Jupyter Samouczek dotyczący notebooka: Jak zainstalować i używać Jupyter?

Czym jest Jupyter Zeszyt?

Jupyter Notatnik jest aplikacją internetową typu open source do pisania i udostępniania kodów na żywo, równań, wizualizacji z elementami tekstu sformatowanego. Zapewnia wygodny sposób pisania akapitów, równań, tytułów, linków i rysunków w celu przeprowadzenia analizy danych. Jest również przydatna do udostępniania interaktywnych algorytmów odbiorcom w celach dydaktycznych lub demonstracyjnych.

Wprowadzenie do Jupyter Aplikacja do notebooków

Jupyter Aplikacja Notebook to interfejs, w którym możesz pisać skrypty i kody za pośrednictwem przeglądarki internetowej. Z aplikacji można korzystać lokalnie, co oznacza, że ​​nie jest potrzebny dostęp do Internetu ani zdalny serwer.

Każde obliczenie odbywa się za pośrednictwem jądra. Nowe jądro jest tworzone przy każdym uruchomieniu pliku Jupyter Notatnik.

Obecne instalacje są dostarczane Notebook 7, zbudowany na JupyterLaboratorium. jupyter notebook nadal działa i oba czytają to samo .ipynb plik.

Jak używać Jupyter Notatnik

W poniższej sesji dowiesz się, jak z niego korzystać Jupyter Zeszyt. Napiszesz prostą linię kodu, aby zapoznać się ze środowiskiem Jupyter.

Krok 1) Dodajesz folder w katalogu roboczym, w którym będą przechowywane wszystkie notatniki, które utworzysz podczas zajęć dotyczących TensorFlow.

If Jupyter brakuje, biegnij pip install notebook po pierwsze, jako Instrukcja instalacji TensorFlow tak. Następnie otwórz terminal i wpisz

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Wyjaśnienie

• mkdir jupyter_tf: Utwórz folder o nazwie jupyter_tf
• notatnik jupyter: Otwórz Jupyter web-app

Krok 2) Możesz zobaczyć nowy folder wewnątrz środowiska. Kliknij na folder jupyter_tf.

Krok 3) Wewnątrz tego folderu utworzysz swój pierwszy notatnik. Kliknij przycisk Nowości oraz Python 3.

Krok 4) Jesteś wewnątrz Jupyter środowisko. Na razie Twój notatnik nazywa się Untitled.ipynb. Jest to domyślna nazwa nadana przez Jupyter. Zmieńmy jego nazwę, klikając filet oraz przemianować

Możesz zmienić nazwę na Introduction_jupyter

Wewnątrz Jupyter Interfejs notatnika umożliwia pisanie kodu, adnotacji lub tekstu w komórkach.

Wewnątrz komórki możesz napisać pojedynczą linię kodu.

lub wiele linii. Jupyter czyta kod jedna linia po drugiej.

Na przykład, jeżeli napiszesz poniższy kod w komórce.

Wygeneruje ten wynik.

Krok 5) Jesteś gotowy, aby napisać pierwszą linijkę kodu. Zauważ, że komórka ma dwa kolory. Zielony kolor oznacza, że ​​jesteś w tryb edycji.

Niebieski kolor oznacza jednak, że jesteś w środku tryb wykonywania.

Twój pierwszy wiersz kodu zostanie wydrukowany Guru99! Wewnątrz komórki możesz pisać

print("Guru99!")

Istnieją dwa sposoby uruchomienia kodu Jupyter:

• Kliknij i uruchom
• Skróty klawiaturowe

Aby uruchomić kod, możesz kliknąć Komórka , a następnie Uruchom komórki i wybierz poniżej

Możesz zobaczyć, że kod jest drukowany pod komórką, a zaraz po wyjściu pojawiła się nowa komórka.

Szybszym sposobem uruchomienia kodu jest użycie metody Skróty klawiaturowe. Aby uzyskać dostęp do skrótów klawiaturowych, przejdź do Pomoc oraz Skróty klawiaturowe

Poniżej lista skrótów dla klawiatury MacOS. Możesz edytować skróty w edytorze.

Poniżej znajdują się skróty dla Windows

Napisz tę linijkę

print("Hello world!")

i wypróbuj skrót klawiaturowy. Alt+Enter uruchamia komórkę i wstawia nową, pustą komórkę poniżej.

Krok 6) Czas zamknąć Notatnik. Iść do filet i kliknij Zamknij i zatrzymaj

Note: Jupyter automatycznie zapisuje notatnik z punktem kontrolnym. Jeśli masz następujący komunikat:

To znaczy Jupyter nie zapisał pliku od ostatniego punktu kontrolnego. Możesz ręcznie zapisać notatnik

Zostaniesz przekierowany do panelu głównego. Możesz zobaczyć, że Twój notatnik został zapisany minutę temu. Możesz bezpiecznie się wylogować.

Zainstalować Jupyter Notatnik z AWS

Gdy zbiór danych przekroczy pojemność pamięci lokalnej, przenieś notebook na serwer w chmurze. Poniżej znajduje się instrukcja krok po kroku dotycząca instalacji i uruchomienia. Jupyter Notatnik włączony AWS:

Jeśli nie masz konta w AWS, załóż darmowe konto w tym miejscu.

Będziemy postępować w następujący sposób

• Część 1: Skonfiguruj parę kluczy
• Część 2: Skonfiguruj grupę zabezpieczeń
• Część 3: Uruchom instancję
• Część 4: Zainstaluj Dockera
• Część 5: Zainstaluj Jupyter
• Część 6: Zamknij połączenie

Część 1: Skonfiguruj parę kluczy

Krok 1) Iść do Usługi i znajdź EC2

Krok 2) W panelu i kliknij Kluczowe pary

Krok 3) Kliknij opcję Utwórz parę kluczy

1. Można to nazwać kluczem Dockera
2. Kliknij Utwórz

Zostanie pobrany plik o nazwie Docker_key.pem.

Krok 4) Skopiuj i wklej go do klucza folderu. Będziemy go potrzebować wkrótce.

Tylko dla użytkowników systemu Mac OS

Ten krok dotyczy tylko użytkowników systemu Mac OS. Windows Użytkownicy Linuksa mogą przejść bezpośrednio do Części 2.

Musisz ustawić katalog roboczy, który będzie zawierał klucz pliku

Przede wszystkim utwórz folder o nazwie key. Dla nas znajduje się on w głównym folderze Docker. Następnie ustawiasz tę ścieżkę jako katalog roboczy

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Część 2: Skonfiguruj grupę zabezpieczeń

Krok 1) Musisz skonfigurować grupę zabezpieczeń. Dostęp do niego uzyskasz za pomocą panelu

Krok 2) Kliknij opcję Utwórz grupę zabezpieczeń

Krok 3) Na następnym ekranie

1. Wprowadź nazwę grupy zabezpieczeń „jupyter_docker” i opis Grupa zabezpieczeń dla Dockera.
2. Dodaj cztery poniższe reguły przychodzące:
   • ssh: zakres portów 22, źródło Anywhere
   • http: zakres portów 80, źródło Anywhere
   • https: zakres portów 443, źródło Anywhere
   • Niestandardowy protokół TCP: zakres portów 8888, źródło Anywhere
3. Kliknij przycisk Utwórz.

Krok 4) Nowo utworzona grupa zabezpieczeń zostanie wyświetlona na liście

Część 3: Uruchom instancję

W końcu jesteś gotowy, aby utworzyć instancję

Krok 1) Kliknij opcję Uruchom instancję

Domyślny serwer wystarczy. Wybierz Amazon Linux AMI. Zrzuty ekranu pokazują obraz z 2018.03.0; obecne konsole oferują Amazon Linux 2023, więc dopasowuj etykiety, nie piksele.

AMI oznacza Amazon Obraz maszyny. Zawiera informacje wymagane do uruchomienia instancji działającej na serwerze wirtualnym w chmurze.

Pamiętaj, że AWS ma serwer dedykowany do głębokiego uczenia się, taki jak:

• Głębokie uczenie się AMI (Ubuntu)
• AMI głębokiego uczenia
• Baza głębokiego uczenia się AMI (Ubuntu)

Wszystkie z nich zawierają najnowsze wersje binarne frameworków głębokiego uczenia, preinstalowane w oddzielnych środowiskach wirtualnych:

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

Każdy obraz jest w pełni skonfigurowany z NVIDIA CUDA, cuDNN i NCCL, a także Intel MKL-DNN.

Krok 2) Dodaj t2.microJest to serwer w warstwie darmowej. AWS oferuje bezpłatnie tę maszynę wirtualną wyposażoną w 1 vCPU i 1 GB pamięci. Serwer ten zapewnia dobry kompromis między mocą obliczeniową, pamięcią i wydajnością sieci. Nadaje się do małych i średnich obciążeń.

Krok 3) Zachowaj ustawienia domyślne na następnym ekranie i kliknij Dalej: Dodaj pamięć

Krok 4) Zwiększ pamięć do 10 GB i kliknij Dalej

Krok 5) Zachowaj ustawienia domyślne i kliknij Dalej: Skonfiguruj grupę zabezpieczeń

Krok 6) Wybierz utworzoną wcześniej grupę zabezpieczeń, tj jupyter_docker

Krok 7) Revprzejrzyj swoje ustawienia i kliknij przycisk uruchamiania

Krok 8) Ostatnim krokiem jest połączenie pary kluczy z instancją.

Krok 9) Instancja zostanie uruchomiona

Krok 10) Poniżej znajduje się podsumowanie aktualnie używanych instancji. Zwróć uwagę na publiczny adres IP.

Krok 11) Kliknij Połącz

Szczegóły połączenia znajdziesz tutaj

Uruchom swoją instancję (użytkownicy Mac OS)

Najpierw wskaż katalog roboczy terminala na folder zawierający plik pary kluczy.

uruchom kod

chmod 400 docker.pem

Otwórz połączenie za pomocą tego kodu.

Są dwa polecenia. Czasami pierwsze zatrzymuje Jupyter otwierając notatnik.

W takim przypadku użyj drugiego, aby wymusić połączenie Jupyter Notatnik na 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

Za pierwszym razem zostaniesz poproszony o zaakceptowanie połączenia

Uruchom instancję (Windows użytkownicy)

Krok 1) Przejdź do tej witryny, aby pobrać programy PuTTY i PuTTYgen PuTTY

Musisz pobrać

• PuTTY: uruchom instancję
• PuTTYgen: przekonwertuj plik pem na ppk

Teraz, gdy oba programy są już zainstalowane, należy przekonwertować plik .pem na .ppk. PuTTY może odczytywać tylko pliki .ppk. Plik pem zawiera unikalny klucz utworzony przez AWS.

Krok 2) Otwórz PuTTYgen i kliknij Załaduj. Przeglądaj folder, w którym znajduje się plik .pem.

Krok 3) Po załadowaniu pliku powinieneś otrzymać informację, że klucz został pomyślnie zaimportowany. Kliknij OK

Krok 4) Następnie kliknij Zapisz klucz prywatny. Zostaniesz zapytany, czy chcesz zapisać ten klucz bez hasła. Kliknij tak.

Krok 5) Zapisz klucz

Krok 6) Przejdź do AWS i skopiuj publiczny DNS

Otwórz PuTTY i wklej publiczny DNS w nazwie hosta

Krok 7)

1. Na lewym panelu rozwiń SSH i otwórz Auth
2. Przeglądaj klucz prywatny. Powinieneś wybrać plik .ppk
3. Kliknij Otwórz.

Krok 8)

Po wykonaniu tego kroku otworzy się nowe okno. Kliknij Tak, jeśli zobaczysz to wyskakujące okienko

Krok 9)

Musisz zalogować się jako: ec2-user

Krok 10)

Jesteś podłączony do Amazon Linux-AMI.

Część 4: Zainstaluj Dockera

Samouczek Dockera obejmuje słownictwo kontenerów używane poniżej.

Po połączeniu z serwerem za pomocą PuTTY lub terminala możesz zainstalować Doker silnik.

Wykonaj następujące kody. Włącz Amazon Linux 2023, użyj dnf dla yum oraz systemctl start docker dla service docker start.

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

Uruchom ponownie połączenie

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 użytkownicy łączą się ponownie z PuTTY dokładnie tak, jak opisano powyżej.

Część 5: Zainstaluj Jupyter

Krok 1) utworzyć Jupyter kontener z gotowego obrazu:

## 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 Wyjaśnienie

• uruchomienie okna dokowanego: Uruchom obraz
• v: dołącz wolumin
• ~/work:/home/jovyan/work: Tom
• 8888:8888: port
• jupyter/datascience-notebook: Obraz

Aby zapoznać się z innymi gotowymi obrazami, przejrzyj Jupyter Repozytorium Docker StacksOd października 2023 r. te obrazy są dostępne na Quay.io, więc pobierz quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook dla PySpark; kopie Docker Hub są zamrożone.

Pozwól kontenerowi pisać do zamontowanego work folder, aby notatniki przetrwały ponowne uruchomienie:

sudo chown 1000 ~/work

Krok 2) Zainstalować tree aby móc sprawdzić katalog roboczy:

sudo yum install -y tree

Krok 3) Sprawdź pojemnik i jego nazwę

Uruchom poniższe polecenia w podanej kolejności:

1. Wypisz uruchomione kontenery:

   docker ps

2. Przeczytaj dziennik kontenera Jupyter URLTutaj kontener nosi nazwę vigilant_easley:

   docker logs vigilant_easley

3. Skopiuj URL, z jego tokenem, z dziennika.

Krok 4) W URL z dziennika zamień hosta (90a3c09282d6 lub 127.0.0.1) na swój publiczny serwer DNS:

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

Krok 5) Nowa URL staje się,

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

Krok 6) Skopiuj i wklej URL do przeglądarki.

Jupyter Otwiera

Krok 7) Teraz możesz utworzyć nowy notatnik w swoim work teczka.

Część 6: Zamknij połączenie

Zamknij połączenie w terminalu

exit

Wróć do AWS i zatrzymaj serwer.

Rozwiązywanie problemów

Jeśli Docker nie działa, odbuduj obraz za pomocą

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

FAQ