Jupyter Tutorial pentru notebook: Cum se instalează și se utilizează Jupyter?

Ce Este Jupyter Caiet?

Jupyter Blocnotes este o aplicație web open-source pentru scrierea și partajarea de coduri live, ecuații, vizualizări cu elemente de text îmbogățit. Oferă o modalitate convenabilă de a scrie paragrafe, ecuații, titluri, link-uri și figuri pentru a rula analiza datelor. De asemenea, este util pentru a partaja algoritmi interactivi cu publicul dvs. pentru a preda sau a demonstra scopul.

Introducere în Jupyter Aplicație pentru Notebook

Jupyter Aplicația Notebook este interfața în care vă puteți scrie scripturile și codurile prin intermediul browserului web. Aplicația poate fi utilizată local, ceea ce înseamnă că nu aveți nevoie de acces la internet sau de un server la distanță.

Fiecare calcul se face printr-un nucleu. Un nou nucleu este creat de fiecare dată când lansați un Jupyter Caiet.

Instalările curente sunt livrate Notebook 7, construit pe Jupyterlaborator jupyter notebook încă funcționează și ambele se citesc la fel .ipynb fișier.

Cum să utilizați Jupyter Blocnotes

În sesiunea de mai jos, veți învăța cum să utilizați Jupyter Caiet. Veți scrie o linie simplă de cod pentru a vă familiariza cu mediul Jupyter.

Pas 1) Adaugi un folder în directorul de lucru care va conține toate caietele pe care le vei crea în timpul tutorialelor despre TensorFlow.

If Jupyter lipsește, fugi pip install notebook în primul rând, ca Ghid de instalare TensorFlow o face. Apoi deschideți Terminalul și scrieți

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Explicație

• mkdir jupyter_tf: Creează un folder numit jupyter_tf
• jupyter notebook: Deschide Jupyter web-app

Pas 2) Puteți vedea noul folder în interiorul mediului. Faceți clic pe folderul jupyter_tf.

Pas 3) În acest dosar, vei crea primul tău caiet. Faceți clic pe butonul Nou și Python 3.

Pas 4) Ești în interiorul Jupyter mediu. Până acum, caietul dvs. se numește Untitled.ipynb. Acesta este numele implicit dat de Jupyter. Să-l redenumim făcând clic pe Fișier și Redenumiți

Îl puteți redenumi Introduction_jupyter

În interiorul Jupyter În interfața Notebook, scrii cod, adnotări sau text în interiorul celulelor.

În interiorul unei celule, puteți scrie o singură linie de cod.

sau mai multe linii. Jupyter citește codul pe rând.

De exemplu, dacă scrieți următorul cod în interiorul unei celule.

Va produce această ieșire.

Pas 5) Ești gata să scrii prima linie de cod. Poți observa că celula are două culori. Culoarea verde înseamnă că te afli în modul de editare.

Culoarea albastră, totuși, indică faptul că vă aflați modul de executare.

Prima linie de cod va fi afișată Guru99!. În interiorul celulei, poți scrie

print("Guru99!")

Există două moduri de a rula un cod Jupyter:

• Faceți clic și Executați
• Comenzi rapide de la tastatură

Pentru a rula codul, puteți face clic pe Celulă și apoi Rulați celule și selectați mai jos

Puteți vedea că codul este tipărit sub celulă și o celulă nouă a apărut imediat după ieșire.

O modalitate mai rapidă de a rula un cod este să utilizați Comenzi rapide de la tastatură. Pentru a accesa comenzile rapide de la tastatură, accesați Ajutor și Comenzi rapide de la tastatură

Mai jos lista comenzilor rapide pentru o tastatură MacOS. Puteți edita comenzile rapide în editor.

Următoarele sunt scurtături pentru Windows

Scrieți această linie

print("Hello world!")

și încercați comanda rapidă de la tastatură. Alt+Enter execută celula și inserează o nouă celulă goală dedesubt.

Pas 6) Este timpul să închideți Notebook-ul. Mergi la Fișier și faceți clic pe Închideți și opriți

notițe: Jupyter salvează automat caietul cu punct de control. Dacă aveți următorul mesaj:

Inseamna Jupyter nu a salvat fișierul de la ultimul punct de control. Puteți salva manual blocnotesul

Veți fi redirecționat către panoul principal. Puteți vedea ca blocnotesul dvs. a fost salvat acum un minut. Vă puteți deconecta în siguranță.

Instalare Jupyter Notebook cu AWS

Când un set de date depășește memoria locală, mutați blocnotesul pe un server cloud. Mai jos este un proces pas cu pas pentru instalare și rulare. Jupyter Blocnotes activat AWS:

Dacă nu aveți un cont la AWS, creați un cont gratuit aici.

Vom proceda după cum urmează

• Partea 1: Configurați o pereche de chei
• Partea 2: Configurați un grup de securitate
• Partea 3: Lansați instanța
• Partea 4: Instalați Docker
• Partea 5: Instalare Jupyter
• Partea 6: Închideți conexiunea

Partea 1: Configurați o pereche de chei

Pas 1) Accesează Servicii si gaseste EC2

Pas 2) În panou și faceți clic pe Perechi de chei

Pas 3) Faceți clic pe Creare pereche de chei

1. Îi poți numi cheia Docker
2. Faceți clic pe Creați

Se descarcă un fișier numit Docker_key.pem.

Pas 4) Copiați și inserați-l în cheia folderului. Vom avea nevoie de el în curând.

Numai pentru utilizatorii de Mac OS

Acest pas se aplică numai utilizatorilor de Mac OS. Windows iar utilizatorii de Linux pot trece direct la Partea a 2-a.

Trebuie să setați un director de lucru care va conține cheia fișierului

În primul rând, creați un folder numit cheie. Pentru noi, se află în folderul principal Docker. Apoi, setați această cale ca director de lucru

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Partea 2: Configurați un grup de securitate

Pas 1) Trebuie să configurați un grup de securitate. Îl poți accesa cu panoul

Pas 2) Faceți clic pe Creare grup de securitate

Pas 3) În ecranul următor

1. Introduceți numele grupului de securitate „jupyter_docker” și descrierea Grup de securitate pentru Docker.
2. Adăugați cele patru reguli de intrare enumerate mai jos:
   • ssh: interval de porturi 22, sursă oriunde
   • http: interval de porturi 80, sursă oriunde
   • https: interval de porturi 443, sursă oriunde
   • TCP personalizat: interval de porturi 8888, sursă oriunde
3. Faceți clic pe Creați.

Pas 4) Grupul de securitate nou creat va fi listat

Partea 3: Lansați instanța

În sfârșit, sunteți gata să creați instanța

Pas 1) Faceți clic pe Lansare instanță

Serverul implicit este suficient. Alegeți Amazon AMI Linux. Capturile de ecran arată imaginea 2018.03.0; ofertă actuală pentru console Amazon Linux 2023, deci potriviți etichetele, nu pixelii.

AMI înseamnă Amazon Imaginea mașinii. Conține informațiile necesare pentru a porni o instanță care rulează pe un server virtual în cloud.

Rețineți că AWS are un server dedicat învățării profunde, cum ar fi:

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

Toate vin cu binare recente de framework-uri de deep learning preinstalate în medii virtuale separate:

• TensorFlow,
• caffe
• PyTorch,
• Keras,
• Accesorii
• CNTK.

Fiecare imagine este complet configurată cu NVIDIA CUDA, cuDNN și NCCL, precum și cu Intel MKL-DNN.

Pas 2) Alege t2.microEste un server gratuit. AWS oferă gratuit această mașină virtuală echipată cu 1 vCPU și 1 GB de memorie. Acest server oferă un compromis bun între calcul, memorie și performanța rețelei. Este potrivit pentru sarcini de lucru mici și medii.

Pas 3) Păstrați setările implicite în ecranul următor și faceți clic pe Următorul: Adăugați spațiu de stocare

Pas 4) Măriți spațiul de stocare la 10 GB și faceți clic pe Următorul

Pas 5) Păstrați setările implicite și faceți clic pe Următorul: Configurați grupul de securitate

Pas 6) Alegeți grupul de securitate creat anterior, adică jupyter_docker

Pas 7) Revvedeți setările și faceți clic pe butonul de lansare

Pas 8) Ultimul pas este să legați perechea de chei la instanță.

Pas 9) Instanța se va lansa

Pas 10) Mai jos este un rezumat al instanțelor utilizate în prezent. Rețineți adresa IP publică

Pas 11) Dați clic pe Conectați

Veți găsi detaliile conexiunii

Lansați instanța dvs. (utilizatori de Mac OS)

Mai întâi, direcționați directorul de lucru al terminalului către folderul care conține fișierul cu perechi de chei.

rulați codul

chmod 400 docker.pem

Deschideți conexiunea cu acest cod.

Există două comenzi. Uneori, prima se oprește. Jupyter deschizând caietul.

În acest caz, utilizați al doilea pentru a forța conexiunea Jupyter Notebook pe 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

Prima dată, vi se solicită să acceptați conexiunea

Lansați instanța dvs. (Windows utilizatori)

Pas 1) Accesați acest site web pentru a descărca PuTTY și PuTTYgen PuTTY

Trebuie să descărcați

• PuTTY: lansează instanța
• PuTTYgen: convertiți fișierul pem în ppk

Acum că ambele programe sunt instalate, trebuie să convertiți fișierul .pem în .ppk. PuTTY poate citi doar .ppk. Fișierul pem conține cheia unică creată de AWS.

Pas 2) Deschideți PuTTYgen și faceți clic pe Încărcare. Răsfoiți folderul în care se află fișierul .pem.

Pas 3) După ce ați încărcat fișierul, ar trebui să primiți o notificare care vă informează că cheia a fost importată cu succes. Faceți clic pe OK

Pas 4) Apoi faceți clic pe Salvare cheie privată. Sunteți întrebat dacă doriți să salvați această cheie fără o expresie de acces. Faceți clic pe da.

Pas 5) Salvați cheia

Pas 6) Accesați AWS și copiați DNS-ul public

Deschideți PuTTY și inserați DNS-ul public în Numele de gazdă

Pas 7)

1. În panoul din stânga, deschideți SSH și deschideți Auth
2. Răsfoiți cheia privată. Ar trebui să selectați .ppk
3. Faceți clic pe Deschidere.

Pas 8)

Când acest pas este finalizat, se va deschide o nouă fereastră. Faceți clic pe Da dacă vedeți această fereastră pop-up

Pas 9)

Trebuie să vă autentificați ca: ec2-user

Pas 10)

Sunteți conectat la Amazon Linux AMI.

Partea 4: Instalați Docker

Tutorial Docker acoperă vocabularul containerelor utilizat mai jos.

În timp ce sunteți conectat la server prin PuTTY sau Terminal, puteți instala Docher motor.

Executați următoarele coduri. Activat Amazon Linux 2023, utilizare dnf pentru yum și systemctl start docker pentru service docker start.

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

Lansați din nou conexiunea

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 Utilizatorii se reconectează la PuTTY exact așa cum este descris mai sus.

Partea 5: Instalare Jupyter

Pas 1) Creați Jupyter container dintr-o imagine predefinită:

## 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 Explicație

• docker run: rulați imaginea
• v: atașați un volum
• ~/work:/home/jovyan/work: Volum
• 8888:8888: port
• jupyter/datascience-notebook: Imagine

Pentru alte imagini predefinite, răsfoiți Jupyter Depozit Docker StacksDin octombrie 2023, aceste imagini sunt disponibile pe Quay.io, așa că trageți de quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook pentru PySpark; copiile Docker Hub sunt înghețate.

Lăsați containerul să scrie în locația montată work folder, astfel încât blocnotesurile să supraviețuiască unei reporniri:

sudo chown 1000 ~/work

Pas 2) Instalare tree astfel încât să puteți inspecta directorul de lucru:

sudo yum install -y tree

Pas 3) Verificați recipientul și numele acestuia

Executați comenzile de mai jos în ordine:

1. Enumerați containerele care rulează:

   docker ps

2. Citiți jurnalul containerului pentru Jupyter URLAici, containerul se numește vigilant_easley:

   docker logs vigilant_easley

3. copiaţi URL, cu jetonul său, din jurnal.

Pas 4) În URL din jurnal, înlocuiți gazda (90a3c09282d6 sau 127.0.0.1) cu DNS-ul public al instanței dvs.:

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

Pas 5) Noul URL devine,

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

Pas 6) Copiați și lipiți URL în browserul dvs.

Jupyter deschide

Pas 7) Acum poți crea un nou caiet în interiorul tău work dosar.

Partea 6: Închideți conexiunea

Închideți conexiunea în terminal

exit

Reveniți la AWS și opriți serverul.

Depanare

Dacă Docker nu funcționează, reconstruiți imaginea folosind

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

Întrebări frecvente