KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に | CyberAgent Developers Blog
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に AI事業本部のインフラ組織SIAでエンジニアをしている牧垣です。 はじめに Jupyter Notebookは機械学習・データ解析の分野ではすっかり空気のようなインフラになりました。仮説・実験・考察のサイクルを回しやすいので、科学分野では昔から人気があります。コードと結果が可視化できるという基本機能そのものに、作業ログや手順書・使い方ドキュメントなど、他分野での需要もあります。 夢を膨らませると用途はまだまだ思いつきそうですが、つまり「複数人で同じものを見て、同じ認識をすることができる」というのがJupyter Notebookの良いところです。「あの件、どうだった？」「あ、たぶん大丈夫だと思います」といったあやしげな状態になりにくくなります。また、可視化が容易な点も
木星を継ぐもの 〜JupyterLab よこんにちは〜 | Research Blog
AI Lab で主に NLP を担当している張です。 突然ですが、まだ Jupyter Notebook で消耗していませんか？ 2011 年に IPython Notebook (現 Jupyter Notebook) の登場1によって研究やデータサイエンスの環境は一変しました。 それまではソースコードの実行やグラフの出力、メモやノートなどをすべて別々に取っておく必要があったものが、このツールによって一箇所にまとめて表示できるようになり、管理や閲覧が一元化され圧倒的に便利になりました。IPython Notebook の登場は研究者やデータ分析する人に革命的な効率改善をもたらしたのです。まさに働き方改革です。 2019 年現在、初登場から約 8 年もの年月が過ぎました。この 8 年の間に Python のバージョンは 3.2 から 3.7 にあがり、GPU は GTX 500 番台から
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