Execution Context
Jupyter Notebook 环境是我们在人工智能集成平台中的主要计算工作区，它为数据科学家提供了一个用于进行迭代式数据探索和模型原型设计的环境。通过利用高性能计算资源，用户可以立即获得 Python 脚本的反馈，从而促进快速实验和调试。该环境与现有数据管道无缝集成，实现从原始数据摄取到最终模型部署的顺畅过渡，同时在所有开发阶段都保持完整的审计性和可重复性。
数据科学家通过安全的Web门户启动Jupyter Notebook环境，从而建立一个与生产系统隔离的专用计算工作空间。
用户可以直接从连接的存储库导入数据集，并通过逐个单元执行代码来执行统计分析和可视化任务。
开发的模型会被保存在工作区环境中，并且版本控制的元数据会自动记录，以便后续检索和协作评审。
Operating Checklist
提供一个专用的Jupyter实例，该实例已分配GPU内存并安装所需的Python依赖项。
使用 pandas 或专门的数据加载库，将源数据集加载到环境中。
执行分析脚本，生成可视化图表，并构建初步的模型原型。
将训练好的模型导出为标准化产物，以便集成到生产环境中的推理服务中。
Integration Surfaces
网站门户正式上线。
通过企业AI门户启动访问，以配置新的Jupyter实例，该实例已预装Python库。
代码执行接口
与内核交互，实现实时代码执行和动态输出生成，所有操作均在 Markdown 格式的单元格内完成。
模型导出模块
通过集成的导出功能，完成模型文件的最终处理，生成可用于部署流程的序列化文件。
