прямой доступ к прикрепленным файлам, включая файлы ноутбука и workspace-файлы. Кроме того, вы можете использовать оглавление и обозреватель переменных. Окно быстрых команд (Shortcuts) также появится на боковой панели при открытии из меню Help.
Темный режим
В прошлом году мы представили темный режим. Вы можете изменить тему ноутбука в меню View в редакторе, где также можно включить режим Distraction free и опцию разделенного просмотра Split view.
Панель инструментов Markdown
Мы также представили панель инструментов для более удобного редактирования Markdown. Она помогает описывать код с помощью текста, формул LaTex и HTML-кода внутри ячеек Markdown.
Сотрудничество с Anaconda
У JetBrains долгая история сотрудничества с Anaconda, а PyCharm — IDE для Python, рекомендованная в установщике Anaconda. С октября 2020 года и Datalore, и PyCharm представлены в новом Anaconda Navigator! Обновите Anaconda Navigator до последней версии и запускайте Datalore прямо оттуда.
Исследования и уроки:
В прошлом году мы сделали несколько интересных исследовательских и обучающих проектов:
- Мы скачали 10 000 000 Jupyter-ноутбуков с GitHub и поделились набором данных с сообществом.
- Мы проанализировали 495 спецификаций AMD Radeon и Nvidia GPU и опубликовали полученные данные.
- Видеоурок по началу работы в Datalore.
- Видеоурок по визуализации с помощью Pyplot.
- Урок продвинутой визуализации на наборе данных моделей GPU.
Вот и все, что касается основных обновлений, представленных в 2020 году. Следите за нашим блогом, чтобы узнавать о новых возможностях Datalore.
Всем здорового и продуктивного года!
Команда Datalore
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] Постановка задач для универсального интеллекта: у нас нет общего языка
- [Разработка под iOS, Обработка изображений, Машинное обучение, Разработка под AR и VR] А ну-ка, сгруппировались, или как отделить фото котиков от счетов ЖКХ
- [Визуализация данных, Веб-аналитика, Интернет-маркетинг] ТАСС заявил о 30% росте заказов Ozon Express после январских каникул. У SellerFox другие данные
- [Python, API, GitHub, Учебный процесс в IT] Как найти email пользователя GitHub и написать Telegram бота для решения этой задачи?
- [Обработка изображений, Facebook API, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Социальные сети и сообщества] Facebook улучшил описания фотографий с помощью ИИ для слабовидящих
- [Python, Алгоритмы, Математика, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Doing «Data Science» even if you have never heard the words before
- [Python, Алгоритмы, Математика, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Вот вообще этим не занимался, и тут раз, и Data Science
- [Python, Машинное обучение, Видеокарты, TensorFlow] Есть ли жизнь без Nvidia? Запускаем TensorFlow на Radeon RX 580
- [Анализ и проектирование систем, SQL, Big Data, Визуализация данных, Data Engineering] Сквозная Аналитика на Azure SQL + dbt + Github Actions + Metabase
- [Open source, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Авторы проекта GPT-Neo пытаются создать аналог GPT-3 с открытым исходным кодом
Теги для поиска: #_python, #_vizualizatsija_dannyh (Визуализация данных), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_jupyter_notebooks, #_data_science, #_datalore, #_analiz_dannyh (анализ данных), #_jupyter, #_python, #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_jetbrains, #_vizualizatsija_dannyh (визуализация данных), #_blog_kompanii_jetbrains (
Блог компании JetBrains
), #_python, #_vizualizatsija_dannyh (
Визуализация данных
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 17-Май 10:56
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца |
|
|
Привет, Хабр! Datalore — это мощная онлайн-среда для Jupyter-ноутбуков, разработанная в JetBrains. Здесь мы собрали описание самых важных обновлений Datalore за прошедший год.  Профессиональный план Datalore В ноябре мы запустили Datalore Professional. Этот план был разработан для решения сложных задач с большими наборами данных, которым требуется мощное вычислительное оборудование. Вот сравнительная таблица параметров Datalore Community и Datalore Professional. Community Professional Базовый CPU-процессор (4 ГБ RAM, имя AWS: t3.medium) 120 часов ♾️ Мощный CPU-процессор (16 ГБ RAM, 2 ядра vCPUs, на 400% быстрее базового CPU-процессора, имя AWS: r5.large) – 120 часов GPU-процессор (1 NVIDIA T4 GPU, 16 ГБ RAM GPU, 4 ядра vCPU, имя AWS: g4dn.xlarge) - 20 часов Хранилище 10 ГБ 20 ГБ Цена Бесплатно 19,90$ в месяц Улучшения в редакторе кода Анализ кода из PyCharm В начале года мы интегрировали анализ кода из PyCharm, добавив автодополнение кода, рефакторинги, быстрые исправления и навигацию в Datalore. Теперь вы можете пользоваться такой же первоклассной помощью при написании кода, как в PyCharm, в своих онлайновых Jupyter-ноутбуках.  Совместимость с ядром Jupyter В прошлом году мы также много работали над стабильностью ядра IPython в Datalore, и сейчас оно стало намного надежнее. Еще есть над чем работать, так что мы продолжим делать ядро более стабильным в этом году. Ядро Jupyter теперь полностью поддерживается вместе с виджетами, графическими библиотеками и shell-командами.  Кроме того, ноутбуки теперь загружаются значительно быстрее, так как нам удалось вдвое сократить время запуска Conda. Поддержка Kotlin Kotlin — это язык программирования с открытым исходным кодом, разработанный в JetBrains. Он хорошо подходит для анализа данных и разработки мультиплатформенных приложений. В Datalore мы добавили поддержку Kotlin в ноутбуки IPython. Попробуйте! Просто выберите Kotlin в качестве языка при создании ноутбука. Поддержка workspace-файлов и S3-бакетов В декабре мы реализовали поддержку workspace-файлов, что позволяет обмениваться файлами данных между несколькими ноутбуками. Для тех, кто работает с большим объемом данных, мы также добавили поддержку подключения S3-бакетов. Подробности читайте в этом блогпосте. Улучшения пользовательского интерфейса Боковая панель для быстрых действий Чтобы вы могли быстрее работать с файлами и перемещаться по содержимому ноутбуков, мы добавили вкладку боковой панели внутри редактора. С этой панели есть прямой доступ к прикрепленным файлам, включая файлы ноутбука и workspace-файлы. Кроме того, вы можете использовать оглавление и обозреватель переменных. Окно быстрых команд (Shortcuts) также появится на боковой панели при открытии из меню Help.  Темный режим В прошлом году мы представили темный режим. Вы можете изменить тему ноутбука в меню View в редакторе, где также можно включить режим Distraction free и опцию разделенного просмотра Split view.  Панель инструментов Markdown Мы также представили панель инструментов для более удобного редактирования Markdown. Она помогает описывать код с помощью текста, формул LaTex и HTML-кода внутри ячеек Markdown. Сотрудничество с Anaconda У JetBrains долгая история сотрудничества с Anaconda, а PyCharm — IDE для Python, рекомендованная в установщике Anaconda. С октября 2020 года и Datalore, и PyCharm представлены в новом Anaconda Navigator! Обновите Anaconda Navigator до последней версии и запускайте Datalore прямо оттуда.  Исследования и уроки: В прошлом году мы сделали несколько интересных исследовательских и обучающих проектов:
Вот и все, что касается основных обновлений, представленных в 2020 году. Следите за нашим блогом, чтобы узнавать о новых возможностях Datalore. Всем здорового и продуктивного года! Команда Datalore =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании JetBrains ), #_python, #_vizualizatsija_dannyh ( Визуализация данных ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 17-Май 10:56
Часовой пояс: UTC + 5