Jupyter 노트북 튜토리얼: 설치 및 사용 방법 Jupyter?

Jupyter 공책?

Jupyter 수첩 서식 있는 텍스트 요소가 포함된 라이브 코드, 방정식, 시각화를 작성하고 공유하기 위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 데이터 분석을 실행하기 위해 단락, 방정식, 제목, 링크 및 그림을 작성하는 편리한 방법을 제공합니다. 또한 교육이나 시연 목적으로 청중과 대화형 알고리즘을 공유하는 데 유용합니다.

장점 소개 Jupyter 노트북 앱

최대 XNUMXW 출력을 제공하는 Jupyter 노트북 앱은 웹 브라우저를 통해 스크립트와 코드를 작성할 수 있는 인터페이스입니다. 앱은 로컬에서 사용할 수 있습니다. 즉, 인터넷 접속이나 원격 서버가 필요하지 않습니다.

장점 소개 Jupyter 노트북 앱

각 계산은 커널을 통해 수행됩니다. 실행할 때마다 새로운 커널이 생성됩니다. Jupyter 노트북입니다.

이용 방법 Jupyter 수첩

아래 세션에서는 사용 방법을 배우게 됩니다. Jupyter 공책. 환경에 익숙해지기 위해 간단한 코드 줄을 작성합니다. Jupyter.

단계 1) 튜토리얼 중에 생성할 모든 Notebook이 포함된 폴더를 작업 디렉터리 내에 추가합니다. TensorFlow.

터미널을 열고 쓰세요

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

코드 설명

  • mkdir jupyter_tf: 폴더 이름 생성 jupyter_tf
  • jupyter 노트북: 열기 Jupyter 웹 응용 프로그램

  Jupyter 수첩

단계 2) 환경 내부에서 새 폴더를 볼 수 있습니다. 폴더를 클릭하세요. jupyter_tf.

  Jupyter 수첩

단계 3) 이 폴더 안에 첫 번째 노트북을 만듭니다. 버튼을 클릭하세요 신제품파이썬 3.

  Jupyter 수첩

단계 4) 당신은 안에 있습니다 Jupyter 환경. 지금까지 노트북 이름은 Untiltled.ipynb입니다. 이것은 에서 지정한 기본 이름입니다. Jupyter. 클릭해서 이름을 바꾸자 입양 부모로서의 귀하의 적합성을 결정하기 위해 미국 이민국에이름 바꾸기

  Jupyter 수첩

이름을 바꿀 수 있습니다.jupyter

  Jupyter 수첩

AWS에서는 Jupyter 노트북에서는 셀 내부에 코드, 주석 또는 텍스트를 작성할 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

셀 안에는 한 줄의 코드를 작성할 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

또는 여러 줄. Jupyter 코드를 한 줄씩 읽습니다.

  Jupyter 수첩

예를 들어, 다음과 같이 쓴다면wing 셀 내부의 코드.

  Jupyter 수첩

이 출력이 생성됩니다.

  Jupyter 수첩

단계 5) 첫 번째 코드 줄을 작성할 준비가 되었습니다. 셀에 두 가지 색상이 있음을 알 수 있습니다. 녹색은 현재 상태를 의미합니다. 편집 모드.

  Jupyter 수첩

그러나 파란색은 현재 상태를 나타냅니다. 실행 모드.

  Jupyter 수첩

첫 번째 코드 줄은 Guru99!를 인쇄하는 것입니다. 셀 안에는 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

print("Guru99!")

코드를 실행하는 방법에는 두 가지가 있습니다. Jupyter:

  • 클릭하고 실행하세요
  • 키보드 바로 가기

코드를 실행하려면 다음을 클릭하세요. 세포 그리고 셀을 실행하고 아래 선택

  Jupyter 수첩

코드가 셀 아래에 인쇄되고 출력 직후에 새 셀이 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

코드를 실행하는 더 빠른 방법은 다음을 사용하는 것입니다. 키보드 바로 가기. 키보드 단축키에 액세스하려면 다음으로 이동하세요. 도움말키보드 바로 가기

  Jupyter 수첩

단축키 목록 아래 MacOS 건반. 편집기에서 바로가기를 편집할 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

FOLLOwing 바로 가기는 Windows

  Jupyter 수첩

이 줄을 쓰세요

print("Hello world!")

키보드 단축키를 사용하여 코드를 실행해 보세요. Alt+Enter를 사용하세요. 이전과 마찬가지로 셀을 실행하고 아래에 새로운 빈 셀을 삽입합니다.

  Jupyter 수첩

단계 6) 이제 노트북을 닫을 시간입니다. 이동 입양 부모로서의 귀하의 적합성을 결정하기 위해 미국 이민국에 그리고 클릭 닫기 및 중지

  Jupyter 수첩

주의 사항: Jupyter 체크포인트가 포함된 노트북을 자동으로 저장합니다. 팔로우가 있다면wing 메시지:

  Jupyter 수첩

그 뜻은 Jupyter 마지막 체크포인트 이후 파일을 저장하지 않았습니다. 노트북을 수동으로 저장할 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

기본 패널로 리디렉션됩니다. XNUMX분 전에 노트북이 저장되었음을 확인할 수 있습니다. 안전하게 로그아웃하실 수 있습니다.

  Jupyter 수첩

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

다음은 설치 및 실행 방법에 대한 단계별 프로세스입니다. Jupyter AWS의 노트북:

AWS에 계정이 없으면 무료 계정을 만드십시오. 여기를 눌러 더 많은 정보를 찾으세요..

다음과 같이 진행하겠습니다

1부: 키 쌍 설정

단계 1) We Buy Orders 신청서를 클릭하세요. SERVICES 그리고 발견 EC2

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

단계 2) 패널에서 다음을 클릭하세요. 키 쌍

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

단계 3) 키 쌍 생성을 클릭하세요.

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

  1. Docker 키라고 부를 수 있습니다.
  2. 만들기 클릭

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

Docker_key.pem이라는 파일 이름이 다운로드됩니다.

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

단계 4) 복사하여 폴더 키에 붙여넣으세요. 곧 필요할 것입니다.

Mac OS 사용자 전용

이 단계는 Mac OS 사용자에게만 적용됩니다. 을 위한 Windows 또는 Linux 사용자는 PART 2로 진행하세요.

파일 키를 포함할 작업 디렉터리를 설정해야 합니다.

먼저 key라는 폴더를 생성해주세요. 우리의 경우 기본 폴더 Docker 내부에 있습니다. 그런 다음 이 경로를 작업 디렉터리로 설정합니다.

mkdir Docker/key
cd Docker/key

설치 Jupyter AWS가 포함된 노트북

2부: 보안 그룹 설정

단계 1) 보안 그룹을 구성해야 합니다. 패널을 통해 접근할 수 있습니다.

보안 그룹 설정

단계 2) 보안 그룹 생성을 클릭하세요.

보안 그룹 설정

단계 3) 다음 화면에서

  1. 보안 그룹 이름을 입력하세요.jupyter_docker” 및 설명 Docker용 보안 그룹
  2. 위에 4개의 규칙을 추가해야 합니다.
  • SSH: 포트 범위 22, 소스 어디서나
  • http: 포트 범위 80, 소스 어디서나
  • https: 포트 범위 443, 소스 어디서나
  • 사용자 정의 TCP: 포트 범위 8888, 소스는 어디서나
  1. 만들기 클릭

보안 그룹 설정

단계 4) 새로 생성된 보안 그룹이 나열됩니다.

보안 그룹 설정

3부: 인스턴스 시작

드디어 인스턴스를 생성할 준비가 되었습니다.

인스턴스 시작

단계 1) 인스턴스 시작을 클릭하세요.

인스턴스 시작

기본 서버는 귀하의 필요에 충분합니다. 당신은 선택할 수 있습니다 Amazon 리눅스 AMI. 현재 인스턴스는 2018.03.0입니다.

AMI는 약자 Amazon 머신 이미지. 여기에는 클라우드에 저장된 가상 서버에서 실행되는 인스턴스를 성공적으로 시작하는 데 필요한 정보가 포함되어 있습니다.

인스턴스 시작

AWS에는 다음과 같은 딥 러닝 전용 서버가 있습니다.

  • 딥 러닝 AMI(우분투)
  • 딥 러닝 AMI
  • 딥 러닝 베이스 AMI(Ubuntu)

이들 모두는 별도의 가상 환경에 사전 설치된 딥 러닝 프레임워크의 최신 바이너리와 함께 제공됩니다.

NVidia CUDA, cuDNN, NCCL은 물론 Intel MKL-DNN으로 완벽하게 구성됨

단계 2) 왼쪽 메뉴에서 t2.micro. 무료 계층 서버입니다. AWS는 vCPU 1개와 1GB 메모리를 갖춘 이 가상 머신을 무료로 제공합니다. 이 서버는 계산, 메모리 및 네트워크 성능 간의 적절한 균형을 제공합니다. 중소형 데이터베이스에 적합합니다.

인스턴스 시작

단계 3) 다음 화면에서 설정을 기본값으로 유지하고 다음: 스토리지 추가를 클릭하세요.

인스턴스 시작

단계 4) 저장용량을 10GB로 늘리고 다음을 클릭하세요.

인스턴스 시작

단계 5) 설정을 기본값으로 유지하고 다음: 보안 그룹 구성을 클릭합니다.

인스턴스 시작

단계 6) 이전에 생성한 보안 그룹을 선택합니다. jupyter_docker

인스턴스 시작

단계 7) 설정을 검토하고 시작 버튼을 클릭하세요.

인스턴스 시작

8 단계 ) 마지막 단계는 키 쌍을 인스턴스에 연결하는 것입니다.

인스턴스 시작

단계 8) 인스턴스가 시작됩니다

인스턴스 시작

단계 9) 현재 사용 중인 인스턴스를 요약하면 다음과 같습니다. 공용 IP를 참고하세요.

인스턴스 시작

단계 9) 연결을 클릭하십시오.

인스턴스 시작

연결 세부정보를 찾을 수 있습니다.

인스턴스 시작

인스턴스 시작(Mac OS 사용자)

먼저 터미널 내부에서 작업 디렉터리가 키 쌍 파일 docker가 있는 폴더를 가리키는지 확인하세요.

코드를 실행하다

chmod 400 docker.pem

이 코드로 연결을 엽니다.

두 가지 코드가 있습니다. 어떤 경우에는 첫 번째 코드가 피합니다. Jupyter 노트북을 엽니 다.

이 경우 두 번째 것을 사용하여 강제로 연결하십시오. Jupyter EC2의 노트북.

# 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

처음에는 연결을 수락하라는 메시지가 표시됩니다.

인스턴스 시작(Mac OS 사용자)

인스턴스를 시작합니다(Windows 사용자)

단계 1) PuTTY 및 PuTTYgen을 다운로드하려면 이 웹사이트로 이동하세요. 퍼티

당신은 다운로드해야합니다

  • PuTTY: 인스턴스 시작
  • PuTTYgen: pem 파일을 ppk로 변환

인스턴스 시작(Windows 사용자)

이제 두 소프트웨어가 모두 설치되었으므로 .pem 파일을 .ppk로 변환해야 합니다. PuTTY는 .ppk만 읽을 수 있습니다. pem 파일에는 AWS에서 생성한 고유 키가 포함되어 있습니다.

단계 2) PuTTYgen을 열고 로드를 클릭합니다. .pem 파일이 있는 폴더를 찾습니다.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 3)파일을 로드한 후에는 키를 성공적으로 가져왔다는 알림이 표시됩니다. 확인을 클릭하세요

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 4) 그런 다음 개인 키 저장을 클릭합니다. 암호 없이 이 키를 저장할 것인지 묻는 메시지가 나타납니다. 예를 클릭하세요.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 5) 키 저장

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 6) AWS로 이동하여 퍼블릭 DNS를 복사하세요.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

PuTTY를 열고 호스트 이름에 퍼블릭 DNS를 붙여넣습니다.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 7)

  1. 왼쪽 패널에서 SSH를 펼치고 인증을 엽니다.
  2. 개인 키를 찾아보세요. .ppk를 선택해야 합니다.
  3. 열기를 클릭하십시오.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 8)

이 단계가 완료되면 새 창이 열립니다. 이 팝업이 나타나면 예를 클릭하세요.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 9)

ec2-user로 로그인해야 합니다.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

단계 10)

당신은 다음에 연결되어 있습니다 Amazon 리눅스 AMI.

인스턴스 시작(Windows 사용자)

4부: Docker 설치

Putty/Terminal을 통해 서버에 접속한 상태에서 설치가 가능합니다. 도커 컨테이너.

팔로우를 실행하세요.wing 코드

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

연결을 다시 시작하십시오.

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 사용자는 위에서 언급한 대로 SSH를 사용합니다.

파트 5: 설치 Jupyter

단계 1) 만들기 Jupyter 와,

미리 만들어진 이미지.

## 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

코드 설명

  • docker run: 이미지 실행
  • v: 볼륨 연결
  • ~/work:/home/jovyan/work: 볼륨
  • 8888:8888: 포트
  • jupyter/datascience-notebook: 이미지

다른 사전 빌드 이미지를 보려면 다음으로 이동하세요. 여기를 눌러 더 많은 정보를 찾으세요.

보존 허용 Jupyter AWS 노트북

sudo chown 1000 ~/work

단계 2) 트리를 설치해서 보고,

다음 작업 디렉토리

sudo yum install -y tree

Docker 설치

단계 3) 컨테이너와 이름을 확인하세요.

사용 명령

  1. docker ps
  2. 이름을 알아내고 로그를 사용하여 엽니다. Jupyter. 이번에 Jupyter 튜토리얼에서 컨테이너 이름은 vigilant_easley입니다. 명령 사용
    docker logs vigilant_easley
  3. URL 가져오기

Docker 설치

단계 4) URL에서

(90a3c09282d6 또는 127.0.0.1)을 인스턴스의 퍼블릭 DNS로 바꿉니다.

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

Docker 설치

단계 5) 새 URL은 다음과 같습니다.

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

단계 6) URL을 복사하여 브라우저에 붙여넣으세요.

Jupyter 엽니 다

Docker 설치

단계 7) 새로운 노트를 작성할 수 있습니다.

작업 폴더에

Docker 설치

6부: 연결 닫기

터미널에서 연결을 닫습니다

exit

AWS로 돌아가서 서버를 중지합니다.

연결 닫기

문제해결

Docker가 작동하지 않으면 다음을 사용하여 이미지를 다시 빌드해 보세요.

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

요약

  • Jupyter Notebook은 Python을 실행할 수 있는 웹 애플리케이션입니다. R 코드. 공유하기 쉽고 풍부하게 전달됩니다. 데이터 분석 과 Jupyter.
  • 개시하다 jupyter, 터미널에 다음을 작성하십시오. jupyter 수첩
  • 원하는 곳에 노트북을 저장할 수 있습니다.
  • 셀에는 Python 코드가 포함되어 있습니다. 커널은 코드를 하나씩 읽습니다.
  • 바로가기를 사용하여 셀을 실행할 수 있습니다. 기본적으로: Ctrl+Enter