Jupyter Tutorial de Notebook: Cómo instalar y usar Jupyter?

Por: evelyn clarke evelyn clarke
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⚡ Resumen inteligente

Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que combina código ejecutable, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo en un único documento compartible, y funciona igual de bien en un ordenador portátil o en un servidor de AWS.

  • 🔘 Idea central: Code Las celdas, las celdas Markdown y su salida se encuentran en un único archivo .ipynb.
  • ☑️ Modelo de núcleo: Cada cuaderno se vincula a un núcleo, el proceso que ejecuta cada celda.
  • ✅ Inicio local: El comando jupyter notebook abre el panel de control, donde Nuevo y Python 3. Crea un cuaderno.
  • 🧪 Ejecutar y editar: El verde indica el modo de edición, el azul el modo de comandos, Alt+Enter ejecuta una celda y añade una.
  • 🛠️ Ruta de la nube: Un par de claves EC2, un grupo de seguridad en el puerto 8888 y una imagen Docker lo trasladan a AWS.
  • 🔒 Mantenerse a salvo: Close y Halt liberan el núcleo; stopping La instancia finaliza la facturación de AWS.
Descubre más

Jupyter Instalación y uso del portátil

¿Qué es Jupyter ¿Cuaderno?

Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto para escribir y compartir códigos en vivo, ecuaciones y visualizaciones con elementos de texto enriquecido. Proporciona una manera conveniente de escribir párrafos, ecuaciones, títulos, enlaces y figuras para ejecutar análisis de datos. También es útil para compartir algoritmos interactivos con su audiencia con fines de enseñanza o demostración.

Introducción a los Jupyter Aplicación de cuaderno

El Jupyter La aplicación Notebook es la interfaz donde puede escribir sus scripts y códigos a través de su navegador web. La aplicación se puede utilizar localmente, lo que significa que no necesita acceso a Internet ni un servidor remoto.

Jupyter Interfaz de la aplicación Notebook ejecutándose en un navegador web.

Cada cálculo se realiza a través de un kernel. Se crea un nuevo kernel cada vez que inicia un Jupyter Cuaderno.

Las instalaciones actuales se envían Notebook 7, construida sobre JupyterLab. jupyter notebook sigue funcionando y ambos leen lo mismo .ipynb .

¿Cómo Usar? Jupyter Notebook

En la siguiente sesión, aprenderá a utilizar Jupyter Computadora portátil. Escribirás una línea simple de código para familiarizarte con el entorno de Jupyter.

Paso 1) Agrega una carpeta dentro del directorio de trabajo que contendrá todos los cuadernos que crearás durante los tutoriales sobre TensorFlow.

If Jupyter Falta, corre pip install notebook primero, como el Guía de instalación de TensorFlow Sí. Luego abre la terminal y escribe

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Explicación

  • mkdir jupyter_tf: Crea una carpeta llamada jupyter_tf
  • Cuaderno Jupyter: abierto Jupyter web-app

Salida de la terminal después de ejecutar mkdir jupyter_tf y jupyter notebook

Paso 2) Puedes ver la nueva carpeta dentro del entorno. Haz clic en la carpeta jupyter_tf.

Jupyter Panel de control que muestra la nueva carpeta jupyter_tf

Paso 3) Dentro de esta carpeta, creará su primer cuaderno. Haga clic en el botón New y Python 3.

Jupyter Nuevo menú con el Python 3 opciones del kernel

Paso 4) estas dentro del Jupyter entorno. Hasta ahora, su cuaderno se llama Untitled.ipynb. Este es el nombre predeterminado que se le da Jupyter. Cambiémosle el nombre haciendo clic en Archivo y rebautizar

Jupyter Menú Archivo con el comando Cambiar nombre resaltado.

Puedes cambiarle el nombre a Introduction_jupyter

Cambie el nombre del cuadro de diálogo del cuaderno al nombre Introduction_jupyter.

Dentro de Jupyter Interfaz de cuaderno: puedes escribir código, anotaciones o texto dentro de las celdas.

Vacío Jupyter Celda de cuaderno lista para código o texto

Dentro de una celda, puedes escribir una sola línea de código.

Jupyter celda que contiene una sola línea de código

o varias líneas. Jupyter lee el código una línea tras otra.

Jupyter celda que contiene varias líneas de código

Por ejemplo, si escribe el siguiente código dentro de una celda.

Código de ejemplo escrito dentro de un Jupyter celda de código

Producirá esta salida.

Salida impresa debajo de la ejecución Jupyter (SCD por sus siglas en inglés),

Paso 5) Estás listo para escribir tu primera línea de código. Puedes notar que la celda tiene dos colores. El color verde significa que estás en el modo de edición.

Borde de celda verde que indica Jupyter modo de edición

El color azul, sin embargo, indica que estás en modo de ejecución.

Borde de celda azul que indica Jupyter modo de comando

Tu primera línea de código imprimirá Guru99!. Dentro de la celda, puedes escribir

print("Guru99!")

Hay dos formas de ejecutar un código en Jupyter:

  • Haga clic y ejecute
  • Atajos de teclado

Para ejecutar el código, puede hacer clic en Celular y luego en Ejecute celdas y seleccione a continuación

Jupyter Menú de celdas con Ejecutar celdas y Seleccionar a continuación

Puede ver que el código está impreso debajo de la celda y que ha aparecido una nueva celda justo después de la salida.

GuruEl resultado 99 se imprime debajo de la celda con una nueva celda vacía añadida.

Una forma más rápida de ejecutar un código es utilizar el Atajos de teclado. Para acceder a los atajos de teclado, vaya a Ayuda y Atajos de teclado

Jupyter Menú de ayuda con la entrada Atajos de teclado

A continuación se muestra la lista de atajos para un teclado de MacOS. Puede editar los atajos en el editor.

Jupyter Lista de atajos de teclado para macOS

A continuación se muestran atajos para Windows

Jupyter Lista de atajos de teclado para Windows

Escribe esta línea

print("Hello world!")

y prueba el atajo de teclado. Alt+Enter ejecuta la celda e inserta una nueva celda vacía debajo.

Salida "Hola mundo" producida con el atajo Alt+Enter.

Paso 6) Es hora de cerrar el Cuaderno. Ir a Archivo y haga clic en Cerrar y detener

Jupyter Menú Archivo con el comando Cerrar y Detener

Nota: : Jupyter Guarda automáticamente el cuaderno con el punto de control. Si aparece el siguiente mensaje:

Jupyter Advertencia de que el cuaderno tiene cambios sin guardar.

Significa Jupyter No guardé el archivo desde el último punto de control. Puedes guardar manualmente el cuaderno.

Guardar manualmente un Jupyter punto de control del cuaderno

Serás redirigido al panel principal. Puede ver que su libreta se guardó hace un minuto. Puede cerrar sesión de forma segura.

Jupyter Panel principal que muestra el cuaderno guardado

ARTÍCULOS RELACIONADOS

Instale Jupyter Cuaderno con AWS

Cuando un conjunto de datos supera la memoria local, mueva el cuaderno a un servidor en la nube. A continuación se muestra un proceso paso a paso para instalar y ejecutar Jupyter Cuaderno en AWS:

Si no tienes una cuenta en AWS, crea una cuenta gratuita aquí.

Procederemos de la siguiente manera

Parte 1: configurar un par de claves

Paso 1) Vaya al Servicios y encontrar EC2

Menú de servicios de AWS con la entrada EC2 seleccionada.

Paso 2) En el panel y haga clic en Pares de claves

Panel de navegación izquierdo de EC2 con pares de claves seleccionados

Paso 3) Haga clic en Crear par de claves

Botón Crear par de claves de EC2

  1. Puedes llamarlo clave Docker
  2. Haga clic en Crear

Diálogo para crear un par de claves con el nombre Clave Docker

Se descarga un archivo llamado Docker_key.pem.

Descarga del archivo de clave privada Docker_key.pem desde el navegador.

Paso 4) Cópielo y péguelo en la clave de la carpeta. Lo necesitaremos pronto.

Solo para usuarios de Mac OS

Este paso afecta únicamente a los usuarios de Mac OS. Windows y los usuarios de Linux pueden pasar directamente a la Parte 2.

Debes establecer un directorio de trabajo que contendrá la clave del archivo.

En primer lugar, cree una carpeta llamada clave. Para nosotros, se encuentra dentro de la carpeta principal de Docker. Luego, configura esta ruta como su directorio de trabajo.

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Terminal creando y entrando en el directorio de trabajo Docker/key

Parte 2: configurar un grupo de seguridad

Paso 1) Necesita configurar un grupo de seguridad. Puedes acceder a él con el panel.

Panel de navegación de EC2 con grupos de seguridad seleccionados

Paso 2) Haga clic en Crear grupo de seguridad

Botón Crear grupo de seguridad de EC2

Paso 3) En la siguiente pantalla

  1. Introduzca el nombre del grupo de seguridad “jupyter_docker” y la descripción Grupo de seguridad para Docker.
  2. Agregue las cuatro reglas de entrada que se enumeran a continuación:
    • ssh: rango de puertos 22, fuente en cualquier lugar
    • http: rango de puertos 80, fuente en cualquier lugar
    • https: rango de puertos 443, fuente en cualquier lugar
    • TCP personalizado: rango de puertos 8888, origen en cualquier lugar
  3. Haga clic en Crear.

Grupo de seguridad jupyter_docker con reglas SSH, HTTP, HTTPS y TCP 8888

Paso 4) El grupo de seguridad recién creado aparecerá en la lista.

Lista de EC2 que muestra el grupo de seguridad jupyter_docker recién creado.

Parte 3: instancia de lanzamiento

Finalmente estás listo para crear la instancia.

Panel de navegación de EC2 con instancias seleccionadas

Paso 1) Haga clic en Iniciar instancia

Botón para iniciar una instancia EC2

El servidor predeterminado es suficiente. Elija el Amazon AMI de Linux. Las capturas de pantalla muestran la imagen 2018.03.0; las consolas actuales ofrecen Amazon Linux 2023, así que haga coincidir las etiquetas, no los píxeles.

AMI significa Amazon Imagen de máquina. Contiene la información necesaria para iniciar una instancia que se ejecuta en un servidor virtual en la nube.

Amazon Pantalla de selección de AMI de Linux en el asistente de lanzamiento

Tenga en cuenta que AWS tiene un servidor dedicado al aprendizaje profundo como:

  • AMI de aprendizaje profundo (Ubuntu)
  • AMI de aprendizaje profundo
  • AMI base de aprendizaje profundo (Ubuntu)

Todos ellos vienen con binarios recientes de marcos de aprendizaje profundo preinstalados en entornos virtuales separados:

Cada imagen está completamente configurada con NVIDIA CUDA, cuDNN y NCCL, así como con Intel MKL-DNN.

Paso 2) Elija t2.microSe trata de un servidor gratuito. AWS ofrece sin costo esta máquina virtual equipada con 1 vCPU y 1 GB de memoria. Este servidor ofrece un buen equilibrio entre rendimiento de computación, memoria y red. Es adecuado para cargas de trabajo pequeñas y medianas.

Pantalla de tipo de instancia con t2.micro seleccionado

Paso 3) Mantenga la configuración predeterminada en la siguiente pantalla y haga clic en Siguiente: Agregar almacenamiento

La pantalla de configuración de la instancia se dejó con los valores predeterminados.

Paso 4) Aumente el almacenamiento a 10 GB y haga clic en Siguiente

Pantalla de almacenamiento con el volumen raíz aumentado a 10 GB

Paso 5) Mantenga la configuración predeterminada y haga clic en Siguiente: Configurar grupo de seguridad

Las etiquetas de la pantalla están en los valores predeterminados.

Paso 6) Elija el grupo de seguridad que creó antes, que es jupyter_docker

Pantalla del grupo de seguridad con jupyter_docker seleccionado

Paso 7) RevVisualice su configuración y haga clic en el botón de inicio.

RevVea la pantalla antes de lanzar la instancia EC2.

Paso 8) El último paso es vincular el par de claves a la instancia.

Diálogo de selección de pares de claves que vincula la clave de Docker con la instancia.

Paso 9) La instancia se lanzará

Página de estado de lanzamiento que confirma que la instancia se está iniciando.

Paso 10) A continuación se muestra un resumen de las instancias actualmente en uso. Tenga en cuenta la dirección IP pública.

Lista de instancias EC2 que muestra la dirección IP pública.

Paso 11) Haga clic en Conectar

Botón EC2 Connect para la instancia en ejecución

Aquí encontrará los detalles de conexión.

Cuadro de diálogo de conexión que muestra los detalles de la conexión SSH.

Inicie su instancia (usuarios de Mac OS)

Primero, indique al directorio de trabajo del terminal la carpeta que contiene el archivo de par de claves.

ejecutar el código

chmod 400 docker.pem

Abra la conexión con este código.

Hay dos comandos. A veces el primero se detiene Jupyter abriendo el cuaderno.

En este caso, utilice el segundo para forzar la conexión en Jupyter Cuaderno en 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

La primera vez, se le pedirá que acepte la conexión.

Mensaje del terminal solicitando aceptar la huella digital del host SSH

Inicie su instancia (Windows usuarios)

Paso 1) Vaya a este sitio web para descargar PuTTY y PuTTYgen PuTTY

Necesitas descargar

  • PuTTY: lanza la instancia
  • PuTTYgen: convierte el archivo pem a ppk

Página de descarga de PuTTY que lista PuTTY y PuTTYgen

Ahora que ambos programas están instalados, debe convertir el archivo .pem a .ppk. PuTTY solo puede leer archivos .ppk. El archivo .pem contiene la clave única creada por AWS.

Paso 2) Abra PuTTYgen y haga clic en Cargar. Busque la carpeta donde se encuentra el archivo .pem.

Diálogo de carga de PuTTYgen: búsqueda del archivo .pem

Paso 3) Después de cargar el archivo, debería recibir un aviso informándole que la clave se ha importado correctamente. Haga clic en Aceptar

Aviso de PuTTYgen que confirma que la clave se importó.

Paso 4) Luego haga clic en Guardar clave privada. Se le preguntará si desea guardar esta clave sin una frase de contraseña. Haga clic en sí.

PuTTYgen solicita guardar la clave privada sin contraseña.

Paso 5) Guarde la clave

Guardando el archivo de clave privada .ppk convertido

Paso 6) Vaya a AWS y copie el DNS público

Consola de AWS que muestra el nombre DNS público de la instancia.

Abra PuTTY y pegue el DNS público en el nombre del host.

Pantalla de sesión de PuTTY con el DNS público en Nombre de host

Paso 7)

  1. En el panel izquierdo, despliegue SSH y abra Auth
  2. Explore la clave privada. Debes seleccionar el .ppk
  3. Haga clic en Abrir.

Pantalla de autenticación SSH de PuTTY con la clave privada .ppk seleccionada.

Paso 8)

Cuando finalice este paso, se abrirá una nueva ventana. Haga clic en Sí si ve esta ventana emergente

Alerta de seguridad de PuTTY aceptando la clave de host del servidor

Paso 9)

Debes iniciar sesión como: usuario ec2

Mensaje de inicio de sesión de PuTTY con la cuenta de usuario ec2.

Paso 10)

Estás conectado al Amazon AMI de Linux.

Amazon Banner de la consola AMI de Linux después de un inicio de sesión exitoso

Parte 4: Instalar Docker

El Tutorial de Docker Cubre el vocabulario de contenedores que se utiliza a continuación.

Mientras estés conectado al servidor a través de PuTTY o Terminal, puedes instalar el Docker motor.

Ejecuta los siguientes códigos. En Amazon Linux 2023, usar dnf por la yum y systemctl start docker por la service docker start.

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

Iniciar nuevamente la conexión

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 Los usuarios se reconectan con PuTTY exactamente como se describe anteriormente.

Parte 5: Instalar Jupyter

Paso 1) Crea el Jupyter contenedor a partir de una imagen predefinida:

## 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 Explicación

  • ejecución de la ventana acoplable: ejecuta la imagen
  • v: adjuntar un volumen
  • ~/trabajo:/home/jovyan/trabajo: Volumen
  • 8888:8888: puerto
  • jupyter/datascience-notebook: Imagen

Para ver otras imágenes prediseñadas, explore la Jupyter Repositorio de Docker StacksDesde octubre de 2023, estas imágenes se envían a Quay.io, así que descárgalas. quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook por la PySparkLas copias de Docker Hub están congeladas.

Permitir que el contenedor escriba en el montado work carpeta para que los cuadernos sobrevivan a un reinicio:

sudo chown 1000 ~/work

Paso 2) Instale tree para que puedas inspeccionar el directorio de trabajo:

sudo yum install -y tree

Salida de terminal del comando tree que muestra el directorio de trabajo.

Paso 3) Consulta el contenedor y su nombre.

Ejecute los siguientes comandos en orden:

  1. Enumera los contenedores en ejecución: 
    docker ps
  2. Lea el registro del contenedor para el Jupyter URLAquí el contenedor se llama vigilant_easley: 
    docker logs vigilant_easley
  3. Copia el URL, con su token, del registro.

Salida de docker ps y docker logs con el Jupyter token URL

Paso 4) En la sección URL En el registro, reemplace el host (90a3c09282d6 o 127.0.0.1) con el DNS público de su instancia:

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

Jupyter Página de inicio de sesión servida desde la instancia EC2

Paso 5) El nuevo edificio corporativo de URL se convierte en

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

Paso 6) Copie y pegue el URL en su navegador.

Jupyter Abre

Jupyter El panel de control se abrió desde el contenedor.

Paso 7) Ahora puedes crear un nuevo cuaderno dentro de tu work carpeta.

Se ha creado un nuevo cuaderno dentro de la carpeta de trabajo montada.

Parte 6: Conexión cercana

Cerrar la conexión en el terminal.

exit

Vuelva a AWS y detenga el servidor.

La consola de AWS se utiliza para detener la instancia EC2.

Localización de averías

Si Docker no funciona, vuelva a reconstruir la imagen usando

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

Preguntas Frecuentes

Notebook 7 abre un documento por pestaña y conserva el panel de control clásico. JupyterLab añade un explorador de archivos, terminales y cuadernos en paralelo. Ambos comparten el mismo núcleo y el formato .ipynb.

Python llega por defecto a través de la IPython núcleo. Los núcleos de la comunidad añaden RJulia, Scala y docenas más. Instala el paquete del kernel y luego selecciónalo en el menú Nuevo.

Utilice el menú Kernel: Reiniciar borra todas las variables, Reiniciar y ejecutar todo reproduce el cuaderno de forma limpia y Cambiar kernel cambia el entorno. Reiniciar es la solución más rápida cuando una celda se bloquea.

La magia soy yoPython Atajos. Las funciones mágicas de línea comienzan con % y actúan sobre una sola línea, como %timeit. Las funciones mágicas de celda comienzan con %% en la primera línea, como %%writefile. Ejecute %lsmagic para listarlas.

Seleccione Archivo, luego Guardar y Exportar cuaderno como, o ejecute jupyter nbconvert –to html notebook.ipynb en una terminal. La exportación a PDF también requiere que tenga instalado un backend de LaTeX o WebPDF.

Conserva el token o establece un hash de contraseña, restringe la regla del grupo de seguridad del puerto 8888 a tu propia IP en lugar de usar Anywhere, y utiliza HTTPS o un túnel SSH. Detén la instancia después.

Sí. Copilot funciona en portátiles abiertos a través de VS Code or JupyterExtensiones de laboratorio, sugiriendo células completas a partir de un comentario. Los asistentes agentes también refactorizan células y explican tracebacks, pero cada sugerencia necesita revisión antes de ejecutarla.

Los asistentes de IA aceleran las tareas repetitivas. análisis de los datos Trabajo: perfilar un dataframe, diseñar características, sugerir cuadrículas de hiperparámetros y graficar los resultados. El cuaderno guarda cada sugerencia junto a su resultado, lo que permite auditar el trabajo.

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