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［速報］GitHub Codespacesが全ユーザーに無料提供へ、毎月60時間分。JetBrainsとJupyterLabもIDEとして選択可能に
［速報］GitHub Codespacesが全ユーザーに無料提供へ、毎月60時間分。JetBrainsとJupyterLabもIDEとして選択可能に GitHubは年次イベント「GitHub Universe 2022」の基調講演で、これまで有料プランのGitHub TeamとGitHub Enterpriseのユーザーに対して提供していた「GitHub Codespaces」を、無料プランの個人ユーザーにも毎月60時間まで無料で提供することを発表しました。 We’re here to help you push what’s possible: Starting today, we’re rolling out GitHub Codespaces for all, with access to 60 hours of GitHub Codespaces free(!) every mon
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content for notebooks - improved extension system. Check out the announcement blog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J
［速報］AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表、ブラウザで機械学習を学び試せる。AWS re:Invent 2021
Amazon Web Services（AWS）は、機械学習の実行環境を提供する新サービス「SageMaker Studio Lab」を無料で提供すると、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました。 SageMaker Studio Labは、機械学習の実行環境として広く使われているオープンソースのJupyterLab IDEをベースにした新サービスです。PythonやR言語などに対応しており、ターミナル機能やGitとの連携機能などを備えています。 AWSには、すでに「SageMaker Studio」がサービスとして存在していますが、今回発表された「SageMaker Studio Lab」は機械学習の教育を目的とし、機能の一部をサブセットとして取り出したものといえます。 インストールやセットアップなどは不要で、Webブラウザからすぐに利用可能な環境が立ち上が
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境 Pythonなどに対応した統合開発環境としてWebブラウザから利用する「JupyterLab」のデスクトップアプリケーション版となる「JupyterLab App」がリリースされました。 Electronベースのマルチプラットフォーム対応となっており、Mac、Linux、Windowsに対応します。 基になったWebアプリケーションのJupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能を統合。 さらにブレークポイントの設定や変数の確認などの機能を備えたビジュアルデバ
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
JupyterLabにビジュアルデバッガーが初搭載。ブレークポイント、変数の確認、コールスタックの調査などが可能に
JupyterLabにビジュアルデバッガーが初搭載。ブレークポイント、変数の確認、コールスタックの調査などが可能に Jupyter Projectは、オープンソースの統合開発環境「JupyterLab」にビジュアルデバッガーを搭載したことを明らかにしました。 JupyterLabは、おもにデータ解析を実行するためにPythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できる、シンプルでインタラクティブなコード実行環境である「Jupyter Notebook」をベースとし、ファイルブラウザやテキストエディタ、コンソールなどを統合した開発環境です。 今回、このJupyterLabに初めてデバッガが搭載されることになります。 デバッガを利用するには、デバッガ用のフロントエンドを拡張機能としてJupyterLabにインストールします。 デバッガの使い方は基本的にVisual Studioや
We are pleased to announce the release of desktop application for JupyterLab! Standalone and self-containedJupyterLab App is the cross-platform standalone application distribution of JupyterLab. It is a self-contained desktop application which bundles a Python environment with several popular Python libraries ready to use in scientific computing and data science workflows. JupyterLab App running o
この記事はRust Advent Calendar 2021の23日目の記事です。 Rustで機械学習をやってみたいという方は少数派かもしれません。PythonやRの環境が圧倒的過ぎて他の追随を許さないからです。しかしそれがタダで手に入るとなったらいかがでしょうか？ ブラウザだけでどこでも利用できるRustの機械学習環境をクラウド上に持てるのであれば試す価値があるかもしれません。本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、無料でRustの機械学習環境を作る方法にチャレンジします。 はじめに 本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、Rustの機械学習環境を構築する試みを紹介します。無料のJupyterLab環境をRustで利用しようという狙いです。 単にJupyter Notebookの環境が欲しいだけならVisual St
機械学習やデータ分析に使える「JupyterLab Desktop」の最新版が公開 Python環境の自動検出と切り替えが可能に
Project Jupyterは2023年2月9日（米国時間）、オープンソースアプリケーション「JupyterLab Desktop」の最新版「JupyterLab Desktop v3.6.1-1」を公開したと発表した。 JupyterLab Desktopは、PythonなどのプログラムをWebブラウザ上で作成、実行できる開発環境「Jupyter Notebook」の後継として提供されている「JupyterLab」のクロスプラットフォームデスクトップアプリケーションだ。PCでJupyterノートブックを使い始めるための最も迅速かつ簡単な方法として位置付けられている。 JupyterLab Desktop v3.6.1-1の新機能 セッションとプロジェクト 「セッション」と「プロジェクト」という概念が導入された。セッションは、ローカルプロジェクトの起動や、既存のJupyterLabサーバ
GitHub - jupyterlab/jupyterlab-desktop: JupyterLab desktop application, based on Electron.
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The 3.0 release of JupyterLab brings many new features to users and substantial improvements to the extension system. InstallationTo install JupyterLab with pip: pip install jupyterlab==3With mamba: mamba install -c conda-forge jupyterlab=3With conda: conda install -c conda-forge jupyterlab=3(Note that many third-party extensions are still in the process of updating to be compatible with JupyterLa
Introducing the new JupyterLab Desktop!We are pleased to announce a major update to JupyterLab Desktop which adds many new features with main focus on the user experience. JupyterLab Desktop is the cross-platform desktop application for JupyterLab and it is the quickest and easiest way to get started with Jupyter notebooks on your personal computer. JupyterLab DesktopWelcome PageUsers are now pres
Project Jupyterは、「Jupyter Notebooks」の環境をデスクトップ・アプリケーションの形で再現したソフトウェア「JupyterLab Desktop」の新版を2月9日（現地時間）に公開した。JupyterLab Desktopは、修正BSDライセンスで公開しているオープンソース・ソフトウェア。 Jupyter NotebooksはWebサービスとして利用するのが普通で、ユーザーのローカル環境にインストールして動作させることもできるが、ローカルのWebサーバーにWebブラウザでアクセスして使用する形を採るため、ネットワークなどの設定が必要だ。JupyterLab Desktopは、デスクトップ・アプリケーションとして作られているため、ローカルで使用するにはインストーラーからインストールするだけで済む。 今回の新バージョンでは、「セッション」と「プロジェクト」という考
JupyterLab 4.0 is Here
The Jupyter contributor community is proud to announce JupyterLab 4.0, the next major release of our full-featured development environment. The package is now available on PyPI and conda-forge. You can upgrade by running pip install --upgrade jupyterlab or conda install -c conda-forge jupyterlab. We have updated our JupyterLab Documentation for this new version. Here are some of the major new feat
WebIDE「GitHub Codespaces」全ユーザーに無料提供へ 毎月60時間分 「JetBrains」「JupyterLab」もIDEとして選択可能に
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「［速報］GitHub Codespacesが全ユーザーに無料提供へ、毎月60時間分。JetBrainsとJupyterLabもIDEとして選択可能に」（2022年11月10日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米GitHubは年次イベント「GitHub Universe 2022」の基調講演で、これまで有料プランの「GitHub Team」と「GitHub Enterprise」のユーザーに対して提供していた「GitHub Codespaces」を、無料プランの個人ユーザーにも毎月60時間まで無料で提供することを発表しました。 CodespacesはGitHubの機能として統合されたWebIDEです。GitHubのWebページからワンクリックで開発環境が起動し、コードの編集やデバッグが簡単
DockerでJupyterLabの環境を作ろう
認知度の高いJupyter Notebookですが、Jupyter Notebookを更に使いやすくした「Jupyter Notebookの後継版」とも言える、JupyterLabというアプリケーションが存在しています。 私は2018年頃からJupyterLabを使っていますが、これまでに何度もバージョンアップを繰り返し、今では「JupyterLab 3.xシリーズ」として更に使いやすく進化を遂げています。また、以前は拡張機能を利用するためにNode.jsが必須でしたが、現在ではNode.js無しでも動作するようになっています。（ただし、古い拡張機能を使う場合は、依然としてNode.jsが必要になるケースもあります）
はじめに docker-composeファイルを使ってjupyterLabの環境構築方法を記す。 JupyterLabとは、Jupyter(iPython notebook)をベースにしたインタラクティブな開発環境 必要なファイル、ディレクトリ docker-compose.yml jupyterLab環境に必要な設定などを記述するために使用する。 workディレクトリ ipynbファイルなどを保存するための使用する。 ディレクトリ構成 以下のような構成図になるようにファイル、ディレクトリを作成。
Jupyter NotebookおよびJupyterLabをターゲットとしたランサムウェア見つかる | スラド セキュリティ
研究者によると、Jupyter NotebookおよびJupyterLabをターゲットにしたランサムウェアが登場したそうだ。このランサムウェアはPythonベースで作られたものであるという。多くのランサムウェアではGo、DLang、Nim、Rustなどの言語で作られる傾向がある。SecurityWeekによると、これは最初のPythonランサムウェアというわけではなく、2021年10月に発見されたVMwareESXiサーバーを狙ったものがPythonベースで作成されたものが存在しているとのこと（Aqua Blog、SecurityWeek.Com、The Hacker News）。 新しいランサムウェアのサンプルは、AquaSecurityの研究者によって発見された。データ専門家が使用することの多いオープンソースのWebアプリであるJupyter Notebookに特化したものとされ、サー
GitHub - jupyterlab/debugger: A visual debugger for Jupyter notebooks, consoles, and source files
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WSL2にUbuntu22.04とCUDAをインストールしてJupyterLab上でStable Diffusionを動かしたメモ
はじめに 話題のStable Diffusionをローカル環境で動かすまでに行った作業のメモです。ついでにJupyterLabでも使えるようにしました。 作業環境 OS:Windows 11(21H2 Build 22000.856) GPU:RTX3070 手順 基本的にはこちらに書いてある内容と一緒です。 WSL2を有効にする Ubuntuを入れる Microsoft StoreからWSL用のUbuntuをインストール。Ubuntu 22.04.4 LTSを入れた。 インストールしたあとはとりあえず一度起動しておく。 初期状態でバックアップとっておく やってもやらなくてもよいが、まっさらなOSを保存しておくとあとでなにかと便利。
こんにちは、分析チームの門脇です。 日頃クリエイターに関するデータ分析業務を行う際、環境ごとのライブラリの管理が面倒だったり、形態素解析エンジンの導入、notebookの設定をやり直す必要があるなど何かと不便でした。 そこで今回は、Dockerを利用して、簡単にクリエイター分析環境を構築してみました。 Dockerについて Dockerはコンテナ型の仮想化環境のことで、Dockerfileに仮想環境に取り入れたいものの処理を記述することで、簡単に同一環境を再現でき、環境ごとに設定をやり直さなくて済むといったメリットがあります。 Dockerによる環境構築ついて詳しく知りたい方はこちらにわかりやすくまとめられています。 今回は記事の中でも紹介されているKaggleが提供しているDockerイメージをベースにDokerfileを作成していきます。 MeCabについて クリエイターについて分析を
JupyterLabのコンテナ環境をつくる - goodbyegangsterのブログ
ローカルのWindows PC上Dockerにて、JupyterLabのコンテナ環境を作成します。コンテナはdocker composeにて管理します。公式の参考サイト。 Jupyter Docker Stacks JupyterLabについて JupyterLabとは、Jupyter Notebookの後継ツールとのことです。 JupyterLab will eventually replace the classic Jupyter Notebook. Throughout this transition, the same notebook document format will be supported by both the classic Notebook and JupyterLab. JupyterLab - Overview 環境 Windows10 Pro 10.0.
jupyterlabのバージョンは3以上にしてください。2だと追加でextensionをインストールする必要があります。 結晶構造を可視化してみる jupyterlabで以下を実行することで、簡単に可視化可能です。 from crystal_toolkit.renderables import StructureGraph from pymatgen.analysis.local_env import MinimumDistanceNN from pymatgen.core import Structure struct = Structure.from_file("ZnO.cif") env = MinimumDistanceNN() graph = StructureGraph.with_local_env_strategy(struct, env) graph
Evcxrを使ってJupyter Notebook（JupyterLab）でRustを実行する | DevelopersIO
EvcxrはRust用のREPLです。GitHubでOSSとして公開されています（Google Organization配下で公開されていますが、Googleのオフィシャルなプロダクトではありません）。 文字通りのREPLを提供するevcxr_replの他、Jupyter Kernel（evcxr_jupyter）もリリースされています。本ブログ記事ではこのevcxr_jupyterを使って、JupyterLab上でRustを実行する手順をご紹介します。 動作環境 今回はDockerを使って環境を構築します。 OS : macOS Mojave v10.14.6 Docker：Docker Desktop Community v2.1.0.3 Rust：v1.38.0 Evcxr：v0.4.5 JupyterLab：v1.1.3 Dockerイメージの作成 今回はJupyterの公式Doc
Amazon SageMaker Studio Lab は、無料の機械学習 (ML) 開発環境であり、コンピューティング、ストレージ (最大 15 GB)、セキュリティをすべて無料で提供し、誰でも ML を学んで実験できます。開始するために必要なのは有効な E メールアドレスだけです。インフラストラクチャを設定したり、ID とアクセスを管理したり、AWS アカウントにサインアップしたりする必要はありません。SageMaker Studio Lab は、GitHub 統合を通じてモデル構築を加速し、最も人気のある ML ツール、フレームワーク、およびライブラリが事前設定されているため、すぐに開始できます。SageMaker Studio Lab は作業内容を自動的に保存するため、セッションの合間に再起動する必要はありません。ノートパソコンを閉じて後で戻ってくるのと同じくらい簡単です。
リモートサーバ上の Docker コンテナで JupyterLab を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回のエントリは、以下のエントリの改訂版となる。 起動するアプリケーションを Jupyter Notebook から JupyterLab にすると共に、いくつか変更を加えた。 blog.amedama.jp JupyterLab は従来の Jupyter Notebook を置き換えることを目的とした後継プロジェクト。 基本的な部分は Notebook を受け継ぎつつも、より扱いやすいインターフェースを提供している。 今回使う環境は次の通り。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 DISTRIB_CODENAME=bionic DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.3 LTS" $ uname -r 4.15.0-62-generic Docker をインストールする ま
JupyterLabのおすすめ拡張機能9選
はじめに Jupyter notebookの進化形、Jupyter Lab。見た目が綺麗で使いやすいです。 今回は2020年10月現在で使用できる便利な拡張機能をご紹介します。 (余談:半年ほどこれらの拡張機能を使ってみましたが、個人的に得に便利だと思ったのは ・3.コード自動整形 ・4.Vim風キーバインド ・5.TensorBoard管理 の3つでした。時間がなければこの3つだけでも十分かも知れません。) ※JupyterLab,Node.jsが既にインストールされていることが前提です。私は以下のバージョンを使っていますが、拡張機能によっては最新版のjupyterlabに対応していないものもあり、きちんと動作するかは自環境で試してみてください。 JupyterLab : v2.2.8 Node.js : v13.12.0 これからJupyterLab,Node.jsを導入する人は以下を
オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上
オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上：「PyPI」「conda-forge」で利用可能 Jupyter Notebookの次世代バージョンであるJupyterLabの最新メジャーバージョン4.0が公開された。レンダリングの効率化、リアルタイムコラボレーション機能の分離によりパフォーマンス向上を実現しているという。
JupyterLab Changelog — JupyterLab 4.2.0b0 documentation
JupyterLab Changelog# v4.1# JupyterLab 4.1 includes a number of new features (described below), bug fixes, and enhancements for extension developers. This release is compatible with extensions supporting JupyterLab 4.0. Extension authors are recommended to consult the Extension Migration Guide which lists deprecations and changes to the public API. Custom CSS# JupyterLab now supports automatic loa
WSL 2 環境で miniconda を使って JupyterLab を簡単に起動できるようにした話 - Qiita
はじめに WSL 2 で JupyterLab を使いたいと思ったのですが、Anaconda の商用利用有償化の話など色々あって結構手順が長くなったので、今回備忘録がてら記事にしてみました。 ついでにこれまでずっと抱き続けていた「JupyterLab 起動するときいつもコマンドが長くてクソめんどくさいんだよな……」というモヤモヤを解決しました。 環境構築
GitHub - elyra-ai/elyra: Elyra extends JupyterLab with an AI centric approach.
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Supercharging AI/ML Development with JupyterLab and Docker | Docker
JupyterLab is an open source application built around the concept of a computational notebook document. It enables sharing and executing code, data processing, visualization, and offers a range of interactive features for creating graphs. The latest version, JupyterLab 4.0, was released in early June. Compared to its predecessors, this version features a faster Web UI, improved editor performance,
D3.jsが役に立つケース Pythonにおいてインタラクティブデータ可視化のほとんどのユースケースはbokehyやPlotly などのライブラリにより実現可能です。 しかしいくつかのユースケースではライブラリの提供する自由度の制限により本当に表現したいことが実現困難ということもあります。 たとえば以下のような複数グラフ間でのインタラクティブな表現はD3が簡単です。 D3.jsの利用はJupyter Notebookではやや煩雑な手順を踏む必要がありました。 （notebookではpy_d3ライブラリを使うことを推奨します） しかしJupyterLabでは気軽に利用可能となっています。 ですので、"Bokehで実装するのは難しいから"という理由でデータ可視化を諦める必要はありません。 ※ただしコーディングを始める前に、”その可視化は本当に必要か？”と疑うことは重要です。 D3ってなに？ D
目次 概要 Anacondaのインストール VPCネットワークのファイアウォール ルールの追加 Jupyterlabの起動 Jupyterlabにアクセス 1. 概要 Kaggle competitionに参加しているとマシンスペックが足りなくて処理時間が膨大にかかり困ることや、処理中に他の作業ができなくて困ることが多々あります GCPを使えば、自由自在にマシンスペックを変えて処理時間を短縮したり、Cloud上で処理をさせている間、ローカル環境で別のことができるなど非常に便利です GCPのAIプラットフォームを使えば、簡単にJupyterlabの環境を構築できます (慣れてる人なら3分ぐらいでできる) [Qiita] GCPとJupyterLabでKaggle用環境構築 しかし細かい設定をしたい場合、ちゃんとGCEインスタンスでサーバを立てた方が便利なこともあります. 今回はGCP上に構築
JupyterLabとは、統計のモデリングや機械学習などデータ分析に利用されるプログラム開発・実行環境です
Project Jupyterは米国時間2021年1月5日、JupyterLab 3.0をリリースした。インストールはパッケージ管理システムによって若干異なり、pipであれば「pip install jupyterlab==3」、mambaなら「mamba install -c conda-forge jupyterlab=3」、condaは「conda install -c conda-forge jupyterlab=3」で実行可能。公式ブログでは、JupyterLab 3.0のユーザー向け変更点を紹介している。 1つめはビジュアルデバッガーの標準サポート。2020年3月に発表したビジュアルデバッガーを既定で含み、「xeus-python」でランチャーから選択するが、利用時は対応するJupyterカーネルが必要となる。公式ブログは公式ドキュメントで、対話型にビジュアルデバッガーの使用方
注意 私はGCPもpythonもjupyterも初心者です。ぐぐりながら動かせてとても嬉しかったので投稿させていただきました。 間違いなどありましたら教えていただけるとありがたいです。 参考 [GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる 【BigQuery】CREATE文を使えるの知ってた？SQLでテーブル作成 BigQueryのデータを作っておく GCPのコンソールを開く サイドメニューの「BigQuery」を選択 「データセットを作成」をクリック データセットIDを「test_data_set」にして作成してみました テスト用にテーブルとデータを簡単に作成 以下のクエリをクエリエディタに貼って実行をクリック create table test_data_set.t (i INT64); insert into test_data_set.
【プログラミング】Anacondaの代わりに使い始めたjupyterlab desktop appがイイ感じだった - 日々ブログ
windows上のpythonの実行環境を整備していてたまたまanacondaのライセンスを確認すると、 知らぬ間にライセンスが変わっていました。 個人利用では影響は無いのですが、こういうライセンスに振り回されるのは嫌で、そもそも仕事場と家庭の実行環境を開発環境変える必要があったりと、 ストレスがすごいので、脱Anacondaすることに決めました。 今回は、その代用品としてjupyter lab desktopを使ってみた感想を記載したいと思います。 Anaconda とは 変更後anaconda は商用利用不可 Anacondaの代替利用はminicondaが手軽 jupyterlab desktop appはjupyterlabのインストールアプリ jupyter notebook は開発が停止していて、今後はjupyterlabが主流となる jupyterlabのインストールがラク
JupyterLabの拡張機能を一斉アップデートしたらjupyterlab-gitが消えた - Qiita
JupyterLabをアップデートしたところ、拡張機能のアップデートを求められたので言われるままそうしたところjupyterlab-gitが左のメニューバーから消えた。 jupyterlab-gitのGitHubのTroubleshootingに書いてある通りに を実行すると、こちらの記事と同じエラーが発生していたため、バグの元になっているjsonファイルを消去。 さらに、serverextensionとlabextensionのversionは同じでないといけないのですが、現在labextensionのv0.21.0が出ているようで、JupyterLab上でlabextensionをインストールするとserverextensionの最新版v0.20.0とバージョンが異なる状況になってしまいます。 そこで
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プログラミング言語のコードを逐次実行できるノートブック環境「JupyterLab」がスタンドアロンアプリに／Windows、Mac、Linux（Debian/Fedora）で利用可能
JupyterLab Desktop App now available!
無料でRustのJupyterLab機械学習環境を作る in AWS
JupyterLab 3.0 is released!
Introducing the new JupyterLab Desktop!
デスクトップ・アプリケーションとして動作するJupyter環境「JupyterLab Desktop」の新版が公開
【Docker】3分でjupyterLab(python)環境を作る！ - Qiita
Docker + MeCab + JupyterLabによる分析環境の構築 - UUUMエンジニアブログ
結晶構造をjupyterlabでインタラクティブに可視化する - Qiita
機械学習のための無料開発環境 - JupyterLab - Amazon Web Services
JupyterLab で D3.js × Python - どこから見てもメンダコ
GCPで構築したUbuntuサーバでJupyterlabを起動してブラウザでアクセスできるようにする編 - Qiita
JupyterLabとは？特徴やインストール、起動手順を解説！
ビジュアルデバッガー標準サポートのJupyterLab 3.0がリリース
GCPでJupyterLabを使ってBigQueryのデータを可視化してみた - Qiita
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