數(shù)據(jù)集成做得很方便，將結(jié)果自動(dòng)生成dataframe來(lái)使用，可視化也非常好用； 相對(duì)于colab來(lái)說(shuō)，文件目錄不用掛載，ipynb與py都可以一鍵執(zhí)行簡(jiǎn)直太舒心了，文件預(yù)覽做得也可，模型有單獨(dú)的倉(cāng)庫(kù)保存記錄，有版本區(qū)分，最快樂(lè)的是，支持后臺(tái)運(yùn)行和斷點(diǎn)續(xù)傳，不用整夜開(kāi)電腦運(yùn)行了； 相對(duì)于jupyterLAB，那就好用的不知道到哪里去了，個(gè)人感覺(jué)使用感受與本地集成IDE差不多，雖然目前的精細(xì)程度還達(dá)不到，手感還是差不多的，相對(duì)來(lái)說(shuō)還精簡(jiǎn)了很多復(fù)雜的菜單啊、設(shè)置什么的，可能是目前還在開(kāi)發(fā)中，代碼編輯的功能花樣雖然要比我用過(guò)的其他線上平臺(tái)強(qiáng)很多，但是沒(méi)有Jetbrain家本地ide那么花哨； 感受最好的要提一下，運(yùn)行速度了，colab kernel啟動(dòng)速度慢的一批，在IDP全部執(zhí)行時(shí)，幾乎無(wú)痕啟動(dòng)，另外用戶的環(huán)境可以有很多套，每一套都是永久使用的，說(shuō)明這跟大多數(shù)實(shí)行資源回收分配的平臺(tái)不一樣，太香了，順便提一提，包安裝也很方便，右側(cè)搜索安裝，隨時(shí)查看包列表； 最后，夸夸IDP客服，可能是初生代企業(yè)的原因，滿滿的情懷和熱情，特別渴望建議，有些問(wèn)題提出來(lái)，不到一周就能在更新上看到改變，查看版本時(shí)可查看更新日志，總有一種自己也參與了IDP建設(shè)的感覺(jué)，NICE啊

談一談和jupyter notebook的優(yōu)劣對(duì)比吧hh。jupyter本身優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)瀏覽器端編程，便于調(diào)試，而且能夠支持富文本語(yǔ)言，markdown語(yǔ)言，png顯示等。非常方便制作有文字有代碼的講義或教案。IDP在這方面基本上實(shí)現(xiàn)了jupyter的大多數(shù)功能。此外IDP可以方便地與數(shù)據(jù)庫(kù)(如阿里云、亞馬遜數(shù)據(jù)庫(kù))進(jìn)行交互，有一些代碼案例便于直接引用修改，這是其優(yōu)點(diǎn)，也是IDP本身需要的特色(便于數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行編程操作)。此外IDP對(duì)用戶可以提供包含GPU在內(nèi)的內(nèi)核資源很不錯(cuò)(使用個(gè)人版notebook時(shí)候一直是用自己電腦的cpu跑)。

IDP對(duì)于算法工程師而言的確是一套很方便的工具。notebook界面足夠靈活，方便探索性分析和建模，IDP還在環(huán)境和資源管理方面做了很多優(yōu)化便利功能，能讓算法工程師有更多精力關(guān)注數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問(wèn)題。模型部署方式也足夠靈活，門檻比較低，離線任務(wù)和在線模型服務(wù)部署起來(lái)都很方便。