综合工具选择 · 工具介绍
ML Workspace
部署集成 Jupyter、VS Code、模型库和训练监测工具的网页机器学习开发环境。
ML Workspace 能做什么
部署集成 Jupyter、VS Code、模型库和训练监测工具的网页机器学习开发环境。
- 模型训练与部署
如何使用 ML Workspace
搭建浏览器机器学习工作台
准备输入
- 部署环境
- 项目代码
- 训练数据
操作步骤
- 启动工作台并通过浏览器进入适合任务的 Notebook 或代码编辑环境。
- 加入数据与训练代码，在工作台内执行分析或模型实验。
- 结合运行输出和监控工具检查结果，保存需要保留的代码与产物。
预期交付物
- 网页开发环境
- 训练与分析产物
核对环境依赖、访问权限与实际运行结果。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从综合工具选择角度评估ML Workspace
把综合工具选择需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
先看交付
你需要的是可编辑文档、图片、代码，还是有出处的资料表？
再看输入
资料能否上传、格式能否读取、敏感内容能否交给所选服务？
最后试用
用小样检查实际结果，再确认费用、导出和后续修改条件。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
