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

Die 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.

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 TensorFlow.

Öffnen Sie das Terminal und schreiben Sie

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Erklärung

• mkdir jupyter_tf: Erstellen Sie einen Ordner mit dem Namen 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 Umfeld. Bisher heißt Ihr Notizbuch Untiltled.ipynb. Dies ist der Standardname, der von vergeben wird Jupyter. Benennen wir es um, indem wir auf klicken Reichen Sie das und Umbenennen

Sie können es in Introduction_jupyter umbenennen.

In AWS Jupyter Notizbuch, Sie schreiben Codes, Anmerkungen oder Text in die 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 sind bereit, Ihre erste Codezeile zu schreiben. Sie können feststellen, dass die Zelle zwei Farben hat. Die grüne Farbe bedeutet, dass Sie sich in der befinden Bearbeitungsmodus.

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

Ihre erste Codezeile besteht darin, Guru99! zu drucken. In der 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!")

und versuchen Sie, die Tastaturkürzel zu verwenden, um den Code auszuführen. Verwenden Sie Alt+Enter. Es führt die Zelle aus und fügt darunter eine neue leere Zelle ein, wie Sie es zuvor getan haben.

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

Nachfolgend finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation und Ausführung Jupyter Notebook auf 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) Gehe zu Leistungen 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. Für Windows oder Linux-Benutzer fahren bitte mit TEIL 2 fort

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 den Sicherheitsgruppennamen „jupyter_docker“ ein und Description Security Group für Docker
2. Sie müssen zusätzlich 4 Regeln hinzufügen

• 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 reicht für Ihren Bedarf aus. Du kannst wählen Amazon Linux-AMI. Die aktuelle Instanz ist 2018.03.0.

AMI steht für Amazon Maschinenbild. Es enthält die Informationen, die zum erfolgreichen Starten einer Instanz erforderlich sind, die auf einem in der Cloud gespeicherten virtuellen Server 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 den neuesten Binärdateien der Deep-Learning-Frameworks geliefert, die in separaten virtuellen Umgebungen vorinstalliert sind:

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

Vollständig konfiguriert mit NVidia CUDA, cuDNN und NCCL sowie Intel MKL-DNN

Schritt 2) Wählen t2.micro. Es handelt sich um einen Free-Tier-Server. AWS bietet diese virtuelle Maschine mit 1 vCPU und 1 GB Arbeitsspeicher kostenlos an. Dieser Server bietet einen guten Kompromiss zwischen Rechenleistung, Speicher und Netzwerkleistung. Es eignet sich für kleine und mittlere Datenbanken

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 8) Die Instanz wird gestartet

Schritt 9) Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der derzeit verwendeten Instanzen. Beachten Sie die öffentliche IP

Schritt 9) Klicken Sie auf Verbinden

Die Verbindungsdetails finden Sie hier

Starten Sie Ihre Instanz (Mac OS-Benutzer)

Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr Arbeitsverzeichnis im Terminal auf den Ordner mit der Schlüsselpaardatei Docker verweist

Führen Sie den Code aus

chmod 400 docker.pem

Öffnen Sie die Verbindung mit diesem Code.

Es gibt zwei Codes. In einigen Fällen vermeidet der erste Code Jupyter um das Notizbuch zu öffnen.

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 nun beide Software installiert sind, müssen Sie die .pem-Datei in .ppk konvertieren. PuTTY kann nur .ppk lesen. Die PEM-Datei enthält den von AWS erstellten 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

Während Sie über Putty/Terminal mit dem Server verbunden sind, können Sie die Installation durchführen Docker Container.

Führen Sie die folgenden Codes aus

sudo yum update -y
sudo yum install -y docker
sudo service docker start
sudo user-mod -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 Benutzer verwenden SSH wie oben erwähnt

Teil 5: Installieren Jupyter

Schritt 1) Erschaffung Jupyter mit,

vorgefertigtes Bild.

## 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

Code Erklärung

• 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 hier werden auf dieser Seite erläutert

Einkochen zulassen Jupyter AWS-Notebook

sudo chown 1000 ~/work

Schritt 2) Installieren Sie den Baum, um zu sehen,

Unser Arbeitsverzeichnis als nächstes

sudo yum install -y tree

Schritt 3) Überprüfen Sie den Container und seinen Namen

Befehl verwenden

1. docker ps

2. Rufen Sie den Namen ab und verwenden Sie das Protokoll zum Öffnen Jupyter. In diesem Jupyter Im Tutorial lautet der Name des Containers vigilant_easley. Befehl verwenden

   docker logs vigilant_easley

3. Holen Sie sich die URL

Schritt 4) In der URL

Ersetzen Sie (90a3c09282d6 oder 127.0.0.1) durch das öffentliche DNS Ihrer Instanz

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

Schritt 5) Die neue URL wird zu

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

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

Jupyter Öffnet

Schritt 7) Sie können ein neues Notizbuch schreiben,

in Ihrem Arbeitsordner

Teil 6: Enge Verbindung

Schließen Sie die Verbindung im Terminal

exit

Gehen Sie zurück zu AWS und stoppen Sie den Server.

Problemlösung

Wenn Docker jemals nicht funktioniert, versuchen Sie, das Image mit neu zu erstellen

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

Zusammenfassung

• Jupyter Notebook ist eine Webanwendung, in der Sie Ihre Python und R-Codes. Es ist einfach, es reich zu teilen und zu liefern Datenanalyse und Jupyter.
• Um Jupyter zu starten, geben Sie in das Terminal ein: jupyter notebook
• Sie können Ihr Notizbuch speichern, wo immer Sie möchten
• Eine Zelle enthält Ihre Python Code. Der Kernel liest den Code nacheinander.
• Sie können die Verknüpfung verwenden, um eine Zelle auszuführen. Standardmäßig: Strg+Eingabetaste