jupyter lab用途

upyter Lab是一个基于Web的交互式开发环境，可以用于数据科学、机器学习、深度学习等领域的开发和研究。它支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等，并且可以在同一个界面中同时编辑和运行多个Notebook文件。此外，Jupyter Lab还支持插件扩展，可以通过安装插件来增强其功能，例如@jupyterlab/google-drive插件可以让你在Jupyter Lab中直接访问Google Drive上的文件。

相关问题

modelscope jupyterlab是啥

### ModelScope JupyterLab简介

ModelScope JupyterLab是一个集成开发环境(IDE)，专为机器学习和深度学习项目设计，特别适合于使用ModelScope平台的开发者。通过Jupyter Notebook的形式提供交互式的编程体验，允许用户编写Python代码并即时查看执行结果。

#### 功能特性

- **内置支持**：无缝对接ModelScope的各项服务，简化了模型加载、推理和服务部署的过程[^1]。
- **资源管理**：方便管理和配置运行所需的硬件资源，比如GPU分配等。
- **协作友好**：允许多位研究人员或工程师在同一环境中共同工作，促进团队间的交流与合作。
- **可视化工具**：配备丰富的图表绘制函数库，有助于直观展示实验数据及分析成果。

#### 主要用途

- 开发测试：作为快速原型制作的理想场所，在这里可以轻松尝试不同的算法和技术方案。
- 教育培训：对于初学者而言，这是一个很好的起点来熟悉AI框架及其应用案例。
- 科学研究：支持复杂的研究课题探索，能够高效处理大规模的数据集以及构建高性能预测模型。

from modelscope import MsDataset, AutoTokenizer, pipeline

# 加载一个中文分词器实例
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('damo/nlp_raner_chinese-tokenization')
pipeline_demo = pipeline(task='tokenize', model=tokenizer)

text_to_tokenize = "这是一句用来演示ModelScope JupyterLab功能的话"
result = pipeline_demo(text_to_tokenize)
print(result)