BML CodeLab是百度团队自主研发的面向机器学习的端云协同开发。环境包括本地客户端和云端。CodeLab提供端云协同开发的机制，支持购买高性价比的云计算能力，提供本地高性能机器学习端到端处理能力，带给用户流畅的编码体验。同时可以灵活调用云计算能力。

产品优势

01.经济高效的云计算能力和免费存储空间

对接多家云计算提供商，帮助您选择性价比最高的计算能力，支持计算能力共享，拥有专业的运营和客服团队，保证服务质量和稳定性。

高性价比的计算能力:按需付费，大大降低计算能力的成本。

一人买，多人分享。

稳定的服务:专业的客服永远在线。

02，交互开发环境和机器学习插件。

基于JupyterLab进行深度优化，集成丰富的机器学习R&D插件。

VSCode中的集成代码编辑器:支持代码高亮显示和自动完成。

任务管理插件:管理本地和云端任务，支持自动周期运行。

性能监控插件:CPU、内存、显卡、硬盘运行数据的实时可视化。

03、多人协作和版本控制

内置多人协同开发插件，实现数据和代码的版本控制。

文件版本控制:可以管理代码、数据、模型等类型的文件。

Python包管理:多人合作避免安装包冲突

高可扩展性:支持主流文件系统，如BOS和HDFS。

04.自主研发的高性能计算引擎

内置百度自主研发的高性能计算引擎，提供机器学习和数据分析加速。

异构加速计算:使用GPU和CPU的并行和混合加速计算。

超大数据处理:单机可处理1GB-10TB数据。

高效的数据存储:使用Parquet和Arrow实现高效的磁盘和内存存储。

软件特色

本地主机和远程机的协同开发模式

BML CodeLab在不改变用户本地编码习惯的情况下，经过本地调试后，可以调用云端计算能力进行训练，不仅解决了本地机器计算能力不足的问题，还帮助用户省去在本地编码环境和云端之间不断切换的繁琐操作。

增强的交互式开发

为了给用户带来流畅、人性化的开发体验，微软摩纳哥编辑器在集成了优秀的JupyterLab 功能的基础上推出，支持任意编程语言的代码补全、使用提示、多光标等IDE 功能。

高性能计算引擎

BML CodeLab内置黑洞，百度研发的高性能数据科学引擎，采用单个GPU和CPU进行异构加速计算，相比开源的Pandas/Sklearn性能提升6倍以上，拥有10TB的单机超大数据处理能力，如下图所示。

同时提供了与熊猫、Sklearn基本一致的易用界面。

经济高效的计算资源

为了给用户提供充足的经济计算能力，解决资源不足、排队时间长、运行时间有限等痛点，百度提供了智星云2080 Ti的计算能力，支持计算能力共享，即一方购买计算能力与其他用户共享，多人共享计算能力，最大化利用闲置资源。(注:目前以计算能力支持Mac/Linux系统版本客户端提交云任务，而Windows版本客户端功能目前正在升级，但可以正常使用本地资源。)

内置百度文新强大的语义理解技术。

BML CodeLab内置基于知识增强的百度NLP自研语义理解技术，将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术从海量文本数据中不断吸收词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果的持续进化。

另外，BML CodeLab支持代码、数据、模型等文件的版本控制；可以通过不同的文件颜色来区分新文件、删除文件和修改文件，方便用户监控文件变化和控制版本生成。

BML CodeLab还有很多功能值得开发者去探索和利用。在用AI服务大众的道路上，百度BML CodeLab团队一直在快速奔跑，不断探索和突破技术难题。相信团队会用先进的技术带给用户最好的体验。