Jupyter Dizüstü Bilgisayar Eğitimi: Nasıl Kurulur ve Kullanılır Jupyter?

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

The 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.

Nasıl kullanılır? Jupyter defter

Aşağıdaki oturumda nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz Jupyter Not defteri. Ortamı tanımak için basit bir kod satırı yazacaksınız. Jupyter.

) 1 Adım Eğitimler sırasında oluşturacağınız tüm not defterlerini içeren çalışma dizininin içine bir klasör eklersiniz. TensorFlow.

Terminali açın ve yazın

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Kod Açıklama

mkdir jupyter_tf: jupyter_tf adlı bir klasör oluştur
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 ve Python 3.

) 4 Adım sen içeridesin Jupyter çevre. Şu ana kadar not defterinizin adı Untiltled.ipynb'dir. Bu, tarafından verilen varsayılan addır. Jupyter. Üzerine tıklayarak yeniden adlandıralım fileto ve adını değiştirmek

Adını Introduction_jupyter olarak değiştirebilirsiniz

AWS'de Jupyter Defter, hücrelerin içine kodlar, açıklamalar veya metinler yazarsınız.

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, bulunduğunuz anlamına gelir düzenleme modu.

Ancak mavi renk bulunduğunuz yeri gösterir. yürütme modu.

İlk kod satırınız Guru99!'u yazdırmak olacaktır. 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 ve klavye Kısayolları

Aşağıda bir macOS klavyesi için kısayollar listesi bulunmaktadır. Kısayolları düzenleyicide düzenleyebilirsiniz.

Aşağıda kısayollar verilmiştir Windows

Bu satırı yaz

print("Hello world!")

ve kodu çalıştırmak için Klavye Kısayollarını kullanmayı deneyin. Alt+enter'ı kullanın. hücreyi çalıştıracak ve daha önce yaptığınız gibi aşağıya yeni bir boş hücre ekleyecektir.

) 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

Aşağıda nasıl kurulacağı ve çalıştırılacağı ile ilgili adım adım bir süreç verilmiştir. Jupyter AWS'de Not Defteri:

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 indirilir.

) 4 Adım Kopyalayıp klasör anahtarına yapıştırın. Yakında buna ihtiyacımız olacak.

Yalnızca Mac OS kullanıcısı için

Bu adım yalnızca Mac OS kullanıcısını ilgilendirir. İçin Windows veya Linux kullanıcıları, lütfen BÖLÜM 2'ye geçin.

Dosya anahtarını içerecek bir çalışma dizini ayarlamanız gerekir

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 adı “jupyter_docker” girin ve DescriptDocker için ion Güvenlik Grubu
Üstüne 4 kural eklemeniz gerekiyor

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'a tıklayın

) 4 Adım Yeni oluşturulan Güvenlik Grubu listelenecek

Bölüm 3: Örneği başlatın

Sonunda örneği oluşturmaya hazırsınız

) 1 Adım Örneği Başlat'a tıklayın

Varsayılan sunucu ihtiyacınız için yeterlidir. Seçebilirsiniz Amazon Linux AMI. Mevcut örnek 2018.03.0'dır.

AMI'nin açılımı Amazon Makine Görüntüsü. Bulutta depolanan bir sanal sunucuda çalışan bir örneği başarıyla 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)

Hepsi ayrı sanal ortamlara önceden yüklenmiş en yeni derin öğrenme çerçeveleri ikili dosyalarıyla birlikte gelir:

TensorFlow,
Caffe
PyTorch,
keras,
Theano
CNTK.

NVidia CUDA, cuDNN ve NCCL'nin yanı sıra Intel MKL-DNN ile tamamen yapılandırılmıştır

) 2 Adım Klinik t2.mikro. Ücretsiz katmanlı bir sunucudur. AWS, 1 vCPU ve 1 GB bellekle donatılmış bu sanal makineyi ücretsiz olarak sunuyor. Bu sunucu hesaplama, bellek ve ağ performansı arasında iyi bir denge sağlar. Küçük ve orta ölçekli veritabanına 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

Aşama 8 ) Son adım, anahtar çiftini örneğe bağlamaktır.

) 8 Adım Örnek başlatılacak

) 9 Adım Şu anda kullanımda olan örneklerin bir özetini aşağıda bulabilirsiniz. Genel IP'ye dikkat edin

) 9 Adım Connect'e tıklayın

Bağlantı ayrıntılarını bulacaksınız

Örneğinizi başlatın (Mac OS kullanıcıları)

Öncelikle terminalin içinde çalışma dizininizin anahtar çifti dosya docker'ının bulunduğu klasörü gösterdiğinden emin olun.

kodu çalıştır

chmod 400 docker.pem

Bu kodla bağlantıyı açın.

İki kod var. bazı durumlarda ilk kod kaçınır Jupyter defteri açmak için.

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

Artık her iki yazılım da yüklendiğine göre, .pem dosyasını .ppk'ye dönüştürmeniz gerekiyor. PuTTY yalnızca .ppk dosyasını 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 AdımDosyayı 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

Putty/Terminal üzerinden sunucuya bağlandığınızda kurulum yapabilirsiniz. liman işçisi konteyner.

Aşağıdaki kodları çalıştırın

sudo yum update -y
sudo yum install -y docker
sudo service docker start
sudo user-mod -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 belirtildiği gibi SSH kullanıyor

Bölüm 5: Kurulum Jupyter

) 1 Adım oluşturmak Jupyter ile,

önceden oluşturulmuş görüntü

## 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

Kod 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 yapım öncesi görseller için şu adrese gidin: okuyun

Korumaya izin ver Jupyter AWS dizüstü bilgisayarı

sudo chown 1000 ~/work

) 2 Adım Görmek için ağacı yükleyin,

sonraki çalışma dizinimiz

sudo yum install -y tree

) 3 Adım Kapsayıcıyı ve adını kontrol edin

Komutu kullan

```
docker ps
```
Adı alın ve açmak için günlüğü kullanın Jupyter. Bu Jupyter öğreticide konteynerin adı vigilant_easley'dir. Komutu kullan
```
docker logs vigilant_easley
```
URL'yi alın

) 4 Adım URL'de,

(90a3c09282d6 veya 127.0.0.1) değerini örneğinizin Genel DNS'si ile değiştirin

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

) 5 Adım Yeni URL şu şekilde olur:

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

) 6 Adım URL'yi kopyalayıp tarayıcınıza yapıştırın.

Jupyter Açar

) 7 Adım Yeni bir Defter yazabilirsiniz,

çalışma klasörünüzde

Bölüm 6: Bağlantıyı kapatın

Terminaldeki bağlantıyı kapatın

exit

AWS'ye geri dönün ve sunucuyu durdurun.

Sorun giderme

Docker çalışmazsa görüntüyü yeniden oluşturmayı deneyin.

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

ÖZET

Jupyter dizüstü bilgisayarınızı çalıştırabileceğiniz bir web uygulamasıdır Python ve R kodları. Zenginleri paylaşmak ve sunmak kolaydır veri analizi ile Jupyter.
Jupyter'ı başlatmak için terminale şunu yazın: jupyter notebook
Not defterinizi istediğiniz yere kaydedebilirsiniz
Bir hücre sizin Python kod. Çekirdek kodu tek tek okuyacaktır.
Bir hücreyi çalıştırmak için kısayolu kullanabilirsiniz. Varsayılan olarak: Ctrl+Enter

Beğenebilirsin: