Jupyter Урок за преносим компютър: Как да инсталирате и използвате Jupyter?

Какво е Jupyter Бележник?

Jupyter Ноутбук е уеб приложение с отворен код за писане и споделяне на живи кодове, уравнения, визуализации с богати текстови елементи. Той предоставя удобен начин за писане на абзаци, уравнения, заглавия, връзки и фигури за извършване на анализ на данни. Също така е полезно за споделяне на интерактивни алгоритми с вашата аудитория за преподаване или демонстрация.

Въведение в Jupyter Приложение за бележник

- Jupyter Приложението Notebook е интерфейсът, където можете да пишете вашите скриптове и кодове през вашия уеб браузър. Приложението може да се използва локално, което означава, че нямате нужда от достъп до интернет или отдалечен сървър.

Всяко изчисление се извършва чрез ядро. Ново ядро ​​се създава всеки път, когато стартирате a Jupyter Тетрадка.

Текущите инсталации се доставят Бележник 7, построен на JupyterЛаборатория. jupyter notebook все още работи и двете четат едно и също .ipynb файл.

Начин на употреба Jupyter Ноутбук

В сесията по-долу ще научите как да използвате Jupyter Бележник. Ще напишете прост ред код, за да се запознаете със средата на Jupyter.

Стъпка 1) Добавяте папка в работната директория, която ще съдържа всички тетрадки, които ще създадете по време на уроците за TensorFlow.

If Jupyter липсва, бягай pip install notebook първо, като Ръководство за инсталиране на TensorFlow прави. След това отворете терминала и напишете

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Обяснение

• mkdir jupyter_tf: Създайте папка с име jupyter_tf
• тетрадка на jupyter: Отворете Jupyter уеб-приложения

Стъпка 2) Можете да видите новата папка в средата. Кликнете върху папката jupyter_tf.

Стъпка 3) В тази папка ще създадете първия си бележник. Кликнете върху бутона НОВ намлява Python 3.

Стъпка 4) Вие сте вътре в Jupyter среда. Досега вашият бележник се казва Untitled.ipynb. Това е името по подразбиране, дадено от Jupyter. Нека го преименуваме, като щракнете върху досие намлява Преименувам

Можете да го преименувате Introduction_jupyter

Вътре в Jupyter Интерфейс за бележник, пишете код, анотация или текст вътре в клетките.

Вътре в клетка можете да напишете един ред код.

или няколко реда. Jupyter чете кода един ред след друг.

Например, ако напишете следния код в клетка.

Той ще произведе този резултат.

Стъпка 5) Готови сте да напишете първия ред код. Можете да забележите, че клетката е два цвята. Зеленият цвят означава, че сте в режим на редактиране.

Синият цвят обаче показва, че сте вътре режим на изпълнение.

Първият ви ред код ще се отпечата Guru99!. Вътре в клетката можете да пишете

print("Guru99!")

Има два начина за стартиране на код Jupyter:

• Кликнете и бягайте
• Клавиши за бърз достъп

За да стартирате кода, можете да щракнете върху Клетка и след това Изпълнете клетки и изберете по-долу

Можете да видите, че кодът е отпечатан под клетката и нова клетка се е появила веднага след изхода.

По-бърз начин за стартиране на код е да използвате Клавиши за бърз достъп. За достъп до клавишните комбинации отидете на Помогне намлява Клавиши за бърз достъп

Под списъка с преки пътища за клавиатура на MacOS. Можете да редактирате преките пътища в редактора.

Следват преки пътища за Windows

Напишете този ред

print("Hello world!")

и опитайте клавишната комбинация. Alt+Enter изпълнява клетката и вмъква нова празна клетка отдолу.

Стъпка 6) Време е да затворите бележника. Отидете на досие и кликнете върху Затваряне и спиране

Забележка: Jupyter автоматично записва бележника с контролна точка. Ако имате следното съобщение:

Това означава Jupyter не е запазил файла от последната контролна точка. Можете ръчно да запазите бележника

Ще бъдете пренасочени към главния панел. Можете да видите, че вашият бележник е бил запазен преди минута. Можете безопасно да излезете.

Инсталирайте Jupyter Бележник с AWS

Когато даден набор от данни надвиши локалната памет, преместете бележника на облачен сървър. По-долу е даден стъпка по стъпка процес за инсталиране и стартиране. Jupyter Бележник включен AWS:

Ако нямате акаунт в AWS, създайте безплатен акаунт тук.

Ще продължим както следва

• Част 1: Настройте двойка ключове
• Част 2: Настройте група за сигурност
• Част 3: Стартиране на екземпляр
• Част 4: Инсталирайте Docker
• Част 5: Инсталиране Jupyter
• Част 6: Затворете връзката

Част 1: Настройте двойка ключове

Стъпка 1) Отиди Услуги и намери EC2

Стъпка 2) В панела и щракнете върху Двойки ключове

Стъпка 3) Щракнете върху Създаване на двойка ключове

1. Можете да го наречете Docker ключ
2. Щракнете върху Създаване

Файл с име Docker_key.pem се изтегля.

Стъпка 4) Копирайте и го поставете в ключа на папката. Скоро ще ни трябва.

Само за потребители на Mac OS

Тази стъпка се отнася само за потребителите на Mac OS. Windows и потребителите на Linux могат да преминат към Част 2.

Трябва да зададете работна директория, която ще съдържа ключа на файла

Първо създайте папка с име key. За нас той се намира в главната папка Docker. След това задавате този път като работна директория

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Част 2: Настройте група за сигурност

Стъпка 1) Трябва да конфигурирате група за сигурност. Можете да получите достъп до него с панела

Стъпка 2) Кликнете върху Създаване на група за сигурност

Стъпка 3) В следващия екран

1. Въведете името на групата за сигурност „jupyter_docker“ и описанието „Група за сигурност за Docker“.
2. Добавете четирите правила за входящ трафик, изброени по-долу:
   • ssh: порт диапазон 22, източник навсякъде
   • http: порт диапазон 80, източник навсякъде
   • https: порт диапазон 443, източник навсякъде
   • Персонализиран TCP: порт диапазон 8888, източник навсякъде
3. Кликнете върху Създаване.

Стъпка 4) Новосъздадената група за сигурност ще бъде посочена

Част 3: Стартиране на екземпляр

Най-накрая сте готови да създадете екземпляра

Стъпка 1) Кликнете върху Стартиране на екземпляр

Сървърът по подразбиране е достатъчен. Изберете Amazon Linux AMI. Снимките на екрана показват изображение 2018.03.0; текущите конзоли предлагат Amazon Linux 2023, така че съпоставяйте етикетите, а не пикселите.

AMI означава Amazon Образ на машината. Съдържа информацията, необходима за стартиране на екземпляр, който работи на виртуален сървър в облака.

Имайте предвид, че AWS има сървър, посветен на задълбочено обучение като:

• AMI за дълбоко обучение (Ubuntu)
• AMI за дълбоко обучение
• Deep Learning Base AMI (Ubuntu)

Всички те идват с предварително инсталирани актуални двоични файлове на рамки за дълбоко обучение в отделни виртуални среди:

• TensorFlow,
• Caffe
• PyTorch,
• Keras,
• Теано
• CNTK.

Всяко изображение е напълно конфигурирано с NVIDIA CUDA, cuDNN и NCCL, както и с Intel MKL-DNN.

Стъпка 2) Изберете t2.microТова е безплатен сървър. AWS предлага безплатно тази виртуална машина, оборудвана с 1 vCPU и 1 GB памет. Този сървър осигурява добър компромис между изчисления, памет и мрежова производителност. Подходящ е за малки и средни натоварвания.

Стъпка 3) Запазете настройките по подразбиране в следващия екран и щракнете върху Напред: Добавяне на хранилище

Стъпка 4) Увеличете паметта до 10 GB и щракнете върху Напред

Стъпка 5) Запазете настройките по подразбиране и щракнете върху Напред: Конфигуриране на група за сигурност

Стъпка 6) Изберете групата за сигурност, която сте създали преди, която е jupyter_docker

Стъпка 7) Revie вашите настройки и щракнете върху бутона за стартиране

Стъпка 8) Последната стъпка е да свържете двойката ключове към екземпляра.

Стъпка 9) Екземплярът ще се стартира

Стъпка 10) По-долу е дадено обобщение на използваните в момента инстанции. Обърнете внимание на публичния IP адрес.

Стъпка 11) Кликнете върху Свързване

Ще намерите подробности за връзката

Стартирайте вашето копие (потребители на Mac OS)

Първо, насочете работната директория на терминала към папката, съдържаща файла с двойката ключове.

стартирайте кода

chmod 400 docker.pem

Отворете връзката с този код.

Има две команди. Понякога първата спира Jupyter отваряне на тефтера.

В този случай използвайте втория, за да принудите връзката Jupyter Бележник на EC2.

# If able to launch Jupyter
ssh -i "docker.pem" ec2-user@ec2-18-219-192-34.us-east-2.compute.amazonaws.com
# If not able to launch Jupyter
ssh -i "docker.pem" ec2-user@ec2-18-219-192-34.us-east-2.compute.amazonaws.com -L 8888:127.0.0.1:8888

Първият път ще бъдете подканени да приемете връзката

Стартирайте вашето копие (Windows потребители)

Стъпка 1) Отидете на този уебсайт, за да изтеглите PuTTY и PuTTYgen PuTTY

Трябва да изтеглите

• PuTTY: стартирайте инстанцията
• PuTTYgen: конвертирайте pem файла в ppk

След като и двете програми са инсталирани, трябва да конвертирате .pem файла в .ppk. PuTTY може да чете само .ppk. Pem файлът съдържа уникалния ключ, създаден от AWS.

Стъпка 2) Отворете PuTTYgen и щракнете върху Зареждане. Прегледайте папката, където се намира .pem файлът.

Стъпка 3) След като заредите файла, трябва да получите известие, което ви информира, че ключът е импортиран успешно. Кликнете върху OK

Стъпка 4) След това щракнете върху Запазване на частния ключ. Ще бъдете попитани дали искате да запазите този ключ без парола. Кликнете върху да.

Стъпка 5) Запазете ключа

Стъпка 6) Отидете на AWS и копирайте публичния DNS

Отворете PuTTY и поставете публичния DNS в името на хоста

Стъпка 7)

1. В левия панел разгънете SSH и отворете Auth
2. Прегледайте личния ключ. Трябва да изберете .ppk
3. Щракнете върху Open.

Стъпка 8)

Когато тази стъпка бъде направена, ще се отвори нов прозорец. Щракнете върху Да, ако видите този изскачащ прозорец

Стъпка 9)

Трябва да влезете като: ec2-user

Стъпка 10)

Вие сте свързани с Amazon Linux AMI.

Част 4: Инсталирайте Docker

- Урок за Докер обхваща използваната по-долу терминология за контейнери.

Докато сте свързани към сървъра чрез PuTTY или Terminal, можете да инсталирате докер двигател.

Изпълнете следните кодове. Вкл. Amazon Линукс 2023, употреба dnf за yum намлява systemctl start docker за service docker start.

sudo yum update -y
sudo yum install -y docker
sudo service docker start
sudo usermod -a -G docker ec2-user
exit

Стартирайте отново връзката

ssh -i "docker.pem" ec2-user@ec2-18-219-192-34.us-east-2.compute.amazonaws.com -L 8888:127.0.0.1:8888

Windows Потребителите се свързват отново с PuTTY точно както е описано по-горе.

Част 5: Инсталиране Jupyter

Стъпка 1) Създайте Jupyter контейнер от предварително изградено изображение:

## Tensorflow
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
## Spark
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/pyspark-notebook

Code Обяснение

• docker run: Стартирайте изображението
• v: прикачете том
• ~/work:/home/jovyan/work: Том
• 8888:8888: порт
• jupyter/datascience-notebook: Изображение

За други предварително създадени изображения, разгледайте Jupyter Хранилище на Docker StacksОт октомври 2023 г. тези изображения се доставят в Quay.io, така че издърпайте quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook за PySparkкопията на Docker Hub са замразени.

Нека контейнерът запише в монтирания work папка, така че преносимите компютри да оцелеят след рестартиране:

sudo chown 1000 ~/work

Стъпка 2) Инсталирайте tree за да можете да проверите работната директория:

sudo yum install -y tree

Стъпка 3) Проверете контейнера и името му

Изпълнете командите по-долу в следния ред:

1. Избройте работещите контейнери:

   docker ps

2. Прочетете дневника на контейнера за Jupyter URLТук контейнерът се нарича vigilant_easley:

   docker logs vigilant_easley

3. Копирайте URL, с неговия токен, от лога.

Стъпка 4) в URL от лога, заменете хоста (90a3c09282d6 или 127.0.0.1) с публичния DNS на вашия екземпляр:

http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed

Стъпка 5) Новото URL става,

http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed

Стъпка 6) Копирайте и поставете URL във вашия браузър.

Jupyter Отваря

Стъпка 7) Вече можете да създадете нов бележник във вашия work папка.

Част 6: Затворете връзката

Затворете връзката в терминала

exit

Върнете се в AWS и спрете сървъра.

Отстраняване на проблеми

Ако Docker не работи, създайте отново изображението, използвайки

docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook

Въпроси и Отговори