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.
Как да използвате 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 TensorFlow.
Отворете терминала и пишете
mkdir jupyter_tf jupyter notebook
Обяснение на кода
- mkdir jupyter_tf: Създайте имена на папки 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 нарича 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
В AWS Jupyter Бележник, пишете кодове, анотация или текст 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 си ред код. Можете да забележите, че клетката има два цвята. Зеленият цвят означава, че сте в режим на редактиране.
Синият цвят обаче показва, че сте вътре режим на изпълнение.
Вашият първи ред от код ще бъде да отпечатате 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 да използвате клавишните комбинации, за да стартирате кода. Използвайте alt+enter. той ще изпълни клетката и ще вмъкне нова празна клетка отдолу, както направихте преди.
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
По-долу е стъпка по стъпка процеса на инсталиране и стартиране Jupyter Бележник на 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
- Можете да го наречете Docker ключ
- 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 потребители на Mac OS. За Windows или потребители на Linux, моля, преминете към ЧАСТ 2
Трябва да зададете работна директория, която ще съдържа файловия ключ
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
- Въведете името на групата за сигурност „jupyter_docker“ и Description Security Group за Docker
- Трябва да добавите 4 правила отгоре
- 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
- Щракнете 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 за вашите нужди. Можете да изберете Amazon Linux AMI. Текущият екземпляр е 2018.03.0.
AMI означава Amazon Изображение на машината. Той съдържа информацията, необходима за успешно стартиране на екземпляр, който се изпълнява на виртуален сървър, съхраняван 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 най-новите двоични файлове на рамки за дълбоко обучение, предварително инсталирани в отделни виртуални среди:
Напълно конфигуриран с NVidia CUDA, cuDNN и NCCL, както и Intel MKL-DNN
Стъпка 2) Изберете t2.micro. Това е безплатен сървър от ниво. AWS предлага безплатно тази виртуална машина, оборудвана с 1 vCPU и 1 GB памет. Този сървър осигурява добър компромис между изчисления, памет и производителност на мрежата. Подходящ е за малки и средни бази данни
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
Етап 8 ) Последната стъпка е да свържете двойката ключове към екземпляра.
Стъпка 8) Екземплярът ще се стартира
Стъпка 9) По-долу е резюме на екземплярите, които се използват в момента. Обърнете внимание на обществения IP
Стъпка 9) Кликнете върху Свързване
Ще намерите подробности за връзката
Стартирайте вашето копие (потребители на Mac OS)
Първо се уверете, че вътре в терминала вашата работна директория сочи към папката с докера за двойка ключове
стартирайте кода
chmod 400 docker.pem
Отворете връзката с този код.
Има два кода. в някои случаи първият код избягва Jupyter за да отворите бележника.
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 двата софтуера са инсталирани, трябва да конвертирате .pem файла в .ppk. PuTTY може да чете само .ppk. Файлът pem 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)
- В левия панел разгънете SSH и отворете Auth
- Прегледайте личния ключ. Трябва да изберете .ppk
- 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
Докато сте свързани със сървъра чрез Putty/Terminal, можете да инсталирате докер контейнер.
Изпълнете следните кодове
sudo yum update -y sudo yum install -y docker sudo service docker start sudo user-mod -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 използват SSH, както е споменато по-горе
Част 5: Инсталиране Jupyter
Стъпка 1) Създаване на Jupyter с,
предварително изградено изображение.
## Tensorflow docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook ## Sparkdocker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/pyspark-notebook
Обяснение на кода
- docker run: Стартирайте изображението
- v: прикачете том
- ~/work:/home/jovyan/work: Том
- 8888:8888: порт
- jupyter/datascience-notebook: Изображение
За други изображения преди компилация отидете тук
Разрешете консервиране Jupyter AWS бележник
sudo chown 1000 ~/work
Стъпка 2) Инсталирайте дърво, за да видите,
следващата ни работна директория
sudo yum install -y tree
Стъпка 3) Проверете контейнера и името му
Използвайте команда
-
docker ps
- Вземете името и използвайте дневника, за да отворите Jupyter. В този Jupyter урок, името на контейнера е vigilant_easley. Използвайте команда
docker logs vigilant_easley
- Вземете URL
Стъпка 4) В URL адреса
Заменете (90a3c09282d6 или 127.0.0.1) с публичен DNS на вашето копие
http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Стъпка 5) Новият URL адрес става,
http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Стъпка 6) Копирайте и поставете URL адреса във вашия браузър.
Jupyter Отваря
Стъпка 7) Можете да напишете нов бележник,
във вашата работна папка
Част 6: Затворете връзката
Затворете връзката в терминала
exit
Върнете се в AWS и спрете сървъра.
Отстраняване на проблеми
Ако някога docker не работи, опитайте да възстановите изображението с помощта на
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
Oбобщение
- Jupyter notebook е уеб приложение, където можете да стартирате своя Python намлява R кодове. Лесно е да споделяте и доставяте богати Анализ на данни с Jupyter.
- За да стартирате jupyter, напишете в терминала: jupyter notebook
- Можете да запазите бележника си, където пожелаете
- Една клетка съдържа вашите Python код. Ядрото ще прочете кода един по един.
- Можете да използвате прекия път, за да стартирате клетка. По подразбиране: Ctrl+Enter