Jupyter Notebook-Tutorial: Installation und Verwendung Jupyter?

Was ist Jupyter Notizbuch?

Jupyter Notizbuch ist eine Open-Source-Webanwendung zum Schreiben und Teilen von Live-Codes, Gleichungen und Visualisierungen mit Rich-Text-Elementen. Sie bietet eine bequeme Möglichkeit, Absätze, Gleichungen, Titel, Links und Abbildungen zu schreiben, um Datenanalysen durchzuführen. Sie ist auch nützlich, um interaktive Algorithmen zu Lehr- oder Demonstrationszwecken mit Ihrem Publikum zu teilen.

Einführung in die Jupyter Notebook App

Das Jupyter Die Notebook-App ist die Schnittstelle, über die Sie Ihre Skripte und Codes über Ihren Webbrowser schreiben können. Die App kann lokal verwendet werden, sodass Sie keinen Internetzugang oder einen Remote-Server benötigen.

Jede Berechnung erfolgt über einen Kernel. Bei jedem Start von a wird ein neuer Kernel erstellt Jupyter Notizbuch.

Aktuelle Installationen werden ausgeliefert Notizbuch 7, gebaut auf JupyterLab. jupyter notebook Funktioniert immer noch, und beide lesen dasselbe. .ipynb Datei.

Anwendung Jupyter Notizbuch

In der folgenden Sitzung erfahren Sie, wie Sie es verwenden Jupyter Notizbuch. Sie schreiben eine einfache Codezeile, um sich mit der Umgebung von vertraut zu machen Jupyter.

Schritt 1) Sie fügen im Arbeitsverzeichnis einen Ordner hinzu, der alle Notizbücher enthält, die Sie während der Tutorials erstellen werden. TensorFlow.

If Jupyter fehlt, führe aus pip install notebook erstens, als die TensorFlow-Installationsanleitung Öffnen Sie dann das Terminal und geben Sie Folgendes ein:

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Erläuterung

• mkdir jupyter_tf: Erstelle einen Ordner namens jupyter_tf
• Jupyter-Notebook: Öffnen Jupyter Web-App

Schritt 2) Sie können den neuen Ordner innerhalb der Umgebung sehen. Klicken Sie auf den Ordner jupyter_tf.

Schritt 3) In diesem Ordner erstellen Sie Ihr erstes Notizbuch. Klicken Sie auf die Schaltfläche New und Python 3.

Schritt 4) Du bist drinnen Jupyter Umgebung. Bisher heißt Ihr Notebook „Untitled.ipynb“. Dies ist der Standardname, der von der Umgebung vergeben wird. Jupyter. Benennen wir es um, indem wir auf klicken Reichen Sie das und Umbenennen

Sie können es in Introduction_jupyter umbenennen.

Im Inneren der Jupyter Notebook-Oberfläche: Sie schreiben Code, Anmerkungen oder Text in Zellen.

Innerhalb einer Zelle können Sie eine einzelne Codezeile schreiben.

oder mehrere Zeilen. Jupyter liest den Code Zeile für Zeile.

Wenn Sie beispielsweise folgenden Code in eine Zelle schreiben.

Es wird diese Ausgabe erzeugt.

Schritt 5) Sie können nun Ihre erste Codezeile schreiben. Die Zelle hat zwei Farben. Die grüne Farbe bedeutet, dass Sie sich im... befinden. Bearbeitungsmodus.

Die blaue Farbe zeigt jedoch an, dass Sie dabei sind Ausführungsmodus.

Ihre erste Codezeile wird ausgeben Guru99!. In die Zelle können Sie schreiben

print("Guru99!")

Es gibt zwei Möglichkeiten, einen Code auszuführen Jupyter:

• Klicken und ausführen
• Tastaturkürzel

Um den Code auszuführen, können Sie auf klicken Zelle und dann Zellen ausführen und unten auswählen

Sie können sehen, dass der Code unter der Zelle gedruckt wird und direkt nach der Ausgabe eine neue Zelle angezeigt wird.

Eine schnellere Möglichkeit, einen Code auszuführen, ist die Verwendung von Tastaturkürzel. Um auf die Tastaturkürzel zuzugreifen, gehen Sie zu Hilfe und Tastaturkürzel

Unten finden Sie die Liste mit Tastenkombinationen für eine MacOS-Tastatur. Sie können die Tastenkombinationen im Editor bearbeiten.

Nachfolgend finden Sie Tastenkombinationen für Windows

Schreiben Sie diese Zeile

print("Hello world!")

Probieren Sie auch die Tastenkombination. Alt+Enter führt die Zelle aus und fügt darunter eine neue, leere Zelle ein.

Schritt 6) Es ist Zeit, das Notebook zu schließen. Gehe zu Reichen Sie das und klicken Sie auf Schließen und anhalten

Hinweis: Jupyter speichert das Notebook automatisch mit Checkpoint. Wenn Sie die folgende Meldung erhalten:

Es bedeutet Jupyter Die Datei wurde seit dem letzten Prüfpunkt nicht gespeichert. Sie können das Notizbuch manuell speichern

Sie werden zum Hauptfenster weitergeleitet. Sie können sehen, dass Ihr Notizbuch vor einer Minute gespeichert wurde. Sie können sich sicher abmelden.

Installieren Jupyter Notebook mit AWS

Wenn ein Datensatz den lokalen Speicher überschreitet, verschieben Sie das Notebook auf einen Cloud-Server. Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation und Ausführung. Jupyter Notebook an AWS:

Wenn Sie kein Konto bei AWS haben, erstellen Sie ein kostenloses Konto werden auf dieser Seite erläutert.

Wir werden wie folgt vorgehen

• Teil 1: Ein Schlüsselpaar einrichten
• Teil 2: Richten Sie eine Sicherheitsgruppe ein
• Teil 3: Instanz starten
• Teil 4: Docker installieren
• Teil 5: Installieren Jupyter
• Teil 6: Enge Verbindung

Teil 1: Ein Schlüsselpaar einrichten

Schritt 1) Zurück Nach Services und finde EC2

Schritt 2) Im Panel und klicken Sie auf Schlüsselpaare

Schritt 3) Klicken Sie auf Schlüsselpaar erstellen

1. Sie können es Docker-Schlüssel nennen
2. Klicken Sie auf Erstellen

Eine Datei namens Docker_key.pem wird heruntergeladen.

Schritt 4) Kopieren Sie es und fügen Sie es in den Ordnerschlüssel ein. Wir werden es bald brauchen.

Nur für Mac OS-Benutzer

Dieser Schritt betrifft nur Mac OS-Benutzer. Windows Linux-Nutzer können direkt zu Teil 2 springen.

Sie müssen ein Arbeitsverzeichnis festlegen, das den Dateischlüssel enthält.

Erstellen Sie zunächst einen Ordner mit dem Namen key. Bei uns liegt es im Hauptordner Docker. Anschließend legen Sie diesen Pfad als Ihr Arbeitsverzeichnis fest

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Teil 2: Richten Sie eine Sicherheitsgruppe ein

Schritt 1) Sie müssen eine Sicherheitsgruppe konfigurieren. Sie können über das Panel darauf zugreifen

Schritt 2) Klicken Sie auf Sicherheitsgruppe erstellen

Schritt 3) Im nächsten Bildschirm

1. Geben Sie als Namen der Sicherheitsgruppe „jupyter_docker“ und als Beschreibung „Sicherheitsgruppe für Docker“ ein.
2. Fügen Sie die vier unten aufgeführten Eingangsregeln hinzu:
   • ssh: Portbereich 22, Quelle Anywhere
   • http: Portbereich 80, Quelle Anywhere
   • https: Portbereich 443, Quelle Anywhere
   • Benutzerdefiniertes TCP: Portbereich 8888, Quelle Anywhere
3. Klicken Sie auf Erstellen.

Schritt 4) Die neu erstellte Sicherheitsgruppe wird aufgelistet

Teil 3: Instanz starten

Sie sind endlich bereit, die Instanz zu erstellen

Schritt 1) Klicken Sie auf Instanz starten

Der Standardserver ist ausreichend. Wählen Sie den Amazon Linux AMI. Die Screenshots zeigen das Image 2018.03.0; aktuelle Konsolen bieten Amazon Linux 2023Daher sollten Sie die Beschriftungen und nicht die Pixel abgleichen.

AMI steht für Amazon Maschinenabbild. Es enthält die Informationen, die zum Starten einer Instanz erforderlich sind, die auf einem virtuellen Server in der Cloud ausgeführt wird.

Beachten Sie, dass AWS über einen Server für Deep Learning verfügt, z. B.:

• Deep Learning AMI (Ubuntu)
• Deep Learning-AMI
• Deep Learning Base AMI (Ubuntu)

Alle werden mit vorinstallierten, aktuellen Binärdateien von Deep-Learning-Frameworks in separaten virtuellen Umgebungen geliefert:

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

Jedes Image ist vollständig mit NVIDIA CUDA, cuDNN und NCCL sowie Intel MKL-DNN konfiguriert.

Schritt 2) Wählen t2.microEs handelt sich um einen Server der kostenlosen Stufe. AWS bietet diese virtuelle Maschine mit 1 vCPU und 1 GB Arbeitsspeicher kostenlos an. Dieser Server bietet ein gutes Verhältnis zwischen Rechenleistung, Speicherkapazität und Netzwerkperformance und eignet sich für kleine bis mittlere Workloads.

Schritt 3) Behalten Sie im nächsten Bildschirm die Standardeinstellungen bei und klicken Sie auf Weiter: Speicher hinzufügen

Schritt 4) Erhöhen Sie den Speicher auf 10 GB und klicken Sie auf Weiter

Schritt 5) Behalten Sie die Standardeinstellungen bei und klicken Sie auf Weiter: Sicherheitsgruppe konfigurieren

Schritt 6) Wählen Sie die Sicherheitsgruppe aus, die Sie zuvor erstellt haben jupyter_docker

Schritt 7) RevSehen Sie sich Ihre Einstellungen an und klicken Sie auf die Schaltfläche „Starten“.

Schritt 8) Der letzte Schritt besteht darin, das Schlüsselpaar mit der Instanz zu verknüpfen.

Schritt 9) Die Instanz wird gestartet

Schritt 10) Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der aktuell genutzten Instanzen. Beachten Sie die öffentliche IP-Adresse.

Schritt 11) Klicken Sie auf Verbinden

Die Verbindungsdaten finden Sie hier.

Starten Sie Ihre Instanz (Mac OS-Benutzer)

Zuerst muss im Terminal das Arbeitsverzeichnis auf den Ordner verwiesen werden, der die Schlüsselpaardatei enthält.

Führen Sie den Code aus

chmod 400 docker.pem

Öffnen Sie die Verbindung mit diesem Code.

Es gibt zwei Befehle. Manchmal stoppt der erste. Jupyter Ich öffnete das Notizbuch.

Verwenden Sie in diesem Fall den zweiten, um die Verbindung zu erzwingen Jupyter Notebook auf 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

Beim ersten Mal werden Sie aufgefordert, die Verbindung zu akzeptieren

Starten Sie Ihre Instanz (Windows Benutzer)

Schritt 1) Gehen Sie auf diese Website, um PuTTY und PuTTYgen herunterzuladen PuTTY

Sie müssen herunterladen

• PuTTY: Starten Sie die Instanz
• PuTTYgen: Konvertieren Sie die PEM-Datei in PPK

Nachdem beide Programme installiert sind, müssen Sie die .pem-Datei in .ppk konvertieren. PuTTY kann nur .ppk-Dateien lesen. Die .pem-Datei enthält den von AWS generierten eindeutigen Schlüssel.

Schritt 2) Öffnen Sie PuTTYgen und klicken Sie auf Laden. Durchsuchen Sie den Ordner, in dem sich die PEM-Datei befindet.

Schritt 3) Nachdem Sie die Datei geladen haben, sollten Sie eine Benachrichtigung erhalten, die Sie darüber informiert, dass der Schlüssel erfolgreich importiert wurde. Klicken Sie auf OK

Schritt 4) Klicken Sie dann auf Privaten Schlüssel speichern. Sie werden gefragt, ob Sie diesen Schlüssel ohne Passphrase speichern möchten. Klicken Sie auf Ja.

Schritt 5) Speichern Sie den Schlüssel

Schritt 6) Gehen Sie zu AWS und kopieren Sie den öffentlichen DNS

Öffnen Sie PuTTY und fügen Sie den öffentlichen DNS in den Hostnamen ein

Schritt 7)

1. Klappen Sie im linken Bereich SSH auf und öffnen Sie Auth
2. Durchsuchen Sie den privaten Schlüssel. Sie sollten die .ppk-Datei auswählen
3. Klicken Sie auf Öffnen.

Schritt 8)

Wenn dieser Schritt abgeschlossen ist, wird ein neues Fenster geöffnet. Klicken Sie auf Ja, wenn dieses Popup angezeigt wird

Schritt 9)

Sie müssen sich anmelden als: ec2-user

Schritt 10)

Sie sind mit dem verbunden Amazon Linux-AMI.

Teil 4: Docker installieren

Das Docker-Tutorial umfasst das unten verwendete Containervokabular.

Während Sie über PuTTY oder das Terminal mit dem Server verbunden sind, können Sie die Installation durchführen. Docker Antrieb.

Führen Sie die folgenden Codes aus. Am Amazon Linux 2023, verwenden dnf für yum und systemctl start docker für service docker start.

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

Starten Sie die Verbindung erneut

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 Die Benutzer stellen die Verbindung zu PuTTY genau wie oben beschrieben wieder her.

Teil 5: Installieren Jupyter

Schritt 1) erstellen Sie Jupyter Container aus einem vorgefertigten Image:

## 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 Erläuterung

• Docker Run: Führen Sie das Image aus
• v: Ein Volume anhängen
• ~/work:/home/jovyan/work: Volumen
• 8888:8888: Port
• jupyter/datascience-notebook: Bild

Weitere vorgefertigte Images finden Sie im Abschnitt Jupyter Docker Stacks-RepositorySeit Oktober 2023 werden diese Images auf Quay.io ausgeliefert, also ziehen Sie sie herunter. quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook für PySparkDie Docker Hub-Kopien sind eingefroren.

Lassen Sie den Container in die eingebundene Datei schreiben. work Ordner, damit die Notizbücher einen Neustart überstehen:

sudo chown 1000 ~/work

Schritt 2) Installieren tree So können Sie das Arbeitsverzeichnis überprüfen:

sudo yum install -y tree

Schritt 3) Überprüfen Sie den Container und seinen Namen

Führen Sie die folgenden Befehle in der angegebenen Reihenfolge aus:

1. Liste der laufenden Container auf:

   docker ps

2. Lesen Sie das Containerprotokoll für die Jupyter URLHier heißt der Container vigilant_easley:

   docker logs vigilant_easley

3. Kopieren Sie die URL, mit seinem Token, aus dem Protokoll.

Schritt 4) Im URL Ersetzen Sie im Protokoll den Host (90a3c09282d6 oder 127.0.0.1) durch den öffentlichen DNS-Namen Ihrer Instanz:

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

Schritt 5) The new URL wird,

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

Schritt 6) Kopieren Sie und fügen die URL in Ihren Browser.

Jupyter Öffnet

Schritt 7) Sie können nun ein neues Notizbuch in Ihrem work -Ordner.

Teil 6: Enge Verbindung

Schließen Sie die Verbindung im Terminal

exit

Gehen Sie zurück zu AWS und stoppen Sie den Server.

Problemlösung

Falls Docker nicht funktioniert, erstellen Sie das Image neu mit

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

Häufig gestellte Fragen