Jupyter Учебное пособие по ноутбуку: как установить и использовать Jupyter?
Эвелин Кларк
Что такое Jupyter Ноутбуки?
Jupyter ноутбук — это веб-приложение с открытым исходным кодом для написания и обмена живыми кодами, уравнениями и визуализациями с элементами форматированного текста. Он обеспечивает удобный способ написания абзацев, уравнений, заголовков, ссылок и рисунков для анализа данных. Это также полезно для обмена интерактивными алгоритмами с вашей аудиторией в целях обучения или демонстрации.
Введение в Jupyter Приложение для ноутбука
Команда Jupyter Приложение для ноутбука — это интерфейс, в котором вы можете писать сценарии и коды через веб-браузер. Приложение можно использовать локально, то есть вам не нужен доступ в Интернет или удаленный сервер.
Каждое вычисление выполняется через ядро. Новое ядро создается каждый раз при запуске Jupyter Блокнот.
Как это работает? Jupyter ноутбук
На занятии ниже вы узнаете, как использовать Jupyter Блокнот. Вы напишете простую строку кода, чтобы ознакомиться со средой Jupyter.
Шаг 1) Вы добавляете папку внутри рабочего каталога, которая будет содержать все записные книжки, которые вы создадите во время обучения по TensorFlow.
Откройте терминал и напишите
mkdir jupyter_tf jupyter notebook
Код Пояснение
- mkdir jupyter_tf: создайте папки с именами jupyter_tf.
- блокнот jupyter: Открыть Jupyter Веб-приложение
Шаг 2) Вы можете увидеть новую папку внутри среды. Нажмите на папку jupyter_tf.
Шаг 3) Внутри этой папки вы создадите свой первый блокнот. Нажмите на кнопку Новое и Python 3.
Шаг 4) Вы находитесь внутри Jupyter среда. Пока что ваш блокнот называется Untiltled.ipynb. Это имя по умолчанию, данное Jupyter. Давайте переименуем его, нажав на Файл и Переименовывать
Вы можете переименовать его Введение_jupyter
В АВС Jupyter Блокнот, вы пишете коды, аннотации или текст внутри ячеек.
Внутри ячейки вы можете написать одну строку кода.
или несколько строк. Jupyter читает код одну строку за другой.
Например, если вы напишете следующий код внутри ячейки.
Он выдаст этот результат.
Шаг 5) Вы готовы написать свою первую строку кода. Вы можете заметить, что ячейка имеет два цвета. Зеленый цвет означает, что вы находитесь в режим редактирования.
Однако синий цвет указывает на то, что вы находитесь в режим выполнения.
Первой строкой кода будет вывод Guru99!. Внутри ячейки вы можете написать
print("Guru99!")
Есть два способа запустить код в Jupyter:
- Нажмите и запустите
- Сочетания клавиш
Чтобы запустить код, вы можете нажать на Ячейка , а затем Запустите ячейки и выберите ниже
Вы можете видеть, что код напечатан под ячейкой, и сразу после вывода появилась новая ячейка.
Более быстрый способ запустить код — использовать Сочетания клавиш. Чтобы получить доступ к сочетаниям клавиш, перейдите в Помощь и Сочетания клавиш
Ниже список сочетаний клавиш для клавиатуры MacOS. Вы можете редактировать ярлыки в редакторе.
Ниже приведены сочетания клавиш для Windows
Напишите эту строку
print("Hello world!")
и попробуйте использовать сочетания клавиш для запуска кода. Используйте альт+энтер. он выполнит ячейку и вставит новую пустую ячейку ниже, как вы делали раньше.
Шаг 6) Пришло время закрыть Блокнот. Идти к Файл и нажмите на Закрыть и остановиться
Внимание: Jupyter автоматически сохраняет блокнот с контрольной точкой. Если у вас есть следующее сообщение:
Это значит Jupyter не сохранил файл с момента последней контрольной точки. Вы можете вручную сохранить блокнот
Вы будете перенаправлены на главную панель. Вы можете видеть, что ваш блокнот был сохранен минуту назад. Вы можете безопасно выйти из системы.
Установите Jupyter Ноутбук с AWS
Ниже приведен пошаговый процесс установки и запуска. Jupyter Ноутбук на AWS:
Если у вас нет учетной записи на AWS, создайте бесплатную учетную запись. здесь.
Мы будем действовать следующим образом
- Часть 1. Настройка пары ключей
- Часть 2. Настройка группы безопасности
- Часть 3. Запуск экземпляра
- Часть 4. Установите Docker
- Часть 5: Установка Jupyter
- Часть 6: Тесное соединение
ЧАСТЬ 1. Настройка пары ключей
Шаг 1) Перейдите на Услуги и найдите EC2
Шаг 2) На панели и нажмите Ключевые пары
Шаг 3) Нажмите «Создать пару ключей».
- Вы можете назвать это ключом Docker
- Нажмите кнопку Создать
Загружается файл с именем Docker_key.pem.
Шаг 4) Скопируйте и вставьте его в ключ папки. Он нам скоро понадобится.
Только для пользователей Mac OS
Этот шаг касается только пользователя Mac OS. Для Windows или пользователи Linux, перейдите к ЧАСТИ 2.
Вам необходимо установить рабочий каталог, который будет содержать ключ файла.
Прежде всего создайте папку с именем key. У нас он находится внутри основной папки Docker. Затем вы устанавливаете этот путь в качестве рабочего каталога.
mkdir Docker/key cd Docker/key
ЧАСТЬ 2. Настройка группы безопасности
Шаг 1) Вам необходимо настроить группу безопасности. Вы можете получить к нему доступ с помощью панели
Шаг 2) Нажмите «Создать группу безопасности».
Шаг 3) На следующем экране
- Введите имя группы безопасности «jupyter_docker» и DescriptГруппа ионной безопасности для Docker
- Вам нужно добавить 4 правила поверх
- ssh: диапазон портов 22, источник Anywhere
- http: диапазон портов 80, источник Anywhere
- https: диапазон портов 443, источник Anywhere
- Пользовательский TCP: диапазон портов 8888, источник Anywhere
- Нажмите кнопку Создать
Шаг 4) Вновь созданная группа безопасности будет отображена в списке.
Часть 3. Запуск экземпляра
Наконец, вы готовы создать экземпляр.
Шаг 1) Нажмите "Запустить экземпляр".
Сервера по умолчанию достаточно для ваших нужд. Ты можешь выбрать Amazon Линукс АМИ. Текущий экземпляр — 2018.03.0.
АМИ означает Amazon Изображение машины. Он содержит информацию, необходимую для успешного запуска экземпляра, работающего на виртуальном сервере, хранящемся в облаке.
Обратите внимание, что у AWS есть сервер, предназначенный для глубокого обучения, например:
- Глубокое обучение AMI (Ubuntu)
- AMI глубокого обучения
- База глубокого обучения AMI (Ubuntu)
Все они поставляются с новейшими двоичными файлами сред глубокого обучения, предварительно установленными в отдельных виртуальных средах:
Полностью настроен с использованием NVidia CUDA, cuDNN и NCCL, а также Intel MKL-DNN.
Шаг 2) Выберите t2.micro. Это сервер бесплатного уровня. AWS предлагает бесплатно эту виртуальную машину, оснащенную 1 виртуальным ЦП и 1 ГБ памяти. Этот сервер обеспечивает хороший компромисс между вычислениями, памятью и производительностью сети. Подходит для малых и средних баз данных.
Шаг 3) Оставьте настройки по умолчанию на следующем экране и нажмите «Далее: Добавить хранилище».
Шаг 4) Увеличьте объем памяти до 10 ГБ и нажмите «Далее».
Шаг 5) Оставьте настройки по умолчанию и нажмите «Далее: настроить группу безопасности».
Шаг 6) Выберите группу безопасности, которую вы создали ранее, то есть jupyter_docker
Шаг 7) Revпросмотрите свои настройки и нажмите кнопку запуска
Шаг 8 ) Последний шаг — связать пару ключей с экземпляром.
Шаг 8) Экземпляр будет запущен
Шаг 9) Ниже приведена сводка экземпляров, используемых в настоящее время. Обратите внимание на общедоступный IP-адрес
Шаг 9) Нажмите «Подключиться»
Вы найдете подробности подключения
Запустите свой экземпляр (пользователи Mac OS)
Сначала убедитесь, что внутри терминала ваш рабочий каталог указывает на папку с файлом пары ключей docker.
запустить код
chmod 400 docker.pem
Откройте соединение с этим кодом.
Есть два кода. в некоторых случаях первый код позволяет избежать Jupyter открыть ноутбук.
В этом случае используйте второй для принудительного подключения. Jupyter Ноутбук на 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
В первый раз вам будет предложено принять соединение.
Запустите свой экземпляр (Windows пользователей)
Шаг 1) Перейдите на этот сайт, чтобы загрузить PuTTY и PuTTYgen. PuTTY
Вам нужно скачать
- PuTTY: запустить экземпляр
- PuTTYgen: преобразовать файл pem в ppk
Теперь, когда оба программного обеспечения установлены, вам необходимо преобразовать файл .pem в .ppk. PuTTY может читать только .ppk. Файл pem содержит уникальный ключ, созданный AWS.
Шаг 2) Откройте PuTTYgen и нажмите «Загрузить». Просмотрите папку, в которой находится файл .pem.
Шаг 3)После загрузки файла вы должны получить уведомление о том, что ключ был успешно импортирован. Нажмите ОК
Шаг 4) Затем нажмите «Сохранить закрытый ключ». Вас спросят, хотите ли вы сохранить этот ключ без парольной фразы. Нажмите «Да».
Шаг 5) Сохраните ключ
Шаг 6) Перейдите на AWS и скопируйте общедоступный DNS.
Откройте PuTTY и вставьте общедоступный DNS в имя хоста.
Шаг 7)
- На левой панели разверните SSH и откройте Auth.
- Просмотрите закрытый ключ. Вам следует выбрать .ppk
- Щелкните "Открыть".
Шаг 8)
Когда этот шаг будет выполнен, откроется новое окно. Нажмите «Да», если вы видите это всплывающее окно.
Шаг 9)
Вам необходимо войти в систему как: ec2-user
Шаг 10)
Вы подключены к Amazon Линукс АМИ.
Часть 4. Установите Docker
Пока вы подключены к серверу через Putty/Terminal, вы можете установить Docker контейнер.
Выполните следующие коды
sudo yum update -y sudo yum install -y docker sudo service docker start sudo user-mod -a -G docker ec2-user exit
Запустите снова соединение
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 пользователи используют SSH, как указано выше
Часть 5: Установка Jupyter
Шаг 1) Создавай Jupyter с,
заранее созданное изображение.
## 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
Код Пояснение
- docker run: запустить образ
- v: прикрепить том
- ~/work:/home/jovyan/work: Объем
- 8888:8888: порт
- jupyter/datascience-notebook: Изображение
Для получения других готовых образов перейдите здесь
Разрешить сохранение Jupyter Блокнот AWS
sudo chown 1000 ~/work
Шаг 2) Установите дерево, чтобы увидеть,
наш рабочий каталог следующий
sudo yum install -y tree
Шаг 3) Проверьте контейнер и его имя
Используйте команду
-
docker ps
- Получите имя и используйте журнал, чтобы открыть Jupyter. В этом Jupyter учебник, имя контейнера — vigilant_easley. Использовать команду
docker logs vigilant_easley
- Получите URL
Шаг 4) В URL-адресе
Замените (90a3c09282d6 или 127.0.0.1) на общедоступный DNS вашего экземпляра.
http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Шаг 5) Новый URL-адрес станет
http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Шаг 6) Скопируйте и вставьте URL-адрес в свой браузер.
Jupyter Открывает
Шаг 7) Вы можете написать новую тетрадь,
в твоей рабочей папке
Часть 6: Тесное соединение
Закройте соединение в терминале
exit
Вернитесь в AWS и остановите сервер.
УСТРАНЕНИЕ НЕПОЛАДОК
Если докер не работает, попробуйте восстановить образ, используя
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
Итого
- Jupyter блокнот — это веб-приложение, в котором вы можете запускать свои Python и R-коды. Легко делиться и доставлять богатые анализ данных Jupyter.
- Чтобы запустить Jupyter, напишите в терминале: Jupyter Notebook
- Вы можете сохранить свой блокнот где угодно.
- В ячейке находится ваш Python код. Ядро будет читать код один за другим.
- Вы можете использовать ярлык для запуска ячейки. По умолчанию: Ctrl+Ввод.
