一、视频教程
二、基础认识
容器：对于建模人员，可以认为容器是一个轻量的虚拟机，一个机器可以同时启动多个容器，容器之间资源是隔离的。在平台上运行的任务，最终都会以容器内进程的形式运行在实体机上。所有容器的 /mnt 目录下都是自己的个人工作目录，容器重启后环境消失。
镜像：可以将容器整个操作系统的文件和目录打包成镜像，只需要解压打包好的容器镜像，容器就被重现出来了。所以我们可以用这种方式打包运行 ml 任务的复杂环境。
任务模板：当我们要在平台例行化运行一个 ml 任务（例如 xgb 分类），可以先定义好这个任务用到的镜像，需要什么参数，分配多少资源等信息，形成一个任务模板。以后使用的时候只需选择模板并填写相应参数即可。
任务流（pipeline）：多个任务及其依赖关系形成的 DAG 图。任务的构建产物可以在任务间传递。
运行实例：任务流的一次运行。
notebook：开启一个 jupyter-notebook，自动挂载个人工作目录。有 jupyter、vscode 两种模式。
补充（与代码核对）：notebook 实际支持的 IDE 类型为
jupyter、theia（即 VSCode 形态）、matlab、rstudio（见myapp/models/model_notebook.py:67-71）。
下一步：02-加入项目组与权限。返回 指南目录。