ml-workspace持久化已安装的扩展和pip，而不会在重新启动时丢失

ml-workspace是一个基于Docker的机器学习工作环境，它提供了一个集成的开发环境，可以用于进行机器学习和数据科学的工作。在ml-workspace中，可以安装各种扩展和pip包来满足不同的需求。

为了持久化已安装的扩展和pip包，可以采取以下步骤：

1. 创建一个自定义的Docker镜像：可以基于ml-workspace的官方镜像创建一个自定义的Docker镜像。在Dockerfile中，可以添加安装扩展和pip包的命令，以及将它们保存到镜像中的步骤。
2. 使用Docker镜像进行工作：使用自定义的Docker镜像启动ml-workspace容器，这样就可以在容器中持久化已安装的扩展和pip包。在容器中进行工作时，安装的扩展和pip包将一直存在，即使重新启动容器也不会丢失。
3. 定期备份容器数据：为了进一步保证数据的安全性，建议定期备份容器中的数据。可以使用Docker的数据卷或者其他备份工具来实现容器数据的备份。

ml-workspace的优势是提供了一个集成的机器学习工作环境，可以方便地进行机器学习和数据科学的工作。它提供了丰富的工具和库，如Jupyter Notebook、VS Code、TensorFlow、PyTorch等，以及预安装的常用扩展和pip包。

ml-workspace的应用场景包括但不限于：

• 机器学习和数据科学的开发和调试
• 数据探索和可视化
• 模型训练和评估
• 大规模数据处理和分析

对于ml-workspace，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，如云服务器、容器服务、对象存储等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方文档或者咨询腾讯云的客服人员。

请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，可以自行查阅相关资料。