Jupyter Tutorial do Notebook: como instalar e usar Jupyter?

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Jupyter O Notebook é um aplicativo web de código aberto que combina código executável, equações, visualizações e texto narrativo em um único documento compartilhável, funcionando igualmente bem em um laptop ou em um servidor AWS.

  • 🔘 Ideia central: Code As células, as células Markdown e seus resultados ficam armazenados em um único arquivo .ipynb.
  • ☑️ Modelo de kernel: Cada notebook se vincula a um kernel, o processo que executa cada célula.
  • ✅ Início local: O comando jupyter notebook abre o painel de controle, onde Novo e Python 3. Crie um caderno.
  • 🧪 Executar e editar: Verde significa modo de edição, azul significa modo de comando, Alt+Enter executa uma célula e adiciona uma nova.
  • 🛠️ Caminho na nuvem: Um par de chaves EC2, um grupo de segurança na porta 8888 e uma imagem Docker permitem migrar o sistema para a AWS.
  • 🔒 Fique seguro: O comando "Fechar e Parar" libera o kernel; pare.ping A instância encerra a cobrança da AWS.
Saiba Mais

Jupyter Instalação e utilização do notebook

O que é a Jupyter Caderno?

Jupyter Portátil é um aplicativo da web de código aberto para escrever e compartilhar códigos ao vivo, equações e visualizações com elementos de rich text. Ele fornece uma maneira conveniente de escrever parágrafos, equações, títulos, links e figuras para executar análises de dados. Também é útil para compartilhar algoritmos interativos com seu público para fins de ensino ou demonstração.

Introduction to Jupyter Notebook App

O Jupyter Notebook App é a interface onde você pode escrever seus scripts e códigos através de seu navegador. O aplicativo pode ser usado localmente, o que significa que você não precisa de acesso à Internet ou de um servidor remoto.

Jupyter Interface do aplicativo Notebook em execução em um navegador da web

Cada cálculo é feito através de um kernel. Um novo kernel é criado cada vez que você inicia um Jupyter Caderno.

As instalações atuais enviam Notebook 7, construído em JupyterLaboratório jupyter notebook Ainda funciona, e ambos leem o mesmo. .ipynb arquivo.

Como usar Jupyter Portátil

Na sessão abaixo, você aprenderá como usar Jupyter Caderno. Você escreverá uma linha simples de código para se familiarizar com o ambiente de Jupyter.

Passo 1) Você adiciona uma pasta dentro do diretório de trabalho que conterá todos os notebooks que você criar durante os tutoriais sobre TensorFlow.

If Jupyter está faltando, execute pip install notebook primeiro, como o Guia de instalação do TensorFlow faz isso. Em seguida, abra o Terminal e escreva

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Explicação

  • mkdir jupyter_tf: Cria uma pasta chamada jupyter_tf
  • caderno jupyter: Aberto Jupyter web-app

Saída do terminal após executar `mkdir jupyter_tf` e `jupyter notebook`.

Passo 2) Você pode ver a nova pasta dentro do ambiente. Clique na pasta jupyter_tf.

Jupyter painel mostrando a nova pasta jupyter_tf

Passo 3) Dentro desta pasta você criará seu primeiro caderno. Clique no botão New e Python 3.

Jupyter Novo menu com o Python 3 opções de kernel

Passo 4) Você está dentro do Jupyter ambiente. Até o momento, seu notebook se chama Untitled.ipynb. Este é o nome padrão fornecido por Jupyter. Vamos renomeá-lo clicando em Envie o e Rebatizar

Jupyter Menu Arquivo com o comando Renomear selecionado

Você pode renomeá-lo como Introdução_jupyter

Renomeie a caixa de diálogo Notebook com o nome Introduction_jupyter.

No interior do Jupyter Na interface do Notebook, você escreve código, anotações ou texto dentro das células.

vazio Jupyter Célula do caderno pronta para código ou texto

Dentro de uma célula, você pode escrever uma única linha de código.

Jupyter célula contendo uma única linha de código

ou múltiplas linhas. Jupyter lê o código uma linha após a outra.

Jupyter célula contendo múltiplas linhas de código

Por exemplo, se você escrever o seguinte código dentro de uma célula.

Código de exemplo digitado dentro de um Jupyter célula de código

Ele produzirá esta saída.

Saída impressa abaixo do comando executado Jupyter célula

Passo 5) Você está pronto para escrever sua primeira linha de código. Observe que a célula tem duas cores. A cor verde significa que você está no... modo de edição.

Borda verde da célula indicando Jupyter modo de edição

A cor azul, no entanto, indica que você está em modo de execução.

Borda azul da célula indicando Jupyter modo de comando

Sua primeira linha de código imprimirá Guru99!. Dentro da célula, você pode escrever

print("Guru99!")

Existem duas maneiras de executar um código em Jupyter:

  • Clique e execute
  • Atalhos de teclado

Para executar o código, você pode clicar em Célula e depois Execute células e selecione abaixo

Jupyter Menu de células com Executar células e Selecionar abaixo

Você pode ver que o código está impresso abaixo da célula e uma nova célula apareceu logo após a saída.

GuruA saída 99 foi impressa abaixo da célula com uma nova célula vazia adicionada.

Uma maneira mais rápida de executar um código é usar o Atalhos de teclado. Para acessar os atalhos de teclado, vá para Suporte e Atalhos de teclado

Jupyter Menu de ajuda com a entrada Atalhos de teclado

Abaixo está a lista de atalhos para um teclado MacOS. Você pode editar os atalhos no editor.

Jupyter lista de atalhos de teclado para macOS

A seguir estão os atalhos para Windows

Jupyter lista de atalhos de teclado para Windows

Escreva esta linha

print("Hello world!")

E tente o atalho de teclado. Alt+Enter executa a célula e insere uma nova célula vazia abaixo.

Saída "Olá mundo" gerada com o atalho Alt+Enter

Passo 6) É hora de fechar o Notebook. Vá para Envie o e clique em Fechar e parar

Jupyter Menu Arquivo com o comando Fechar e Parar

Observação: Jupyter salva automaticamente o notebook com checkpoint. Se você tiver a seguinte mensagem:

Jupyter Aviso de que o bloco de notas contém alterações não salvas.

Isso significa Jupyter não salvou o arquivo desde o último ponto de verificação. Você pode salvar o notebook manualmente

Salvar manualmente um Jupyter ponto de verificação do caderno

Você será redirecionado para o painel principal. Você pode ver que seu notebook foi salvo há um minuto. Você pode sair com segurança.

Jupyter painel principal listando os cadernos salvos

Não perca:

Instale Jupyter Caderno com AWS

Quando um conjunto de dados ultrapassar a capacidade da memória local, mova o notebook para um servidor na nuvem. Abaixo, você encontrará um passo a passo para instalar e executar o notebook. Jupyter Caderno sobre AWS:

Se você não possui uma conta na AWS, crie uma conta gratuita aqui..

Procederemos da seguinte forma

Parte 1: Configure um par de chaves

Passo 1) Acesse Serviços e encontra EC2

Menu de serviços da AWS com a entrada EC2 selecionada

Passo 2) No painel e clique em Pares de chaves

Painel de navegação esquerdo do EC2 com pares de chaves selecionados

Passo 3) Clique em Criar par de chaves

Botão Criar Par de Chaves EC2

  1. Você pode chamá-la de chave Docker
  2. Clique em Criar

Diálogo "Criar par de chaves" com o nome "Chave do Docker".

Um arquivo chamado Docker_key.pem é baixado.

Download do arquivo de chave privada Docker_key.pem pelo navegador

Passo 4) Copie e cole na chave da pasta. Precisaremos disso em breve.

Exclusivo para usuários de Mac OS

Esta etapa se aplica somente a usuários de Mac OS. Windows E os usuários de Linux podem pular diretamente para a Parte 2.

Você precisa definir um diretório de trabalho que conterá a chave do arquivo.

Primeiro de tudo, crie uma pasta chamada key. Para nós, ele está localizado dentro da pasta principal do Docker. Então, você define este caminho como seu diretório de trabalho

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Criando e acessando o diretório de trabalho Docker/key no terminal.

Parte 2: Configure um grupo de segurança

Passo 1) Você precisa configurar um grupo de segurança. Você pode acessá-lo com o painel

Painel de navegação do EC2 com Grupos de Segurança selecionados

Passo 2) Clique em Criar grupo de segurança

Botão Criar Grupo de Segurança EC2

Passo 3) Na próxima tela

  1. Insira o nome do grupo de segurança “jupyter_docker” e a descrição “Grupo de segurança para Docker”.
  2. Adicione as quatro regras de entrada listadas abaixo:
    • ssh: intervalo de portas 22, fonte em qualquer lugar
    • http: intervalo de portas 80, fonte em qualquer lugar
    • https: intervalo de portas 443, fonte em qualquer lugar
    • TCP personalizado: intervalo de portas 8888, origem em qualquer lugar
  3. Clique em Criar.

Grupo de segurança jupyter_docker com regras SSH, HTTP, HTTPS e TCP 8888

Passo 4) O grupo de segurança recém-criado será listado

Lista de instâncias EC2 mostrando o grupo de segurança jupyter_docker recém-criado.

Parte 3: Instância de lançamento

Você finalmente está pronto para criar a instância

Painel de navegação do EC2 com instâncias selecionadas

Passo 1) Clique em Iniciar instância

Botão Iniciar instância EC2

O servidor padrão é suficiente. Escolha o Amazon AMI Linux. As capturas de tela mostram a imagem 2018.03.0; os consoles atuais oferecem Amazon Linux 2023Portanto, combine rótulos, não pixels.

AMI significa Amazon Imagem da máquina. Contém as informações necessárias para iniciar uma instância que é executada em um servidor virtual na nuvem.

Amazon Tela de seleção de AMI do Linux no assistente de inicialização

Observe que a AWS possui um servidor dedicado ao aprendizado profundo, como:

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

Todos eles vêm com binários recentes de frameworks de aprendizado profundo pré-instalados em ambientes virtuais separados:

Cada imagem está totalmente configurada com NVIDIA CUDA, cuDNN e NCCL, bem como Intel MKL-DNN.

Passo 2) Escolha t2.microÉ um servidor de nível gratuito. A AWS oferece gratuitamente esta máquina virtual equipada com 1 vCPU e 1 GB de memória. Este servidor oferece um bom equilíbrio entre desempenho de computação, memória e rede. É adequado para cargas de trabalho de pequeno e médio porte.

Instância do tipo tela com t2.micro selecionado

Passo 3) Mantenha as configurações padrão na próxima tela e clique em Próximo: Adicionar armazenamento

A tela de configuração da instância foi deixada com os valores padrão.

Passo 4) Aumente o armazenamento para 10 GB e clique em Avançar

Tela de armazenamento com o volume raiz aumentado para 10 GB

Passo 5) Mantenha as configurações padrão e clique em Próximo: Configurar grupo de segurança

A tela de tags foi deixada com os valores padrão.

Passo 6) Escolha o grupo de segurança que você criou antes, que é jupyter_docker

Grupo de segurança com tela de segurança com jupyter_docker selecionado

Passo 7) Revveja suas configurações e clique no botão iniciar

RevTela de visualização antes de iniciar a instância EC2

Passo 8) A última etapa é vincular o par de chaves à instância.

Diálogo de seleção de par de chaves que vincula a chave do Docker à instância.

Passo 9) A instância será iniciada

Página de status de inicialização confirmando que a instância está sendo iniciada.

Passo 10) Abaixo segue um resumo das instâncias atualmente em uso. Observe o IP público.

Lista de instâncias EC2 mostrando o endereço IP público.

Passo 11) Clique em Conectar

Botão EC2 Connect para a instância em execução

Você encontrará os detalhes de conexão.

Diálogo de conexão listando os detalhes da conexão SSH

Inicie sua instância (usuários do Mac OS)

Primeiro, aponte o diretório de trabalho do terminal para a pasta que contém o arquivo do par de chaves.

execute o código

chmod 400 docker.pem

Abra a conexão com este código.

Existem dois comandos. Às vezes, o primeiro para. Jupyter Abrindo o caderno.

Neste caso, use o segundo para forçar a conexão em Jupyter Caderno no 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

Na primeira vez, você será solicitado a aceitar a conexão

O terminal solicita a aceitação da impressão digital do host SSH.

Inicie sua instância (Windows Comercial)

Passo 1) Acesse este site para baixar PuTTY e PuTTYgen PuTTY

Você precisa baixar

  • PuTTY: inicie a instância
  • PuTTYgen: converta o arquivo pem para ppk

Página de download do PuTTY listando o PuTTY e o PuTTYgen.

Agora que ambos os programas estão instalados, você precisa converter o arquivo .pem para .ppk. O PuTTY só consegue ler arquivos .ppk. O arquivo .pem contém a chave exclusiva criada pela AWS.

Passo 2) Abra o PuTTYgen e clique em Carregar. Navegue até a pasta onde o arquivo .pem está localizado.

Diálogo de carregamento do PuTTYgen: navegando até o arquivo .pem.

Passo 3) Depois de carregar o arquivo, você receberá um aviso informando que a chave foi importada com sucesso. Clique em OK

Aviso do PuTTYgen confirmando que a chave foi importada.

Passo 4) Em seguida, clique em Salvar chave privada. Você será perguntado se deseja salvar esta chave sem uma senha. Clique em sim.

O PuTTYgen solicita que você salve a chave privada sem uma senha.

Passo 5) Salve a chave

Salvando o arquivo de chave privada .ppk convertido

Passo 6) Vá para AWS e copie o DNS público

Console da AWS exibindo o nome DNS público da instância.

Abra o PuTTY e cole o DNS público no nome do host

Tela da sessão do PuTTY com o DNS público em Nome do Host.

Passo 7)

  1. No painel esquerdo, desdobre SSH e abra Auth
  2. Navegue pela chave privada. Você deve selecionar o .ppk
  3. Clique em Abrir.

Tela de autenticação SSH do PuTTY com a chave privada .ppk selecionada.

Passo 8)

Concluída esta etapa, uma nova janela será aberta. Clique em Sim se você vir este pop-up

Alerta de segurança do PuTTY ao aceitar a chave do host do servidor.

Passo 9)

Você precisa fazer login como: ec2-user

Prompt de login do PuTTY com a conta ec2-user.

Passo 10)

Você está conectado ao Amazon AMI do Linux.

Amazon Banner do shell da AMI do Linux após um login bem-sucedido

Parte 4: Instale o Docker

O Tutorial de Docker Abrange o vocabulário de contêineres usado abaixo.

Enquanto estiver conectado ao servidor através do PuTTY ou do Terminal, você pode instalar o Estivador motor.

Execute os seguintes códigos. Amazon Linux 2023, use dnf pela yum e systemctl start docker pela service docker start.

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

Inicie novamente a conexão

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 Os usuários se reconectam com o PuTTY exatamente como descrito acima.

Parte 5: Instalar Jupyter

Passo 1) Criar o Jupyter contêiner a partir de uma imagem pré-construída:

## 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 Explicação

  • docker run: execute a imagem
  • v: anexar um volume
  • ~/trabalho:/home/jovyan/trabalho: Volume
  • 8888:8888: porta
  • jupyter/datascience-notebook: Imagem

Para outras imagens pré-construídas, navegue até Jupyter Repositório Docker StacksDesde outubro de 2023, essas imagens são distribuídas no Quay.io, então faça o pull. quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook pela PySparkAs cópias do Docker Hub estão congeladas.

Permita que o contêiner escreva no montado work pasta para que os notebooks sobrevivam a uma reinicialização:

sudo chown 1000 ~/work

Passo 2) Instale tree Assim, você pode inspecionar o diretório de trabalho:

sudo yum install -y tree

Saída do comando `tree` no terminal, mostrando o diretório de trabalho.

Passo 3) Verifique o contêiner e seu nome

Execute os comandos abaixo na ordem indicada:

  1. Liste os contêineres em execução: 
    docker ps
  2. Leia o log do contêiner para obter mais informações. Jupyter URLAqui, o contêiner se chama vigilant_easley: 
    docker logs vigilant_easley
  3. Copie o URL, com seu token, do registro.

saída de docker ps e docker logs com o Jupyter token digital único, URL

Passo 4) De acordo com o relatório URL No log, substitua o host (90a3c09282d6 ou 127.0.0.1) pelo DNS público da sua instância:

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

Jupyter Página de login servida a partir da instância EC2

Passo 5) O novo URL torna-se,

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

Passo 6) Copie e cole o URL em seu navegador.

Jupyter Abre

Jupyter painel aberto a partir do contêiner

Passo 7) Agora você pode criar um novo caderno dentro do seu work pasta.

Novo bloco de notas criado dentro da pasta de trabalho montada.

Parte 6: Conexão próxima

Feche a conexão no terminal

exit

Volte para AWS e pare o servidor.

Console da AWS usada para interromper a instância EC2

guia de solução de problemas

Se o Docker não funcionar, reconstrua a imagem usando

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

Perguntas Frequentes

O Notebook 7 abre um documento por aba e mantém o painel clássico. JupyterO Lab adiciona um navegador de arquivos, terminais e notebooks lado a lado. Ambos compartilham os mesmos kernels e o formato .ipynb.

Python chega por padrão através do IPython kernel. Kernels da comunidade adicionam RJulia, Scala e dezenas de outras linguagens. Instale o pacote do kernel e selecione-o no menu Novo.

Use o menu Kernel: Reiniciar limpa todas as variáveis, Reiniciar e Executar Tudo reproduz o notebook do zero e Alterar kernel alterna o ambiente. Reiniciar é a solução mais rápida quando uma célula trava.

A magia sou euPython Atalhos. Os comandos mágicos de linha começam com % e atuam em uma única linha, como %timeit. Os comandos mágicos de célula começam com %% na primeira linha, como %%writefile. Execute %lsmagic para listá-los.

Selecione Arquivo e, em seguida, Salvar e Exportar Notebook Como, ou execute `jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb` em um terminal. A exportação para PDF também requer a instalação de um backend LaTeX ou WebPDF.

Guarde o token ou defina um hash de senha, restrinja a regra do grupo de segurança da porta 8888 ao seu próprio IP em vez de "Qualquer lugar" e use HTTPS ou um túnel SSH. Pare a instância em seguida.

Sim. O Copilot funciona em notebooks abertos através de VS Code or JupyterExtensões de laboratório, sugerindo células inteiras a partir de um comentário. Assistentes agentes também refatoram células e explicam. tracebacks, mas toda sugestão precisa ser revisada antes de ser implementada.

Assistentes de IA aceleram tarefas repetitivas análise de dados Tarefa: criação de perfis de um dataframe, definição de recursos, sugestão de grades de hiperparâmetros e plotagem de resultados. O notebook mantém cada sugestão ao lado de sua respectiva saída, de forma que o trabalho permaneça auditável.

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