Jupyter Notebook-veiledning: Hvordan installere og bruke Jupyter?

Hva er Jupyter Notisbok?

Jupyter bærbare er en åpen kildekode-nettapplikasjon for å skrive og dele levende koder, ligninger, visualiseringer med rik tekstelementer. Det gir en praktisk måte å skrive avsnitt, ligninger, titler, lenker og figurer for å kjøre dataanalyse. Det er også nyttig for å dele interaktive algoritmer med publikum for undervisning eller demonstrasjon.

Introduksjon til Jupyter Notebook-app

Ocuco Jupyter Notebook-appen er grensesnittet der du kan skrive skript og koder gjennom nettleseren din. Appen kan brukes lokalt, noe som betyr at du ikke trenger internettilgang, eller en ekstern server.

Hver beregning gjøres via en kjerne. En ny kjerne opprettes hver gang du starter en Jupyter Notebook.

Bruksanvisning Jupyter bærbare

I økten nedenfor lærer du hvordan du bruker Jupyter Notisbok. Du vil skrive en enkel kodelinje for å bli kjent med miljøet til Jupyter.

Trinn 1) Du legger til en mappe i arbeidskatalogen som vil inneholde alle notatbøkene du vil lage under veiledningene om tensorflow.

Åpne terminalen og skriv

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Kode Forklaring

mkdir jupyter_tf: Lag en mappe med navn jupyter_tf
jupyter notatbok: Åpen Jupyter web-app

Trinn 2) Du kan se den nye mappen inne i miljøet. Klikk på mappen jupyter_tf.

Trinn 3) Inne i denne mappen vil du lage din første notatbok. Klikk på knappen Ny og Python 3.

Trinn 4) Du er inne i Jupyter miljø. Så langt heter notatboken din Untiltled.ipynb. Dette er standardnavnet gitt av Jupyter. La oss gi det nytt navn ved å klikke på filet og Gi nytt navn

Du kan gi det nytt navn til Introduction_jupyter

I AWS Jupyter Notebook, du skriver koder, merknader eller tekst inne i cellene.

Inne i en celle kan du skrive en enkelt linje med kode.

eller flere linjer. Jupyter leser koden den ene linjen etter den andre.

For eksempel hvis du skriver følgende kode inne i en celle.

Det vil produsere denne utgangen.

Trinn 5) Du er klar til å skrive din første kodelinje. Du kan legge merke til at cellen har to farger. Den grønne fargen betyr at du er i redigeringsmodus.

Den blå fargen indikerer imidlertid at du er med utførelsesmodus.

Den første linjen med kode vil være å skrive ut Guru99!. Inne i cellen kan du skrive

print("Guru99!")

Det er to måter å kjøre en kode på Jupyter:

Klikk og kjør
Snarveier

For å kjøre koden kan du klikke på Cell og deretter Kjør celler og velg nedenfor

Du kan se at koden er skrevet ut under cellen og en ny celle har dukket opp rett etter utdata.

En raskere måte å kjøre en kode på er å bruke Snarveier. For å få tilgang til hurtigtastene, gå til Hjelp og Snarveier

Nedenfor listen over snarveier for et MacOS-tastatur. Du kan redigere snarveiene i redigeringsprogrammet.

Følgende er snarveier for Windows

Skriv denne linjen

print("Hello world!")

og prøv å bruke hurtigtastene for å kjøre koden. Bruk alt+enter. den vil kjøre cellen og sette inn en ny tom celle under, som du gjorde før.

Trinn 6) Det er på tide å lukke Notebook-en. Gå til filet og klikk på Lukk og stopp

Merknader: Jupyter lagrer automatisk notatboken med sjekkpunkt. Hvis du har følgende melding:

Det betyr Jupyter har ikke lagret filen siden siste sjekkpunkt. Du kan lagre notatboken manuelt

Du vil bli omdirigert til hovedpanelet. Du kan se at notatboken din har blitt lagret for et minutt siden. Du kan trygt logge ut.

Install Jupyter Notatbok med AWS

Nedenfor er en trinnvis prosess for hvordan du installerer og kjører Jupyter Notatbok på AWS:

Hvis du ikke har en konto hos AWS, opprett en gratis konto her..

Vi fortsetter som følger

Del 1: Sett opp et nøkkelpar
Del 2: Sett opp en sikkerhetsgruppe
Del 3: Start forekomst
Del 4: Installer Docker
Del 5: Installer Jupyter
Del 6: Tett tilkobling

DEL 1: Sett opp et nøkkelpar

Trinn 1) Gå til tjenester og finne EC2

Trinn 2) I panelet og klikk på Nøkkelpar

Trinn 3) Klikk på Opprett nøkkelpar

Du kan kalle det Docker-nøkkel
Klikk på Opprett

Et filnavn Docker_key.pem lastes ned.

Trinn 4) Kopier og lim den inn i mappenøkkelen. Vi trenger det snart.

Kun for Mac OS-brukere

Dette trinnet gjelder kun Mac OS-brukere. Til Windows eller Linux-brukere, fortsett til DEL 2

Du må angi en arbeidskatalog som skal inneholde filnøkkelen

Først av alt, opprett en mappe som heter nøkkel. For oss ligger den inne i hovedmappen Docker. Deretter setter du denne banen som din arbeidskatalog

mkdir Docker/key
cd Docker/key

DEL 2: Sett opp en sikkerhetsgruppe

Trinn 1) Du må konfigurere en sikkerhetsgruppe. Du får tilgang til det med panelet

Trinn 2) Klikk på Opprett sikkerhetsgruppe

Trinn 3) I neste skjermbilde

Skriv inn sikkerhetsgruppenavnet "jupyter_docker" og Description Security Group for Docker
Du må legge til 4 regler på toppen av

ssh: portområde 22, kilde hvor som helst
http: portområde 80, kilde hvor som helst
https: portområde 443, kilde hvor som helst
Egendefinert TCP: portområde 8888, kilde hvor som helst

Klikk på Opprett

Trinn 4) Den nyopprettede sikkerhetsgruppen vil bli oppført

Del 3: Start forekomst

Du er endelig klar til å opprette forekomsten

Trinn 1) Klikk på Start forekomst

Standardserveren er nok for ditt behov. Du kan velge Amazon Linux AMI. Den nåværende instansen er 2018.03.0.

AMI står for Amazon Maskinbilde. Den inneholder informasjonen som kreves for å starte en forekomst som kjører på en virtuell server lagret i skyen.

Merk at AWS har en server dedikert til dyp læring som:

Deep Learning AMI (Ubuntu)
Deep Learning AMI
Deep Learning Base AMI (Ubuntu)

Alle leveres med de nyeste binærfilene for dyplæringsrammeverk forhåndsinstallert i separate virtuelle miljøer:

TensorFlow,
Caffe
PyTorch,
Keras,
Theano
CNTK.

Fullt konfigurert med NVidia CUDA, cuDNN og NCCL samt Intel MKL-DNN

Trinn 2) Velg t2.micro. Det er en gratis tier server. AWS tilbyr gratis denne virtuelle maskinen utstyrt med 1 vCPU og 1 GB minne. Denne serveren gir en god avveining mellom beregning, minne og nettverksytelse. Den passer for små og mellomstore databaser

Trinn 3) Behold standardinnstillingene i neste skjermbilde og klikk Neste: Legg til lagring

Trinn 4) Øk lagringsplassen til 10 GB og klikk på Neste

Trinn 5) Behold standardinnstillingene og klikk på Neste: Konfigurer sikkerhetsgruppe

Trinn 6) Velg sikkerhetsgruppen du opprettet før, som er jupyter_docker

Trinn 7) Revse innstillingene dine og klikk på startknappen

Trinn 8 ) Det siste trinnet er å koble nøkkelparet til instansen.

Trinn 8) Forekomsten vil starte

Trinn 9) Nedenfor et sammendrag av forekomstene som er i bruk. Legg merke til den offentlige IP-en

Trinn 9) Klikk på Connect

Du finner tilkoblingsdetaljene

Start forekomsten din (Mac OS-brukere)

Pass først på at inne i terminalen peker arbeidskatalogen din til mappen med nøkkelparet fil docker

kjøre koden

chmod 400 docker.pem

Åpne forbindelsen med denne koden.

Det er to koder. i noen tilfeller unngår den første koden Jupyter for å åpne notatboken.

I dette tilfellet bruker du den andre til å tvinge tilkoblingen inn Jupyter Notebook på 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

Første gang blir du bedt om å godta tilkoblingen

Start forekomsten din (Windows brukere)

Trinn 1) Gå til denne nettsiden for å laste ned PuTTY og PuTTYgen PuTTY

Du må laste ned

PuTTY: start forekomsten
PuTTYgen: konverter pem-filen til ppk

Nå som begge programvarene er installert, må du konvertere .pem-filen til .ppk. PuTTY kan bare lese .ppk. Pem-filen inneholder den unike nøkkelen laget av AWS.

Trinn 2) Åpne PuTTYgen og klikk på Last inn. Bla gjennom mappen der .pem-filen ligger.

Trinn 3)Etter at du har lastet inn filen, bør du få en melding som informerer deg om at nøkkelen er vellykket importert. Klikk på OK

Trinn 4) Klikk deretter på Lagre privat nøkkel. Du blir spurt om du vil lagre denne nøkkelen uten en passordfrase. Klikk på ja.

Trinn 5) Lagre nøkkelen

Trinn 6) Gå til AWS og kopier den offentlige DNS

Åpne PuTTY og lim inn den offentlige DNS-en i vertsnavnet

Trinn 7)

På venstre panel folder du ut SSH og åpner Auth
Bla gjennom den private nøkkelen. Du bør velge .ppk
Klikk på Åpne.

Trinn 8)

Når dette trinnet er gjort, åpnes et nytt vindu. Klikk Ja hvis du ser denne popup-vinduet

Trinn 9)

Du må logge inn som: ec2-user

Trinn 10)

Du er koblet til Amazon Linux AMI.

Del 4: Installer Docker

Mens du er koblet til serveren via Putty/Terminal, kan du installere Docker container.

Utfør følgende koder

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

Start tilkoblingen igjen

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 brukere bruker SSH som nevnt ovenfor

Del 5: Installer Jupyter

Trinn 1) Opprett Jupyter med,

forhåndsbygd bilde.

## 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

Kode Forklaring

docker run: Kjør bildet
v: feste et volum
~/work:/home/jovyan/work: Volum
8888:8888: port
jupyter/datascience-notebook: Bilde

For andre forhåndsbyggede bilder, gå her.

Tillat konservering Jupyter AWS notatbok

sudo chown 1000 ~/work

Trinn 2) Installer treet for å se,

vår arbeidskatalog neste

sudo yum install -y tree

Trinn 3) Sjekk beholderen og navnet

Bruk kommando

```
docker ps
```
Få navnet og bruk loggen for å åpne Jupyter. I denne Jupyter opplæringen, beholderens navn er vigilant_easley. Bruk kommando
```
docker logs vigilant_easley
```
Få URL-en

Trinn 4) I URL-en,

Erstatt (90a3c09282d6 eller 127.0.0.1) med offentlig DNS for forekomsten din

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

Trinn 5) Den nye URL-en blir,

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

Trinn 6) Kopier og lim inn URL-en i nettleseren din.

Jupyter Åpner

Trinn 7) Du kan skrive en ny notatbok,

i arbeidsmappen din

Del 6: Tett tilkobling

Lukk tilkoblingen i terminalen

exit

Gå tilbake til AWS og stopp serveren.

Feilsøking

Hvis docker noen gang ikke fungerer, prøv å gjenoppbygge bildet ved å bruke

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

Sammendrag

Jupyter notebook er en nettapplikasjon der du kan kjøre din Python og R-koder. Det er enkelt å dele og levere rikt dataanalyse med Jupyter.
For å starte jupyter, skriv i terminalen: jupyter notebook
Du kan lagre notatboken din hvor du vil
En celle inneholder din Python kode. Kjernen vil lese koden én etter én.
Du kan bruke snarveien til å kjøre en celle. Som standard: Ctrl+Enter