Jupyter Notebook
不是笔记本电脑,而是把说明文字、代码、运行结果依次叠放在同一份文档里的工作文件。机器学习文章里说的「打开notebook」,通常指的就是这个。
简单来说
Jupyter Notebook 是一种工作文档,说明文字、代码、以及运行这段代码得到的结果,会按顺序从上到下叠放在同一个文件里。中文语境里说到「笔记本」,第一反应往往是笔记本电脑,但开发者和研究者口中的 notebook 说的不是机器,而是这份文档。「打开notebook跑了模型」并不是说打开了一台电脑。
拿实验记录本来类比会更准确。科学家的实验记录本会依次写下:打算做什么、怎么做的、得到了什么结果。Jupyter Notebook 就是那种中间部分真正会「跑起来」的实验记录本。文档内部由一连串的单元格(cell)组成,写说明的单元格和写代码的单元格交替排列。运行一个代码单元格,表格或图表就会立刻嵌在它下方,并且这个状态会原样保存进文件。
这个名字来自2014年启动的开源项目 Jupyter,如今它与其说是某个具体工具的名字,更像是一种文档格式的名字。Google Colab、Kaggle、VS Code、Amazon SageMaker 用的都是同一种格式。这也是为什么大多数机器学习教程都以 notebook 文件形式发布——下载下来,从头依次点击运行,别人做过的实验就会在你的屏幕上原样重现一遍。
这个词最近又在 AI 代理相关新闻里频繁出现,原因是填充这些单元格的一方正在从人变成 AI。只要在最上方的单元格里写一行目标,代理就会把下面的单元格逐一填满;等 notebook 完成时,里面完整保留了尝试过什么、卡在哪里、为什么选择了某种方法。原本容易散失、消失不见的工作记录,就这样被整份地留在了一份文档里。
在报道中是这样出现的
「工程师在notebook单元格里写下目标,Codex就会把这份notebook填满」——这说的不是打开合上笔记本电脑,而是AI在代替人填写那份代码与运行结果一起累积的工作文档。
亲手试一试
- 用Google账号访问 colab.research.google.com,新建一个notebook。不需要安装任何东西,浏览器里直接就能打开。
- 在一个单元格里输入 print("你好"),点击左侧的运行按钮。结果会紧接着出现在这个单元格下方——notebook的全部奥秘就在于这个动作。
- 用上方的「+ 文本」再新建一个单元格,写下「我打算做什么」。当说明、代码和结果都留在同一份文档里的那一刻,你手里的就是文章里说的那种notebook了。
- 问问聊天机器人:「用实验记录本作比喻,解释一下Jupyter Notebook和普通Python文件的区别」——这会帮你理清研究者为什么执意要用这种格式。