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Platform For AI:Notebook Lab

更新時間:Jan 20, 2026

Notebook Lab 提供了一個輕量化編輯器,讓您無需啟動任何計算資源,即可預覽和編輯儲存在Object Storage Service上的Notebook檔案。當需要運行時,再將Notebook串連到DSW執行個體。這種模式允許多個Notebook共用同一個執行個體,從而顯著提升DSW執行個體的資源使用率。

與DSW的區別

功能對比

Notebook Lab

DSW 執行個體

核心理念

輕量級 Notebook 編輯器,多個Notebook共用同一個執行個體

完整的 AI 開發環境

檔案儲存體

儲存在Object Storage Service,與計算解耦

與執行個體的工作目錄綁定

計費模式

編輯不計費

執行個體啟動即計費

工具集

專註於 Notebook 編寫

包含 Notebook、WebIDE、Terminal

快速入門

步驟一:進入Notebook

  1. 登入PAI控制台,左上方選擇目標地域

  2. 在左側導覽列選擇工作空间列表,單擊目標工作空間名稱進入工作空間。

  3. 在左側導覽列選擇模型开发与训练 > 交互式建模(DSW),單擊Notebook頁簽。

image

步驟二:選擇代碼目錄

單擊选择代码目录,選擇Object Storage ServiceBucket,建立目錄如:notebook_test並選擇。該目錄後續用於儲存Notebook檔案。代碼目錄配置完成後,Notebook列表會掃描該目錄,並列出OSS路徑下所有的Notebook檔案(*.ipynb檔案)。

步驟三:建立Notebook並開發代碼

  1. 單擊创建实例會進入Notebook開發環境,並會建立一個Notebook檔案。

  2. 編輯代碼。單擊+Python添加Python代碼儲存格,之後您即可在儲存格中開發代碼。

    image

    程式碼範例如下:

    範例程式碼

    # 由於Notebook檔案和DSW執行個體是解耦關係,因此建議您將環境依賴的下載安裝邏輯都寫在Notebook檔案中,以便於切換不同的DSW執行個體時都能正常運行。
    !pip install pandas
    
    # 1. 匯入 pandas 庫,並使用 pd 作為它的別名
    import pandas as pd
    
    # 2. 建立未經處理資料
    # 使用一個Python字典來建立資料,字典的鍵是列名,值是資料列表
    data = {
        '水果': ['蘋果', '香蕉', '橙子', '草莓', '藍莓'],
        '銷量(公斤)': [120, 200, 150, 80, 50],
        '單價(元/公斤)': [8.5, 3.2, 5.0, 15.0, 25.0]
    }
    
    # 3. 建立 DataFrame
    # DataFrame 是 Pandas 中最核心的資料結構,可以理解為一個二維表格
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 4. 展示資料
    df.show()
    說明
    • 先安裝依賴包:由於Notebook檔案和DSW執行個體相互分離,因此建議您將環境依賴的下載安裝邏輯都寫在Notebook檔案中,以便於切換不同的DSW執行個體時都能正常運行。

    • 注意儲存代碼:Notebook Lab預設不會自動儲存代碼,修改代碼後請及時儲存代碼。

步驟四:關聯DSW執行個體並運行代碼

  1. 單擊關聯DSW,然後選擇處於運行狀態的執行個體。多個Notebook可以關聯同一個DSW執行個體,提升資源使用效率。

  2. 單擊image表徵圖運行代碼。

    image

    如果Notebook右上方選擇核心處無法載入核心,請嘗試重新整理瀏覽器重新載入環境。

    範例程式碼輸出:

    image

重要

及時停止DSW執行個體:如果您建立的是隨用隨付執行個體,執行個體處於運行中狀態即開始按運行時間長度計費,即使您不開啟WebIDE或者運行代碼。當不需要使用DSW時請及時停止或刪除執行個體,以免繼續計費。

使用Copilot輔助編程

您可以使用Copilot功能輔助編程,觸發Copilot方式如下:

  • 方式一:通過Notebook Lab工具列單擊產生按鈕觸發Copilot。

    image

  • 方式二:選中儲存格後,使用以下快速鍵:

    image

    • Windows系統:Ctrl+I

    • macOS系統:Command+I

運行MaxCompute SQL

  1. 安裝依賴包。請先添加一個Python儲存格並執行如下命令:

    !pip install https://dataworks-notebook-cn-shanghai.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/public-datasets/pypi/dataworks-magic/dataworks_magic-0.1.5-py3-none-any.whl jupysql tenacity sqlparse maxframe alibabacloud_emr_serverless_spark20230808 alibabacloud_ververica20220718 psycopg2-binary
  2. 綁定MaxCompute資源。

    1. 單擊頂部工具列+SQL建立一個SQL節點,或者在建立的Python代碼節點右下角單擊切換為MaxCompute SQL

      image

    2. 綁定計算資源。單擊請選擇計算資源,然後單擊綁定計算資源,跳轉至DataWorks完成綁定計算資源

      image

  3. 編寫SQL運行儲存格。如下為使用公用資料集的測試SQL。

    SET odps.namespace.schema=true; 
    SELECT * 
    FROM bigdata_public_dataset.default.employee_raw_scores
    limit 10;

    運行結果:

    image

計費說明

在Notebook Lab中編寫代碼不產生費用,當關聯了運行中DSW執行個體時,按DSW計費規則計費,詳情請參見互動式建模(DSW)計費說明

如果使用了MaxCompute資源運行SQL,則按MaxCompute計費規則計費,詳情請參見MaxCompute計費概述