Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序，可以被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。Notebook这种交互方式特别适用于机器学习的学习和训练，现在越来越多的厂商提供基于Notebook的产品或者平台，EasyDL专业版也在2020年4月份上线了Notebook功能，该功能具有以下特点：

- 强大的代码编辑灵活性，满足深度自定义的模型自编程需求
- 提供高性能GPU训练资源（V100），并有充分的免费试用额度（目前为100小时）
- 打通EasyDL数据管理模块，支持高效数据导入
- 提供模型多版本管理以及效果对比
- 一键服务部署，并提供API级服务封装

接下来我们通过试过介绍来逐步展现这些特点：

EasyDL专业版Notebook具体使用步骤：

1. 进入notebook操作页面 https://ai.baidu.com/easydl/pro/app/projects/notebook。

若没有登录百度云账号的，会先跳转到登录页面，登录成功后到达EasyDL专业版Notebook操作界面。

2. 这个时候还没有项目，我们来创建一个。点击“马上创建”，会有一个弹窗出来，这里需要选择任务类型是分类单标签/多标签还是物体检测，然后填好其它信息就可以创建啦。这里我选的是物体检测，在后面生成的代码模板会根据选择模型的不同而作出对应调整。

3. 创建项目后，会获得一个空模型版本。接下来要准备打开notebook进行操作了，点击这里的“配置环境”，进来需要选一下paddle的版本，python的版本，以及GPU型号。现在默认都是GPU V100，限时免费，不仅超值，且配置非常优秀。


4. 点击“启动Notebook”，此处可能需要稍等几分钟。
5. 启动成功后，我们即可进入notebook：左边栏可以查看文件夹、数据集、运行环境和相关设置，右边显示了入口的Notebook和一个终端。
我们注意看下文件夹，默认保留了三个文件夹，均与EasyDL的相关服务有关联，请勿随意删除。
-PretrainedModel文件夹: 存放notebook中训练出的模型，可以用于后续在EasyDL中进行模型保存和发布
-data文件夹：存放数据集的目录，初始时候是空的，后面从EasyDL导入的数据会存放在这里，具体导入步骤我们下一步再看
-demo文件夹: 存放的预置的示例代码，使用入口是demo/train.sh
         

6.      接下来就可以进入训练环节。首先，需要准备好数据，Notebook开发环境作为EasyDL专业版的一部分，与EasyDL专业版可共享数据集，可直接进行导入：

-        先点击左侧导航栏的数据集，然后点击导入数据集，就可以选择若干个在专业版中已上传的数据集进行导入

-        此时，在数据集tab下可以查看到选择的数据集正在进行导入

7.      接下来看一下运行训练代码，我们可以直接用示例代码来先跑跑看，示例代码入口是demo/train.sh, 第一个参数是数据集路径，第二个参数是运行导出的模型路径。这里数据集的路径需要我们修改成实际导入的数据集路径，一般是/home/work/data/${dataset_id}, 这里dataset_id可以从数据集导入边栏里看到，也可以在导入成功之后直接查看data文件夹。

8.      然后可以Notebook代码中修改数据集路径，点击运行即可开始训练模型。这里我用的是mnist的数据集，但是修改了框出的数字的位置，变成了物体检测的数据集。

 这个时候我们在终端ps看一下，可以看到训练任务正在运行：

9.      运行完成速度与数据量有关，在完成后可以看到在PretrainedModel文件夹下有了这些模型文件：

10.   大家可以对模型再进行调优，不过记住产出的模型都需要放在PretrainedModel文件夹下面，接着我们来发布这个demo模型

a) 要到EasyDL的操作台上进行发布，首先需要对模型进行保存：点击文件→保存模型

b) 首先在弹窗中选择模型框架。

选择生成“新版本”，在EasyDL控制台的项目下就会有个新版本

选择“覆盖现有可升级模型”，就会覆盖EasyDL操作台显示的旧版本

c) 然后选择要保存的文件：注意这里选择的几个文件都是必须选中的，否则会导致发布失败！

d) 然后选择对应的代码进行保存：

e)最后点击生成，稍等后就会收到提示：“版本生成成功”！

11.   然后我们回到EasyDL专业版的操作台，由于保存的时候选的是生成新版本，这里可以比开始多了一个V2版本：

12.   然后点击模型配置，准备发布。这里可以填写模型的相关信息，然后选择模型文件，也就是刚才在Notebook页面保存模型时选择的文件：

之后可以对出入参、模型预测时的预处理及后处理代码进行编辑。比如我想修改发布后预测接口返回字段的格式，这里加了个size字段，可以参考下图稍做改动，点击提交。

13.   提交之后，在专业版的操作台，可以看到V2版本的状态处于“代码验证中”，稍等状态变成有效之后，可以点击“效果校验”，生成demo。

14.   点击“效果校验”，启动模型校验：

15.   稍等几分钟，启动完成之后，我们用一张图来测试下，可以看到识别出了数字是1（预测标签为1），而且标注出了数字的位置，模型的效果较好。

16.   最后进行正式部署，看看新添加自定义size字段是不是会出现：

   a) 点击正式部署，填写API名称和自定义URL字段

   b) 然后就会到审核中的状态了，在审核结束后即可进行API调用

   c) 审核通过了，可以看到服务详情，里面有我们设置的调用的URL

   d) 此时可以尝试调用API，具体的调用鉴权问题，可以参考官方文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYDL/Dk38n3yck

    在下方，可以看到调用结果中有"size"属性了：

以上为EasyDL Notebook建模功能完整使用流程介绍，后续EasyDL还会在这个基础上不断进行迭代升级，包括在Notebook中提供丰富的预置预训练模型、Notebook代码自动迁移至EasyDL分布式训练集群等功能，为开发者提供更加灵活易用的AI模型开发方式。

EasyDL是基于飞桨深度开发平台为企业级开发者打造的零门槛AI开发平台，提供数据处理、模型训练、模型部署全流程功能。其中，EasyDL专业版支持开发者深度开发高精度AI模型，全面支持飞桨Master模式，内置百度海量数据训练的预训练模型，可以在少量训练数据上达到更优的训练效果。

立即尝试EasyDL专业版：https://ai.baidu.com/easydl/pro