jupyterlab安装指南
目录：
1. 背景
对于大模型的性能测试来说，往往采集的Profiling很大，或存在无法从服务器导出的场景。这时候使用图形化界面分析存在困难。
MindStudio Insight 提供了基于 jupyter 的插件可供使用，无需从服务器下载 Profiling 数据到本地，可以通过 Jupyter 以 web 界面的形式在本地进行分析。
2. 参考资料
3. 安装使用方法
3.1 环境准备
# 1.使用pip安装jupyterlab(python版本大于等于3.8以上不指定版本安装jupyterlab，jupyterlab应当满足jupyterlab>=4,<5的条件)
$ pip install jupyterlab
# 2.使用pip安装指定版本jupyterlab，如jupyterlab-4.0.11
$ pip install jupyterlab==4.0.11
安装完成后查看jupyterlab版本
$ jupyter -version
3.2 安装包准备
参照 章节2 中提供的链接下载指定版本的MindStudio Insight Jupyter的whl包
3.3 包安装及服务查看
# 安装mindstudio_insight_jupyterlab插件包
$ pip install mindstudio_insight_jupyterlab-{version}-py3-none-{platform}.whl # version为版本号，platform为兼容平台
安装后可查看是否安装成功
$ jupyter server extension list
如果安装后未启动，可使用下面命令拉起
$ jupyter server extension enable mindstudio_insight_jupyterlab --sys-prefix
3.4 启动服务
3.4.1 手动修改代码，指定ip
$ vi /usr/local/lib/python3.11/site-packages/mindstudio_insight_jupyterlab/handlers.py
修改 66 行和 89 行的 ip 为 "0.0.0.0"
3.4.2 启动jupyter
$ jupyter lab --allow-root --port 9010 --ip 0.0.0.0
复制回显中提供的url+token到本地浏览器中访问即可
导入 Profiling 数据开始分析
