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人工智能平台 PAI:Notebook Lab

更新时间:Jan 19, 2026

Notebook Lab 提供了一个轻量化编辑器,让您无需启动任何计算资源,即可预览和编辑存储在对象存储OSS上的Notebook文件。当需要运行时,再将Notebook连接到DSW实例。这种模式允许多个Notebook共享同一个实例,从而显著提升DSW实例的资源利用率。

与DSW的区别

功能对比

Notebook Lab

DSW 实例

核心理念

轻量级 Notebook 编辑器,多个Notebook共享同一个实例

完整的 AI 开发环境

文件存储

存储在对象存储OSS,与计算解耦

与实例的工作目录绑定

计费模式

编辑不计费

实例启动即计费

工具集

专注于 Notebook 编写

包含 Notebook、WebIDE、Terminal

快速入门

步骤一:进入Notebook

  1. 登录PAI控制台,左上角选择目标地域

  2. 在左侧导航栏选择工作空间列表,单击目标工作空间名称进入工作空间。

  3. 在左侧导航栏选择模型开发与训练 > 交互式建模(DSW),单击Notebook页签。

image

步骤二:选择代码目录

单击选择代码目录,选择对象存储Bucket,新建目录如:notebook_test并选择。该目录后续用于存储Notebook文件。代码目录配置完成后,Notebook列表会扫描该目录,并列出OSS路径下所有的Notebook文件(*.ipynb文件)。

步骤三:新建Notebook并开发代码

  1. 单击创建实例会进入Notebook开发环境,并会新建一个Notebook文件。

  2. 编辑代码。单击+Python添加Python代码单元格,之后您即可在单元格中开发代码。

    image

    代码示例如下:

    示例代码

    # 由于Notebook文件和DSW实例是解耦关系,因此建议您将环境依赖的下载安装逻辑都写在Notebook文件中,以便于切换不同的DSW实例时都能正常运行。
    !pip install pandas
    
    # 1. 导入 pandas 库,并使用 pd 作为它的别名
    import pandas as pd
    
    # 2. 创建原始数据
    # 使用一个Python字典来创建数据,字典的键是列名,值是数据列表
    data = {
        '水果': ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓', '蓝莓'],
        '销量(公斤)': [120, 200, 150, 80, 50],
        '单价(元/公斤)': [8.5, 3.2, 5.0, 15.0, 25.0]
    }
    
    # 3. 创建 DataFrame
    # DataFrame 是 Pandas 中最核心的数据结构,可以理解为一个二维表格
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 4. 展示数据
    df.show()
    说明
    • 先安装依赖包:由于Notebook文件和DSW实例相互分离,因此建议您将环境依赖的下载安装逻辑都写在Notebook文件中,以便于切换不同的DSW实例时都能正常运行。

    • 注意保存代码:Notebook Lab默认不会自动保存代码,修改代码后请及时保存代码。

步骤四:关联DSW实例并运行代码

  1. 单击关联DSW,然后选择处于运行状态的实例。多个Notebook可以关联同一个DSW实例,提升资源使用效率。

  2. 单击image图标运行代码。

    image

    如果Notebook右上角选择内核处无法加载内核,请尝试刷新浏览器重新加载环境。

    示例代码输出:

    image

重要

及时停止DSW实例:如果您创建的是按量付费实例,实例处于运行中状态即开始按运行时长计费,即使您不打开WebIDE或者运行代码。当不需要使用DSW时请及时停止或删除实例,以免继续扣费。

使用Copilot辅助编程

您可以使用Copilot功能辅助编程,触发Copilot方式如下:

  • 方式一:通过Notebook Lab工具栏单击生成按钮触发Copilot。

    image

  • 方式二:选中单元格后,使用以下快捷键:

    image

    • Windows系统:Ctrl+I

    • macOS系统:Command+I

运行MaxCompute SQL

  1. 安装依赖包。请先添加一个Python单元格并执行如下命令:

    !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. 绑定MaxCompute资源。

    1. 单击顶部工具栏+SQL创建一个SQL节点,或者在创建的Python代码节点右下角单击切换为MaxCompute SQL

      image

    2. 绑定计算资源。单击请选择计算资源,然后单击绑定计算资源,跳转至DataWorks完成绑定计算资源

      image

  3. 编写SQL运行单元格。如下为使用公共数据集的测试SQL。

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

    运行结果:

    image

计费说明

在Notebook Lab中编写代码不产生费用,当关联了运行中DSW实例时,按DSW计费规则计费,详情请参见交互式建模(DSW)计费说明

如果使用了MaxCompute资源运行SQL,则按MaxCompute计费规则计费,详情请参见MaxCompute计费概述