Jupyter 工作空间
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最新版本的 BayesGear 将使用「Jupyter 工作空间」（后面也会直接称为「工作空间」）替换原有的「JupyterLab」，「Jupyter 工作空间」是对原有的 JupyterLab 的改进：
- 所启动的依然是一个 JupyterLab 为入口的交互式环境，其体验与原来的「JupyterLab」没有任何区别。
- 提供了「重启」的流程，即不再像原来的「JupyterLab」一样，每次启动（继续执行）后会创建一个新的执行。避免了「继续执行」导致的存储规模翻倍的问题。也易于新手用户理解
- 每次启动都会绑定自己之前的「输出」内容，不再允许启动时更换绑定；但启动时依然可以对「算力」、「运行时环境」（镜像）、只读数据绑定（input 绑定）等配置做调整。
Jupyter 工作空间的创建
和之前创建 JupyterLab 的流程一样，只是在选择「接入方式」时，不再有原有的 JupyterLab 而是新的工作空间了：
在创建执行时的「数据绑定」阶段，工作空间依然可以做数据绑定，和「Python 脚本执行」以及之前的 JupyterLab 行为是一致的，文档见「数据绑定」。
执行启动后，其界面与「JupyterLab」是一致的：
Jupyter 工作空间的重启
在工作空间关闭之后可以再次启动。目前工作空间支持两种模式的启动：「快速启动」和「修改配置并启动」。
快速启动
点击页面上的「启动」进行快速启动，默认保留上一次执行的「数据绑定」「算力」「运行时环境」（镜像），并自动绑定上一次运行时「输出」的数据。
修改配置并启动
如果需要修改配置可以点击「启动」右侧的箭头：
之后可以按照流程修改算力、运行时环境（镜像）、数据绑定等信息。
Jupyter 工作空间的高速缓存机制
- 每位用户可创建的工作空间个数不受限制，但我们为每位用户提供的可缓存的工作空间的个数是有限的
- 创建工作空间时，默认都会被高速缓存，被缓存的工作空间会在界面上额外显示一个闪电图标
- 当达到当前用户可保存的高速缓存上限后，会将旧的被缓存的工作空间降级为普通工作空间。被缓存工作空间降级时，总是会优先删除上次关闭时间距离现在最远的那个（最早的一个）
- 被缓存的工作空间在关闭后有最大的缓存时间，超过这个时间后，即使没有创建新的工作空间，也会被降级为普通的工作空间
- 被缓存的工作空间在功能上与普通的工作空间没有任何区别，只是在启动速度上存在差异
是否还可以创建老版本的 JupyterLab？
工作空间为全平台自动开启。在更新之后，用户就不再能够创建老版本的 JupyterLab 了，如果希望迁移到新的工作空间只需要在创建工作空间时绑定原有的输出即可。
为工作空间建立快照
创建「快照」可以将当前工作空间的「输出」保存下来，作为一个固定的版本，以便在未来使用：
快照创建后依据「输出」规模大小需要一定的拷贝时间，工作空间「输出」越大，所需要拷贝的时间就越久。
快照会记录工作空间所使用的「算力类型」「数据绑定」「镜像类别」，通过「继续执行」可以从这个快照启动新的「工作空间」，默认沿用快照所记录的以上配置并将快照的「输出」拷贝到新的工作空间的 /output 目录下：
快照模式需要注意的几点：
- 用户只有在工作空间处于「正在运行」和「已关闭」两种状态下可以创建快照
- 快照所占用的空间即为标准的存储空间费用，无额外的其他费用，将不再使用的快照删除将释放相应的存储空间
- 创建快照时尽量避免对运行中的工作空间执行文件写入 / 修改操作，以防生成的快照与期望内容不一致