Jupyter Dizüstü Bilgisayar Eğitimi: Nasıl Kurulur ve Kullanılır Jupyter?
Evelyn Clarke
⚡ Akıllı Özet
Jupyter Notebook, canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve açıklayıcı metni tek bir paylaşılabilir belgede birleştiren açık kaynaklı bir web uygulamasıdır ve hem dizüstü bilgisayarda hem de AWS sunucusunda aynı derecede iyi çalışır.
Nedir? Jupyter Dizüstü?
Jupyter defter Zengin metin öğeleriyle canlı kodlar, denklemler, görselleştirmeler yazmak ve paylaşmak için kullanılan açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Veri analizini yürütmek için paragraf, denklem, başlık, bağlantı ve şekil yazmanın kolay bir yolunu sağlar. Ayrıca etkileşimli algoritmaları izleyicilerinizle öğretme veya gösterme amacıyla paylaşmak için de kullanışlıdır.
Giriş Jupyter Notebook Uygulaması
MKS Jupyter Notebook App web tarayıcınız üzerinden scriptlerinizi ve kodlarınızı yazabileceğiniz arayüzdür. Uygulama yerel olarak kullanılabilir; bu, internet erişimine veya uzak bir sunucuya ihtiyacınız olmadığı anlamına gelir.
Her hesaplama bir çekirdek aracılığıyla yapılır. Her başlatışınızda yeni bir çekirdek oluşturulur. Jupyter Defter.
Mevcut kurulumlar gönderiliyor. Defter 7, üzerine inşa JupyterLab. jupyter notebook Hâlâ çalışıyor ve ikisi de aynı şeyi okuyor. .ipynb dosyası.
Nasıl kullanılır? Jupyter defter
Aşağıdaki oturumda nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz Jupyter Not defteri. Ortamı tanımak için basit bir kod satırı yazacaksınız. Jupyter.
) 1 Adım Çalışma dizininin içine, eğitimler sırasında oluşturacağınız tüm not defterlerini içerecek bir klasör ekliyorsunuz. TensorFlow.
If Jupyter eksik, çalıştır pip install notebook ilk olarak, TensorFlow kurulum kılavuzu Öyle yapıyor. Ardından Terminali açın ve şunu yazın:
mkdir jupyter_tf jupyter notebook
Code açıklama
- mkdir jupyter_tf: jupyter_tf adında bir klasör oluşturun.
- jupyter notebook: Açık Jupyter web uygulaması
) 2 Adım Ortamın içinde yeni klasörü görebilirsiniz. jupyter_tf klasörüne tıklayın.
) 3 Adım Bu klasörün içinde ilk not defterinizi oluşturacaksınız. Düğmeye tıklayın Yeni hem de Python 3.
) 4 Adım sen içeridesin Jupyter Ortam. Şu ana kadar not defterinizin adı Untitled.ipynb. Bu, ortam tarafından verilen varsayılan addır. Jupyter. Üzerine tıklayarak yeniden adlandıralım fileto hem de adını değiştirmek
Adını Introduction_jupyter olarak değiştirebilirsiniz
İç Jupyter Notebook arayüzü sayesinde hücrelerin içine kod, açıklama veya metin yazabilirsiniz.
Bir hücrenin içine tek bir kod satırı yazabilirsiniz.
veya birden fazla satır. Jupyter kodu satır ardına okur.
Mesela bir hücrenin içine aşağıdaki kodu yazarsanız.
Bu çıktıyı üretecektir.
) 5 Adım İlk kod satırınızı yazmaya hazırsınız. Hücrenin iki rengi olduğunu fark edebilirsiniz. Yeşil renk, doğru hücrede olduğunuzu gösterir. düzenleme modu.
Ancak mavi renk bulunduğunuz yeri gösterir. yürütme modu.
Kodunuzun ilk satırı şu çıktıyı verecektir: Guru99!. Hücrenin içine yazabilirsiniz.
print("Guru99!")
Bir kodu çalıştırmanın iki yolu vardır Jupyter:
- Tıkla ve Çalıştır
- klavye Kısayolları
Kodu çalıştırmak için üzerine tıklayabilirsiniz. Hücre ve sonra Hücreleri Çalıştırın ve Aşağıyı Seçin
Kodun hücrenin altında yazdırıldığını ve çıktının hemen ardından yeni bir hücrenin ortaya çıktığını görebilirsiniz.
Bir kodu çalıştırmanın daha hızlı bir yolu, klavye Kısayolları. Klavye Kısayollarına erişmek için şu adrese gidin: Destek hem de klavye Kısayolları
Aşağıda bir macOS klavyesi için kısayollar listesi bulunmaktadır. Kısayolları düzenleyicide düzenleyebilirsiniz.
Aşağıda kısayollar verilmiştir Windows
Bu satırı yaz
print("Hello world!")
Klavye kısayolunu deneyin. Alt+Enter tuş kombinasyonu hücreyi çalıştırır ve altına yeni, boş bir hücre ekler.
) 6 Adım Defteri kapatmanın zamanı geldi. Git fileto ve üzerine tıklayın Kapat ve Durdur
not: Jupyter not defterini otomatik olarak kontrol noktasıyla kaydeder. Aşağıdaki mesajı alırsanız:
Anlamı Jupyter Son kontrol noktasından bu yana dosyayı kaydetmedi. Not defterini manuel olarak kaydedebilirsiniz
Ana panele yönlendirileceksiniz. Not defterinizin bir dakika önce kaydedildiğini görebilirsiniz. Güvenli bir şekilde çıkış yapabilirsiniz.
kurmak Jupyter AWS'li Dizüstü Bilgisayar
Veri kümesi yerel belleği aştığında, not defterini bir bulut sunucusuna taşıyın. Aşağıda kurulum ve çalıştırma için adım adım bir süreç bulunmaktadır. Jupyter Defter üzerinde AWS:
AWS'de hesabınız yoksa ücretsiz bir hesap oluşturun okuyun.
Aşağıdaki gibi ilerleyeceğiz
- Bölüm 1: Bir anahtar çifti ayarlayın
- Bölüm 2: Güvenlik grubu oluşturma
- Bölüm 3: Örneği başlatın
- Bölüm 4: Docker'ı yükleyin
- Bölüm 5: Kurulum Jupyter
- Bölüm 6: Bağlantıyı kapatın
Bölüm 1: Bir anahtar çifti ayarlayın
) 1 Adım MyCAD'de yazılım Güncelleme ye git Hizmetler ve bul EC2
) 2 Adım Panelde ve üzerine tıklayın Anahtar Çiftleri
) 3 Adım Anahtar Çifti Oluştur'a tıklayın
- Buna Docker anahtarı diyebilirsiniz
- Oluştur'a tıklayın
Docker_key.pem adlı bir dosya indiriliyor.
) 4 Adım Kopyalayıp klasör anahtarına yapıştırın. Yakında buna ihtiyacımız olacak.
Sadece Mac OS kullanıcıları için
Bu adım yalnızca Mac OS kullanıcılarını ilgilendirmektedir. Windows Linux kullanıcıları ise doğrudan 2. bölüme geçebilirler.
Dosya anahtarını içerecek bir çalışma dizini belirlemeniz gerekiyor.
Öncelikle key adında bir klasör oluşturun. Bizim için Docker ana klasörünün içinde bulunur. Daha sonra bu yolu çalışma dizininiz olarak ayarlarsınız
mkdir Docker/key cd Docker/key
Bölüm 2: Güvenlik grubu oluşturma
) 1 Adım Bir güvenlik grubu yapılandırmanız gerekir. Panelden ulaşabilirsiniz
) 2 Adım Güvenlik Grubu Oluştur'a tıklayın
) 3 Adım Bir sonraki ekranda
- Güvenlik grubu adını “jupyter_docker” ve açıklama olarak “Docker için Güvenlik Grubu”nu girin.
- Aşağıda listelenen dört gelen kuralı ekleyin:
- ssh: bağlantı noktası aralığı 22, kaynak Her Yerde
- http: bağlantı noktası aralığı 80, kaynak Her Yerde
- https: bağlantı noktası aralığı 443, kaynak Her Yerde
- Özel TCP: bağlantı noktası aralığı 8888, kaynak Her Yerde
- Oluştur'u tıklayın.
) 4 Adım Yeni oluşturulan Güvenlik Grubu listelenecek
Bölüm 3: Örneği başlatın
Sonunda örneği oluşturmaya hazırsınız
) 1 Adım Örneği Başlat'a tıklayın
Varsayılan sunucu yeterlidir. Seçiniz Amazon Linux AMI. Ekran görüntüleri 2018.03.0 sürümünü göstermektedir; mevcut konsollar şunları sunmaktadır: Amazon Linux 2023Bu nedenle pikselleri değil, etiketleri eşleştirin.
AMI'nin açılımı Amazon Makine imajı. Bulutta sanal bir sunucuda çalışan bir örneği başlatmak için gereken bilgileri içerir.
AWS'nin derin öğrenmeye ayrılmış aşağıdaki gibi bir sunucuya sahip olduğunu unutmayın:
- Derin Öğrenme AMI (Ubuntu)
- Derin Öğrenme AMI
- Derin Öğrenme Tabanı AMI (Ubuntu)
Bunların tamamında, ayrı sanal ortamlara önceden yüklenmiş derin öğrenme çerçevelerinin en yeni ikili dosyaları bulunur:
Her bir görüntü, NVIDIA CUDA, cuDNN ve NCCL'nin yanı sıra Intel MKL-DNN ile tamamen yapılandırılmıştır.
) 2 Adım Klinik t2.mikroBu, ücretsiz katman sunucusudur. AWS, 1 vCPU ve 1 GB bellekle donatılmış bu sanal makineyi ücretsiz olarak sunmaktadır. Bu sunucu, işlem gücü, bellek ve ağ performansı arasında iyi bir denge sağlar. Küçük ve orta ölçekli iş yükleri için uygundur.
) 3 Adım Bir sonraki ekranda ayarları varsayılan olarak tutun ve İleri: Depolama Alanı Ekle öğesine tıklayın
) 4 Adım Depolama alanını 10 GB'a artırın ve İleri'ye tıklayın
) 5 Adım Ayarları varsayılan tutun ve İleri'ye tıklayın: Güvenlik Grubunu Yapılandır
) 6 Adım Daha önce oluşturduğunuz güvenlik grubunu seçin; jupyter_docker
) 7 Adım Revayarlarınızı görüntüleyin ve başlat düğmesine tıklayın
) 8 Adım Son adım, anahtar çiftini örneğe bağlamaktır.
) 9 Adım Örnek başlatılacak
) 10 Adım Aşağıda şu anda kullanımda olan örneklerin bir özeti bulunmaktadır. Genel IP adresine dikkat edin.
) 11 Adım Connect'e tıklayın
Bağlantı detaylarını burada bulacaksınız.
Örneğinizi başlatın (Mac OS kullanıcıları)
Öncelikle, terminal çalışma dizinini anahtar çifti dosyasını içeren klasöre yönlendirin.
kodu çalıştır
chmod 400 docker.pem
Bu kodla bağlantıyı açın.
İki komut var. Bazen birincisi duruyor. Jupyter Defteri açmak.
Bu durumda bağlantıyı zorlamak için ikincisini kullanın. Jupyter EC2'de not defteri.
# 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
İlk seferde bağlantıyı kabul etmeniz istenir
Örneğinizi başlatın (Windows kullanıcılar)
) 1 Adım PuTTY ve PuTTYgen'i indirmek için bu web sitesine gidin PuTTY
Indirmeniz gerekiyor
- PuTTY: örneği başlat
- PuTTYgen: pem dosyasını ppk'ye dönüştürün
Her iki program da yüklendikten sonra, .pem dosyasını .ppk'ye dönüştürmeniz gerekiyor. PuTTY yalnızca .ppk dosyalarını okuyabilir. .pem dosyası, AWS tarafından oluşturulan benzersiz anahtarı içerir.
) 2 Adım PuTTYgen'i açın ve Yükle'ye tıklayın. .pem dosyasının bulunduğu klasöre göz atın.
) 3 Adım Dosyayı yükledikten sonra anahtarın başarıyla içe aktarıldığını bildiren bir bildirim almalısınız. Tamam'a tıklayın
) 4 Adım Daha sonra Özel anahtarı kaydet'e tıklayın. Bu anahtarı parola olmadan kaydetmek isteyip istemediğiniz sorulur. Evet'e tıklayın.
) 5 Adım Anahtarı Kaydet
) 6 Adım AWS'ye gidin ve genel DNS'yi kopyalayın
PuTTY'yi açın ve Genel DNS'yi Ana Bilgisayar Adına yapıştırın
) 7 Adım
- Sol panelde SSH'yi açın ve Kimlik Doğrulamayı açın
- Özel Anahtara göz atın. .ppk dosyasını seçmelisiniz
- Aç'a tıklayın.
) 8 Adım
Bu adım tamamlandığında yeni bir pencere açılacaktır. Bu açılır pencereyi görürseniz Evet'i tıklayın
) 9 Adım
Şu şekilde oturum açmanız gerekir: ec2-user
) 10 Adım
Şuna bağlısınız: Amazon Linux AMI.
Bölüm 4: Docker'ı yükleyin
MKS Docker eğitimi Aşağıda kullanılan konteyner terminolojisini kapsar.
PuTTY veya Terminal aracılığıyla sunucuya bağlıyken, şunları yükleyebilirsiniz: liman işçisi motor.
Aşağıdaki kodları çalıştırın. Amazon Linux 2023, kullanın dnf için yum hem de systemctl start docker için service docker start.
sudo yum update -y sudo yum install -y docker sudo service docker start sudo usermod -a -G docker ec2-user exit
Bağlantıyı yeniden başlatın
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 Kullanıcılar, yukarıda açıklandığı gibi PuTTY ile yeniden bağlantı kurarlar.
Bölüm 5: Kurulum Jupyter
) 1 Adım oluşturmak Jupyter Önceden oluşturulmuş bir imajdan gelen konteyner:
## 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 açıklama
- liman işçisi çalıştırması: Görüntüyü çalıştır
- v: bir birim ekleyin
- ~/work:/home/jovyan/work: Ses düzeyi
- 8888:8888: bağlantı noktası
- jupyter/datascience-notebook: Resim
Diğer önceden oluşturulmuş görseller için, aşağıdaki bölüme göz atın. Jupyter Docker Stacks deposuEkim 2023'ten itibaren bu görseller Quay.io'da yayınlanıyor, bu yüzden hemen indirin. quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook için PySparkDocker Hub kopyaları dondurulmuştur.
Konteynerin, bağlı olan aygıta yazmasına izin verin. work Yeniden başlatma sonrasında not defterlerinin korunmasını sağlayan klasör:
sudo chown 1000 ~/work
) 2 Adım kurmak tree Böylece çalışma dizinini inceleyebilirsiniz:
sudo yum install -y tree
) 3 Adım Kapsayıcıyı ve adını kontrol edin
Aşağıdaki komutları sırayla çalıştırın:
- Çalışmakta olan konteynerleri listeleyin:
docker ps
- Konteyner günlüklerini okuyun. Jupyter URLBurada konteynerin adı vigilant_easley:
docker logs vigilant_easley
- Kopya URLKayıttan alınan belirteciyle birlikte.
) 4 Adım içinde URL Günlük dosyasından, ana bilgisayar adresini (90a3c09282d6 veya 127.0.0.1) kendi sisteminizin genel DNS adresiyle değiştirin:
http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
) 5 Adım Yeni URL olur,
http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
) 6 Adım Kopyalayıp yapıştırın URL tarayıcınıza.
Jupyter Açar
) 7 Adım Artık kendi bünyenizde yeni bir not defteri oluşturabilirsiniz. work klasör.
Bölüm 6: Bağlantıyı kapatın
Terminaldeki bağlantıyı kapatın
exit
AWS'ye geri dönün ve sunucuyu durdurun.
Sorun giderme
Docker çalışmazsa, aşağıdaki komutu kullanarak imajı yeniden oluşturun.
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
