Для прототипирования:
Интерактивные визуализации — такие библиотеки, как Matplotlib, Seaborn или Plotly, помогают анализировать данные и качество моделей.
Рабочая среда JupyterLab — она поддерживает дополнительные расширения для улучшения рабочего процесса, такие как интерактивные виджеты ipywidgets или инструменты для управления версиями.
Для развертывания:
Экспорт в скрипты — после завершения прототипирования код можно экспортировать в Python-скрипты для дальнейшей интеграции в более крупные системы.
Сохранение моделей — модели машинного обучения можно сохранять с помощью библиотек, таких как joblib или pickle, что позволяет впоследствии загружать их для использования в производственных средах.
Эти инструменты и подходы позволяют эффективно использовать JupyterLab на всех этапах разработки моделей, от начальных экспериментов до развертывания в производственных средах.