摘要：本文聚焦于 PyTorch 和 JupyterLab 镜像分层。镜像分层带来诸多好处，例如显著提高镜像的构建和部署效率，减少重复工作和时间成本。通过分层，可以更灵活地管理和更新不同的组件，降低维护难度。当需要对特定部分进行修改或升级时，无需重新构建整个镜像，只需针对相关层进行操作。这一特性还便于不同团队或开发者之间共享和复用特定的层，促进协作和资源的有效利用，从而整体上优化了开发和部署流程。 例如，在更新 PyTorch 版本时，只需处理对应的层，而不会影响 JupyterLab 及其他稳定的层。

JupyterLab和Anaconda是两个广泛用于数据科学和机器学习的工具。JupyterLab是一个交互式的开发环境，它提供了一个灵活的用户界面，可以在同一个界面中同时运行代码、编辑文本和可视化数据。它是基于Jupyter Notebook构建的，但相比于Notebook，JupyterLab提供了更多的功能和扩展性。用户可以通过在浏览器中打开JupyterLab，创建和编辑Jupyter笔记本，运行代码单元格，并实时查看输出结果。JupyterLab还支持多种编程语言，如Python、R和Julia，以及丰富的扩展库，可以满足各种数据分析和科学计算的需求。Anaconda是一个基于Python的开源发行版本，它集成了许多常用的数据科学和机器学习工具。Anaconda包含了Python解释器及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和SciPy，并提供了一个强大的包管理器，可以方便地安装、更新和管理各种Python包和依赖项。此外，Anaconda还包括了JupyterLab和Jupyter Notebook，这使得用户可以轻松地使用JupyterLab进行交互式数据

为未使用过helm的使用者，提供一个快速入门的指导。