rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

Что это?

Ключевые возможности

• 01Отображает графики загрузки вычислительных ресурсов GPU и потребления памяти GPU.
• 02Показывает метрики пропускной способности PCIe и NVLink.
• 03Позволяет перетаскиванием выделить временной диапазон на графиках временных рядов.
• 04Синхронизирует подсказки на графиках по одной временной отметке.
• 05Позволяет включать ускорители cuDF pandas и cuML на панели инструментов ноутбука без изменения кода.

Сценарии использования

• Мониторинг загрузки GPU во время обучения или запуска моделей в ноутбуке JupyterLab.
• Проверка того, использует ли код на pandas или scikit-learn GPU после включения ускорения.
• Сравнение метрик использования памяти и пропускной способности за прошедший период при отладке.

Быстрый старт

1. 1

   Установить из PyPI (стабильная версия)

   pip install jupyterlab-nvdashboard
2. 2

   Или установить из conda-forge (стабильная версия)

   conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

Что важно знать

• !Требуется JupyterLab версии 4 или новее, поскольку поддерживаются только версии 4 и новее.
• !Элементы управления GPU-ускорителем отображаются, только если в среде ноутбука установлены cuDF или cuML.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое jupyterlab-nvdashboard?

Расширение JupyterLab с дашбордами для мониторинга вычислительной нагрузки GPU, использования памяти, PCIe и NVLink прямо в ноутбуках. JupyterLab NVdashboard — расширение для JupyterLab, которое отображает дашборды с данными об использовании GPU рядом с ноутбуками и файлами, с которыми вы работаете. Оно строит графики аппаратных метрик системы: загрузки вычислительных ресурсов GPU, потребления памяти GPU, пропускной способности PCIe и NVLink. Так можно следить за активностью оборудования, не покидая среду разработки.

jupyterlab-nvdashboard можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

jupyterlab-nvdashboard распространяется с открытым исходным кодом под лицензией BSD-3-Clause. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

jupyterlab-nvdashboard всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в jupyterlab-nvdashboard — 27 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать jupyterlab-nvdashboard?

Мониторинг загрузки GPU во время обучения или запуска моделей в ноутбуке JupyterLab. Проверка того, использует ли код на pandas или scikit-learn GPU после включения ускорения. Сравнение метрик использования памяти и пропускной способности за прошедший период при отладке.

Как установить jupyterlab-nvdashboard?

Установить из PyPI (стабильная версия): pip install jupyterlab-nvdashboard Или установить из conda-forge (стабильная версия): conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

Где скачать jupyterlab-nvdashboard?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/rapidsai/jupyterlab-nvdashboard