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rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

Extensão do JupyterLab que adiciona dashboards para monitorar o uso de GPU, memória, PCIe e NVLink nos notebooks.

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O que é?

O JupyterLab NVdashboard é uma extensão do JupyterLab que exibe dashboards de uso da GPU ao lado dos notebooks e arquivos com que você já trabalha. Ela mostra métricas de hardware do sistema, como utilização de computação da GPU, consumo de memória da GPU e throughput de PCIe e NVLink, para que você acompanhe a atividade do hardware sem sair do ambiente de desenvolvimento.

Os gráficos permitem selecionar um intervalo de tempo para uma análise mais detalhada, e as dicas de ferramentas em páginas com vários gráficos ficam alinhadas no mesmo timestamp para facilitar a comparação. O dashboard acompanha os temas claro e escuro do JupyterLab.

A extensão também inclui um menu GPU Accel na barra de ferramentas do notebook. Ele pode ativar os aceleradores cuDF pandas e cuML para código de scikit-learn, UMAP e HDBSCAN sem alterar o código, desde que as bibliotecas correspondentes estejam instaladas no ambiente do notebook. A versão v4 é compatível com o JupyterLab 4 e posteriores e pode ser instalada com conda ou pip.

Recursos principais

  • 01Exibe gráficos de utilização de computação da GPU e consumo de memória da GPU.
  • 02Mostra métricas de throughput de PCIe e NVLink.
  • 03Permite arrastar para selecionar um intervalo de tempo nos gráficos de séries temporais.
  • 04Alinha as dicas de ferramentas entre os gráficos no mesmo timestamp.
  • 05Ativa e desativa os aceleradores cuDF pandas e cuML pela barra de ferramentas do notebook, sem alterações no código.

Casos de uso

  • Monitorar a carga da GPU durante o treinamento ou a execução de modelos em um notebook do JupyterLab.
  • Verificar se o código de pandas ou scikit-learn está usando a GPU após ativar a aceleração.
  • Comparar métricas de memória e throughput em um intervalo de tempo anterior durante a depuração.

Início rápido

  1. 1

    Instalar pelo PyPI (versão estável)

    pip install jupyterlab-nvdashboard
  2. 2

    Ou instalar pelo conda-forge (versão estável)

    conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

Antes de usar

  • É necessário usar o JupyterLab v4 ou posterior, pois somente as versões v4 ou posteriores são compatíveis.
  • Os controles do acelerador de GPU só aparecem quando o cuDF ou o cuML está instalado no ambiente do notebook.

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Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é jupyterlab-nvdashboard?
Extensão do JupyterLab que adiciona dashboards para monitorar o uso de GPU, memória, PCIe e NVLink nos notebooks. O JupyterLab NVdashboard é uma extensão do JupyterLab que exibe dashboards de uso da GPU ao lado dos notebooks e arquivos com que você já trabalha. Ela mostra métricas de hardware do sistema, como utilização de computação da GPU, consumo de memória da GPU e throughput de PCIe e NVLink, para que você acompanhe a atividade do hardware sem sair do ambiente de desenvolvimento.
jupyterlab-nvdashboard é gratuito? Qual é a licença?
jupyterlab-nvdashboard é open source sob a licença BSD-3-Clause. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
jupyterlab-nvdashboard ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de jupyterlab-nvdashboard foi em 27 de out. de 2026.
Para que posso usar jupyterlab-nvdashboard?
Monitorar a carga da GPU durante o treinamento ou a execução de modelos em um notebook do JupyterLab. Verificar se o código de pandas ou scikit-learn está usando a GPU após ativar a aceleração. Comparar métricas de memória e throughput em um intervalo de tempo anterior durante a depuração.
Como instalar jupyterlab-nvdashboard?
Instalar pelo PyPI (versão estável): pip install jupyterlab-nvdashboard Ou instalar pelo conda-forge (versão estável): conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard
Onde consigo jupyterlab-nvdashboard?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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