Jupyter नोटबुक ट्यूटोरियल: कैसे स्थापित करें और उपयोग करें Jupyter?
एचएमबी क्या है? Jupyter नोटबुक?
Jupyter नोटबुक लाइव कोड, समीकरण, विज़ुअलाइज़ेशन को समृद्ध टेक्स्ट तत्वों के साथ लिखने और साझा करने के लिए एक ओपन-सोर्स वेब एप्लिकेशन है। यह डेटा विश्लेषण चलाने के लिए पैराग्राफ, समीकरण, शीर्षक, लिंक और आंकड़े लिखने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है। यह शिक्षण या प्रदर्शन के उद्देश्य से अपने दर्शकों के साथ इंटरैक्टिव एल्गोरिदम साझा करने के लिए भी उपयोगी है।
का परिचय Jupyter नोटबुक ऐप
RSI Jupyter नोटबुक ऐप एक ऐसा इंटरफ़ेस है जहाँ आप अपने वेब ब्राउज़र के ज़रिए अपनी स्क्रिप्ट और कोड लिख सकते हैं। ऐप का इस्तेमाल स्थानीय रूप से किया जा सकता है, यानी आपको इंटरनेट एक्सेस या रिमोट सर्वर की ज़रूरत नहीं है।
प्रत्येक गणना एक कर्नेल के माध्यम से की जाती है। जब भी आप कोई कर्नेल लॉन्च करते हैं, तो एक नया कर्नेल बनाया जाता है Jupyter स्मरण पुस्तक।
इसका उपयोग कैसे करें: Jupyter नोटबुक
नीचे दिए गए सत्र में, आप सीखेंगे कि इसका उपयोग कैसे करें Jupyter नोटबुक। आप पर्यावरण से परिचित होने के लिए कोड की एक सरल पंक्ति लिखेंगे Jupyter.
चरण 1) आप वर्किंग डायरेक्टरी के अंदर एक फ़ोल्डर जोड़ते हैं जिसमें वे सभी नोटबुक शामिल होंगे जो आप ट्यूटोरियल के दौरान बनाएंगे TensorFlow.
टर्मिनल खोलें और लिखें
mkdir jupyter_tf jupyter notebook
कोड स्पष्टीकरण
- mkdir jupyter_tf: एक फ़ोल्डर बनाएँ जिसका नाम jupyter_tf है
- ज्यूपिटर नोटबुक: खोलें Jupyter वेब एप्लिकेशन
चरण 2) आप पर्यावरण के अंदर नया फ़ोल्डर देख सकते हैं। jupyter_tf फ़ोल्डर पर क्लिक करें।
चरण 3) इस फ़ोल्डर के अंदर, आप अपनी पहली नोटबुक बनाएंगे। बटन पर क्लिक करें नया और Python 3.
चरण 4) आप अंदर हैं Jupyter वातावरण। अब तक, आपकी नोटबुक को Untiltled.ipynb कहा जाता है। यह डिफ़ॉल्ट नाम है जो दिया गया है Jupyter. चलिए इस पर क्लिक करके इसका नाम बदलते हैं पट्टिका और नाम बदलें
आप इसका नाम बदल कर Introduction_jupyter रख सकते हैं
AWS में Jupyter नोटबुक में, आप कोशिकाओं के अंदर कोड, एनोटेशन या पाठ लिखते हैं।
किसी सेल के अंदर आप कोड की एक पंक्ति लिख सकते हैं।
या एकाधिक पंक्तियाँ. Jupyter कोड को एक के बाद एक लाइन पढ़ता है.
उदाहरण के लिए, यदि आप किसी सेल के अंदर निम्नलिखित कोड लिखते हैं।
यह इस आउटपुट का उत्पादन करेगा.
चरण 5) आप कोड की अपनी पहली लाइन लिखने के लिए तैयार हैं। आप देख सकते हैं कि सेल में दो रंग हैं। हरा रंग यह दर्शाता है कि आप संपादन मोड.
हालाँकि, नीला रंग यह दर्शाता है कि आप निष्पादन मोड.
आपके कोड की पहली लाइन गुरु99! प्रिंट करने के लिए होगी। सेल के अंदर, आप लिख सकते हैं
print("Guru99!")
कोड चलाने के दो तरीके हैं Jupyter:
- क्लिक करें और चलाएँ
- कीबोर्ड शॉर्टकट
कोड चलाने के लिए, आप क्लिक कर सकते हैं सेल और फिर सेल चलाएँ और नीचे का चयन करें
आप देख सकते हैं कि कोड सेल के नीचे मुद्रित है और आउटपुट के ठीक बाद एक नया सेल प्रकट हुआ है।
कोड चलाने का एक तेज़ तरीका यह है कि कीबोर्ड शॉर्टकटकीबोर्ड शॉर्टकट तक पहुंचने के लिए, यहां जाएं मदद और कीबोर्ड शॉर्टकट
नीचे MacOS कीबोर्ड के लिए शॉर्टकट की सूची दी गई है। आप संपादक में शॉर्टकट संपादित कर सकते हैं।
इसके लिए शॉर्टकट निम्नलिखित हैं Windows
यह पंक्ति लिखें
print("Hello world!")
और कोड चलाने के लिए कीबोर्ड शॉर्टकट का उपयोग करने का प्रयास करें। Alt+Enter का उपयोग करें। यह सेल को निष्पादित करेगा और नीचे एक नया खाली सेल सम्मिलित करेगा, जैसा आपने पहले किया था।
चरण 6) अब नोटबुक बंद करने का समय आ गया है। पट्टिका और पर क्लिक करें बंद करें और रोकें
नोट: Jupyter स्वचालित रूप से चेकपॉइंट के साथ नोटबुक को सहेजता है। यदि आपके पास निम्न संदेश है:
इसका मतलब Jupyter पिछली चेकपॉइंट के बाद से फ़ाइल को सहेजा नहीं गया। आप नोटबुक को मैन्युअल रूप से सहेज सकते हैं
आपको मुख्य पैनल पर पुनः निर्देशित किया जाएगा। आप देख सकते हैं कि आपकी नोटबुक एक मिनट पहले सहेजी गई है। आप सुरक्षित रूप से लॉगआउट कर सकते हैं।
स्थापित करें Jupyter AWS के साथ नोटबुक
नीचे चरण दर चरण प्रक्रिया दी गई है कि इसे कैसे स्थापित और चलाया जाए Jupyter AWS पर नोटबुक:
यदि आपके पास AWS पर खाता नहीं है, तो निःशुल्क खाता बनाएं यहाँ उत्पन्न करें.
हम निम्नानुसार आगे बढ़ेंगे
- भाग 1: कुंजी जोड़ी सेट करें
- भाग 2: सुरक्षा समूह स्थापित करें
- भाग 3: लॉन्च इंस्टेंस
- भाग 4: Docker स्थापित करें
- भाग 5: इंस्टॉल करें Jupyter
- भाग 6: कनेक्शन बंद करें
भाग 1: कुंजी जोड़ी सेट करें
चरण 1) सेवाएँ और ढूंढें EC2
चरण 2) पैनल में और पर क्लिक करें प्रमुख जोड़े
चरण 3) कुंजी जोड़ी बनाएं पर क्लिक करें
- आप इसे Docker कुंजी कह सकते हैं
- क्रिएट पर क्लिक करें
Docker_key.pem नाम की एक फ़ाइल डाउनलोड होती है।
चरण 4) इसे कॉपी करके फ़ोल्डर की में पेस्ट करें। हमें जल्द ही इसकी ज़रूरत पड़ेगी।
केवल मैक ओएस उपयोगकर्ता के लिए
यह कदम केवल मैक ओएस उपयोगकर्ता के लिए चिंता का विषय है। Windows या लिनक्स उपयोगकर्ता, कृपया भाग 2 पर जाएँ
आपको एक कार्यशील निर्देशिका सेट करनी होगी जिसमें फ़ाइल कुंजी होगी
सबसे पहले, key नाम का एक फ़ोल्डर बनाएँ। हमारे लिए, यह मुख्य फ़ोल्डर Docker के अंदर स्थित है। फिर, आप इस पथ को अपनी कार्यशील निर्देशिका के रूप में सेट करें
mkdir Docker/key cd Docker/key
भाग 2: सुरक्षा समूह स्थापित करें
चरण 1) आपको एक सुरक्षा समूह कॉन्फ़िगर करना होगा। आप इसे पैनल से एक्सेस कर सकते हैं
चरण 2) सुरक्षा समूह बनाएं पर क्लिक करें
चरण 3) अगली स्क्रीन में
- सुरक्षा समूह का नाम “jupyter_docker” दर्ज करें और DescriptDocker के लिए ion सुरक्षा समूह
- आपको 4 नियम जोड़ने होंगे
- ssh: पोर्ट रेंज 22, स्रोत कहीं भी
- http: पोर्ट रेंज 80, स्रोत कहीं भी
- https: पोर्ट रेंज 443, स्रोत कहीं भी
- कस्टम TCP: पोर्ट रेंज 8888, स्रोत कहीं भी
- क्रिएट पर क्लिक करें
चरण 4) नव निर्मित सुरक्षा समूह सूचीबद्ध किया जाएगा
भाग 3: लॉन्च इंस्टेंस
आप अंततः इंस्टैंस बनाने के लिए तैयार हैं
चरण 1) लॉन्च इंस्टेंस पर क्लिक करें
डिफ़ॉल्ट सर्वर आपकी ज़रूरत के लिए पर्याप्त है। आप चुन सकते हैं Amazon Linux AMI. वर्तमान इंस्टेंस 2018.03.0 है.
एएमआई का मतलब है Amazon मशीन छवि। इसमें क्लाउड में संग्रहीत वर्चुअल सर्वर पर चलने वाले इंस्टेंस को सफलतापूर्वक प्रारंभ करने के लिए आवश्यक जानकारी होती है।
ध्यान दें कि AWS के पास गहन शिक्षण के लिए समर्पित सर्वर है जैसे:
- डीप लर्निंग एएमआई (Ubuntu)
- डीप लर्निंग एएमआई
- डीप लर्निंग बेस एएमआई (Ubuntu)
ये सभी अलग-अलग वर्चुअल वातावरण में पहले से इंस्टॉल किए गए डीप लर्निंग फ्रेमवर्क के नवीनतम बाइनरी के साथ आते हैं:
NVidia CUDA, cuDNN और NCCL के साथ-साथ Intel MKL-DNN के साथ पूर्णतः कॉन्फ़िगर किया गया
चरण 2) चुनें t2.microयह एक निःशुल्क टियर सर्वर है। AWS 1 vCPU और 1 GB मेमोरी से लैस यह वर्चुअल मशीन निःशुल्क प्रदान करता है। यह सर्वर कंप्यूटेशन, मेमोरी और नेटवर्क प्रदर्शन के बीच एक अच्छा ट्रेडऑफ़ प्रदान करता है। यह छोटे और मध्यम डेटाबेस के लिए उपयुक्त है
चरण 3) अगली स्क्रीन में सेटिंग्स को डिफ़ॉल्ट रखें और अगला: स्टोरेज जोड़ें पर क्लिक करें
चरण 4) स्टोरेज को 10GB तक बढ़ाएं और Next पर क्लिक करें
चरण 5) सेटिंग्स को डिफ़ॉल्ट रखें और अगला क्लिक करें: सुरक्षा समूह कॉन्फ़िगर करें
चरण 6) वह सुरक्षा समूह चुनें जिसे आपने पहले बनाया था, जो ज्यूपिटर_डॉकर
चरण 7) Revअपनी सेटिंग्स देखें और लॉन्च बटन पर क्लिक करें
चरण 8 ) अंतिम चरण कुंजी युग्म को इंस्टैंस से लिंक करना है।
चरण 8) इंस्टेंस लॉन्च होगा
चरण 9) नीचे वर्तमान में उपयोग में आने वाले उदाहरणों का सारांश दिया गया है। सार्वजनिक IP पर ध्यान दें
चरण 9) कनेक्ट पर क्लिक करें
आपको कनेक्शन विवरण मिलेगा
अपना इंस्टेंस लॉन्च करें (Mac OS उपयोगकर्ता)
सबसे पहले सुनिश्चित करें कि टर्मिनल के अंदर, आपकी कार्यशील निर्देशिका कुंजी जोड़ी फ़ाइल docker वाले फ़ोल्डर की ओर इशारा करती है
कोड चलाएँ
chmod 400 docker.pem
इस कोड से कनेक्शन खोलें.
दो कोड हैं। कुछ मामलों में, पहला कोड टालता है Jupyter नोटबुक खोलने के लिए.
इस स्थिति में, कनेक्शन को बलपूर्वक जोड़ने के लिए दूसरे का उपयोग करें Jupyter EC2 पर नोटबुक.
# 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
पहली बार, आपसे कनेक्शन स्वीकार करने के लिए कहा जाएगा
अपना इंस्टेंस लॉन्च करें (Windows उपयोगकर्ता)
चरण 1) PuTTY और PuTTYgen डाउनलोड करने के लिए इस वेबसाइट पर जाएं पुट्टी
आपको डाउनलोड करने की आवश्यकता है
- PuTTY: इंस्टैंस लॉन्च करें
- PuTTYgen: pem फ़ाइल को ppk में बदलें
अब जब दोनों सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल हो गए हैं, तो आपको .pem फ़ाइल को .ppk में बदलना होगा। PuTTY केवल .ppk पढ़ सकता है। pem फ़ाइल में AWS द्वारा बनाई गई अद्वितीय कुंजी होती है।
चरण 2) PuTTYgen खोलें और लोड पर क्लिक करें। उस फ़ोल्डर को ब्राउज़ करें जहाँ .pem फ़ाइल स्थित है।
चरण 3)फ़ाइल लोड करने के बाद, आपको एक सूचना मिलेगी जिसमें बताया जाएगा कि कुंजी सफलतापूर्वक आयात हो गई है। OK पर क्लिक करें
चरण 4) फिर Save private key पर क्लिक करें। आपसे पूछा जाएगा कि क्या आप इस key को बिना पासफ़्रेज़ के सेव करना चाहते हैं। हाँ पर क्लिक करें।
चरण 5) कुंजी सहेजें
चरण 6) AWS पर जाएं और सार्वजनिक DNS को कॉपी करें
PuTTY खोलें और होस्ट नाम में सार्वजनिक DNS पेस्ट करें
चरण 7)
- बाएं पैनल पर, SSH खोलें और Auth खोलें
- निजी कुंजी ब्राउज़ करें। आपको .ppk का चयन करना चाहिए
- ओपन पर क्लिक करें।
चरण 8)
जब यह चरण पूरा हो जाएगा, तो एक नई विंडो खुलेगी। यदि आपको यह पॉप-अप दिखाई दे तो हाँ पर क्लिक करें
चरण 9)
आपको इस प्रकार लॉगइन करना होगा: ec2-user
चरण 10)
आप इससे जुड़े हुए हैं Amazon लिनक्स एएमआई.
भाग 4: Docker स्थापित करें
जब आप पुट्टी/टर्मिनल के माध्यम से सर्वर से जुड़े होते हैं, तो आप इंस्टॉल कर सकते हैं डाक में काम करनेवाला मज़दूर कंटेनर।
निम्नलिखित कोड निष्पादित करें
sudo yum update -y sudo yum install -y docker sudo service docker start sudo user-mod -a -G docker ec2-user exit
कनेक्शन को फिर से लॉन्च करें
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 उपयोगकर्ता ऊपर बताए अनुसार SSH का उपयोग करते हैं
भाग 5: इंस्टॉल करें Jupyter
चरण 1) बनाएं Jupyter साथ में,
पूर्व निर्मित छवि.
## 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
कोड स्पष्टीकरण
- docker run: छवि चलाएँ
- v: वॉल्यूम संलग्न करें
- ~/work:/home/jovyan/work: वॉल्यूम
- 8888:8888: पोर्ट
- ज्यूपिटर/डेटासाइंस-नोटबुक: छवि
अन्य पूर्व-निर्मित छवियों के लिए, यहां जाएं यहाँ उत्पन्न करें
संरक्षण की अनुमति दें Jupyter AWS नोटबुक
sudo chown 1000 ~/work
चरण 2) देखने के लिए पेड़ स्थापित करें,
हमारी कार्य निर्देशिका आगे
sudo yum install -y tree
चरण 3) कंटेनर और उसका नाम जांचें
आदेश का प्रयोग करें
-
docker ps
- नाम प्राप्त करें और खोलने के लिए लॉग का उपयोग करें Jupyter. इस में Jupyter ट्यूटोरियल में, कंटेनर का नाम है Vigilant_easley. कमांड का उपयोग करें
docker logs vigilant_easley
- यूआरएल प्राप्त करें
चरण 4) यूआरएल में,
(90a3c09282d6 या 127.0.0.1) को अपने इंस्टेंस के पब्लिक DNS से बदलें
http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
चरण 5) नया यूआरएल बन जाएगा,
http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
चरण 6) URL को कॉपी करें और अपने ब्राउज़र में पेस्ट करें।
Jupyter खोलता
चरण 7) आप एक नई नोटबुक लिख सकते हैं,
आपके कार्य फ़ोल्डर में
भाग 6: कनेक्शन बंद करें
टर्मिनल में कनेक्शन बंद करें
exit
AWS पर वापस जाएं और सर्वर बंद करें।
समस्या निवारण
यदि कभी डॉकर काम नहीं करता है, तो इसका उपयोग करके छवि को फिर से बनाने का प्रयास करें
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
सारांश
- Jupyter नोटबुक एक वेब एप्लिकेशन है जहां आप अपना चला सकते हैं Python और आर कोड. समृद्ध जानकारी साझा करना और वितरित करना आसान है डेटा विश्लेषण साथ में Jupyter.
- ज्यूपिटर लॉन्च करने के लिए, टर्मिनल में लिखें: ज्यूपिटर नोटबुक
- आप अपनी नोटबुक को जहां चाहें वहां सेव कर सकते हैं
- एक सेल में आपका Python कर्नेल एक-एक करके कोड पढ़ेगा।
- आप सेल चलाने के लिए शॉर्टकट का उपयोग कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से: Ctrl+Enter