百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

JupyterLab 3.0发布:支持中文,自带可视化调试器

liuian 2024-12-19 14:48 33 浏览

晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

原本计划在2020年底推出的JupyterLab 3.0,在逾期6天后终于正式发布了。

作为一次大版本升级,JupyterLab 3.0这次改进颇多,主要增加的功能有:加入中文等多语言界面、新的可视化调试器、改进的简单界面模式、更清晰的文档目录等等。

新功能简介

支持中文界面

JupyterLab现在提供了设置用户界面显示语言的功能,用户需要将语言包作为单独的Python包安装。

语言包在JupyterLab的GitHub的存储库中提供。当然,更简单的方法是用pip安装。例如,可以使用以下命令安装简体中文语言包:

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

然后,你就会得到一个全中文的显示界面:

可视化调试器

去年,JupyterLab已经加入可视化调试器,不过需要用户手动额外安装,现在该功能默认与JupyterLab一起提供。

要使用可视调试器,你将需要一个支持调试的内核。例如第一个支持调试的Python Jupyter内核xeus-python。


目录

目录扩展现在也随JupyterLab一起默认提供。有了它,就可以轻松查看和浏览文档的结构。

改进的简单界面模式

简单界面模式(以前称为“单文档模式”)进行了大幅更新,将界面进一步简化。

为了方便使用简单界面模式,现在状态栏中有开关可以在不同模式间切换。

你也可以从“查看”菜单或命令面板中切换,或使用默认的键盘快捷键Ctrl / ? + Shift + D。

通过更紧凑的布局,现在简单界面模式对移动设备的支持程度也大大提高了。调整窗口大小时,JupyterLab会自动切换到简单界面。

安装方法

JupyterLab 3.0安装十分方便,可以通过pip:

pip install jupyterlab==3

或者conda:

conda install -c conda-forge jupyterlab=3

为何3.0升级如此重要

JupyterLab 3.0可以更快、更方便地安装使用扩展程序,它不要求用户重建JupyterLab,也不需要安装Node.js,Python用户可以通过pip来轻松安装扩展插件。


过去,JupyterLab用户需要环境中具有Node.js运行时才能构建和安装JupyterLab扩展。每次安装新的扩展程序时都必须执行此操作。

在JupyterLab 3.0中,扩展开发人员可以打包JavaScript或CSS,并将其与预构建的代码一起通过PyPI提交。

对于插件开发者来说,扩展可以作为单独的软件包发布到PyPI和conda-forge,也可以与Jupyter Server扩展和Classic Notebook扩展捆绑到现有的软件包中。

这有助于让整个JupyterLab生态系统更加协调一致。

例如,ipywidgets使用pip或conda安装新的7.6.0版,在JupyterLab 3.0中自动启用ipywidgets,无需额外的安装步骤!

原文链接:
https://blog.jupyter.org/jupyterlab-3-0-is-out-4f58385e25bb

官方文档:
https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/getting_started/changelog.html#v3-0

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

关注我们,第一时间获知前沿科技动态

相关推荐

GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」:生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域,相关论文层出不求,各种领域的应用层出不穷。那么,GAN到底如何实践?本文编译自Medium,该文作者以一朵玫瑰花为例,详细阐...

高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

原文来源:arXiv、GitHub作者:YunjeyChoi、MinjeChoi、MunyoungKim、Jung-WooHa、SungKim、JaegulChoo「雷克世界」编译:嗯~...

TensorFlow和PyTorch相继发布最新版,有何变化

原文来源:GitHub「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下:1.深度神经网络分类器(DNNCl...

「2022 年」崔庆才 Python3 爬虫教程 - 深度学习识别滑动验证码缺口

上一节我们使用OpenCV识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了,现在深度学习不是对图像识别很准吗?那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗?当然也是可以的,本节我们就来了解下使用深度...

20K star!搞定 LLM 微调的开源利器

LLM(大语言模型)微调一直都是老大难问题,不仅因为微调需要大量的计算资源,而且微调的方法也很多,要去尝试每种方法的效果,需要安装大量的第三方库和依赖,甚至要接入一些框架,可能在还没开始微调就已经因为...

大模型DeepSeek本地部署后如何进行自定义调整?

1.理解模型架构a)查看深度求索官方文档或提供的源代码文件,了解模型的结构、输入输出格式以及支持的功能。模型是否为预训练权重?如果是,可以在预训练的基础上进行微调(Fine-tuning)。是否需要...

因配置不当,约5000个AI模型与数据集在公网暴露

除了可访问机器学习模型外,暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数,甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”,持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致...

基于pytorch的深度学习人员重识别

基于pytorch的深度学习人员重识别Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。特点:支持多GPU训练支持图像的人员重识别与视频的人员重识别端到端的训练与评估简单的re...

DeepSeek本地部署:轻松训练你的AI模型

引言:为什么选择本地部署?在AI技术飞速发展的今天,越来越多的企业和个人希望将AI技术应用于实际场景中。然而,对于一些对数据隐私和计算资源有特殊需求的用户来说,云端部署可能并不是最佳选择。此时,本地部...

谷歌今天又开源了,这次是Sketch-RNN

前不久,谷歌公布了一项最新技术,可以教机器画画。今天,谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前,首先先按要求设置Magenta环境。(https://github.com/tensorflow/magen...

Tensorflow 使用预训练模型训练的完整流程

前面已经介绍了深度学习框架Tensorflow的图像的标注和训练数据的准备工作,本文介绍一下使用预训练模型完成训练并导出训练的模型。1.选择预训练模型1.1下载预训练模型首先需要在Tensorf...

30天大模型调优学习计划(30分钟训练大模型)

30天大模型调优学习计划,结合Unsloth和Lora进行大模型微调,掌握大模型基础知识和调优方法,熟练应用。第1周:基础入门目标:了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。Day1:大模...

python爬取喜马拉雅音频,json参数解析

一.抓包分析json,获取加密方式1.抓包获取音频界面f12打开抓包工具,播放一个(非vip)视频,点击“媒体”单击打开可以复制URL,发现就是我们要的音频。复制“CKwRIJEEXn-cABa0Tg...

五、JSONPath使用(Python)(json数据python)

1.安装方法pipinstalljsonpath2.jsonpath与Xpath下面表格是jsonpath语法与Xpath的完整概述和比较。Xpathjsonpath概述/$根节点.@当前节点...

Python网络爬虫的时候json=就是让你少写个json.dumps()

大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个Python网络爬虫的问题,提问截图如下:登录请求地址是这个:二、实现过程这里【甯同学】给了一个提示,如下所示:估计很多小伙伴和...