Jupyter Підручник для ноутбука: як встановити та використовувати Jupyter?

Що таке Jupyter Блокнот?

Jupyter ноутбук це веб-програма з відкритим кодом для написання та обміну живими кодами, рівняннями, візуалізаціями з елементами форматованого тексту. Він забезпечує зручний спосіб написання абзаців, рівнянь, заголовків, посилань і малюнків для запуску аналізу даних. Це також корисно для обміну інтерактивними алгоритмами з аудиторією з метою навчання чи демонстрації.

Введення в Jupyter Додаток для ноутбуків

Команда Jupyter Програма Notebook — це інтерфейс, за допомогою якого ви можете писати свої сценарії та коди через веб-браузер. Додаток можна використовувати локально, тобто вам не потрібен доступ до Інтернету або віддалений сервер.

Кожне обчислення виконується через ядро. Нове ядро ​​створюється кожного разу, коли ви запускаєте a Jupyter Notebook.

Поточні установки відправляються Ноутбук 7, побудований на Jupyterлабораторія jupyter notebook все ще працює, і обидва читають однаково .ipynb файлу.

як використовувати Jupyter ноутбук

На сесії нижче ви дізнаєтеся, як використовувати Jupyter Ноутбук. Ви напишете простий рядок коду, щоб ознайомитися з середовищем Jupyter.

Крок 1) Ви додаєте папку в робочому каталозі, яка міститиме всі блокноти, які ви створите під час навчальних посібників про TensorFlow.

If Jupyter відсутній, біжіть pip install notebook по-перше, як Посібник з встановлення TensorFlow робить. Потім відкрийте термінал і напишіть

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Code Пояснення

• mkdir jupyter_tf: Створити папку з назвою jupyter_tf
• блокнот jupyter: Відкрити Jupyter Веб-додаток

Крок 2) Ви можете побачити нову папку в середовищі. Натисніть папку jupyter_tf.

Крок 3) У цій папці ви створите свій перший блокнот. Натисніть на кнопку Нові та Python 3.

Крок 4) Ви всередині Jupyter середовище. Поки що ваш блокнот називається Untitled.ipynb. Це ім'я за замовчуванням, надане Jupyter. Давайте перейменуємо його, натиснувши на Файл та Rename

Ви можете перейменувати його на Introduction_jupyter

Усередині Jupyter Інтерфейс блокнота, ви пишете код, анотацію або текст всередині комірок.

Усередині комірки можна написати один рядок коду.

або кілька рядків. Jupyter читає код один рядок за іншим.

Наприклад, якщо ви напишете наступний код у клітинку.

Він створить цей результат.

Крок 5) Ви готові написати перший рядок коду. Ви можете помітити, що комірка має два кольори. Зелений колір означає, що ви перебуваєте в режим редагування.

Синій колір, однак, вказує на те, що ви в ньому режим виконання.

Ваш перший рядок коду буде надруковано Guru99!. Усередині клітинки можна написати

print("Guru99!")

Є два способи запустити код Jupyter:

• Натисніть і запустіть
• сполучення клавіш

Щоб запустити код, ви можете натиснути на Осередок ,а потім Запустіть клітинки та виберіть нижче

Ви бачите, що код надруковано під коміркою, а нова комірка з’являється одразу після виведення.

Швидший спосіб запустити код - це використовувати сполучення клавіш. Щоб отримати доступ до комбінацій клавіш, перейдіть до Документи та сполучення клавіш

Під списком комбінацій клавіш для клавіатури MacOS. Ви можете редагувати ярлики в редакторі.

Нижче наведено ярлики для Windows

Напишіть цей рядок

print("Hello world!")

і спробуйте комбінацію клавіш. Alt+Enter виконує комірку та вставляє нову порожню комірку нижче.

Крок 6) Настав час закрити Блокнот. Йти до Файл і натисніть на Закрити та зупинити

Примітка:: Jupyter автоматично зберігає блокнот із контрольною точкою. Якщо у вас є таке повідомлення:

Це означає Jupyter не зберіг файл з моменту останньої контрольної точки. Ви можете вручну зберегти блокнот

Ви будете перенаправлені на головну панель. Ви бачите, що ваш блокнот було збережено хвилину тому. Ви можете безпечно вийти.

Встановлювати Jupyter Ноутбук з AWS

Коли набір даних перевищує обсяг локальної пам'яті, перенесіть блокнот на хмарний сервер. Нижче наведено покроковий процес встановлення та запуску. Jupyter Ноутбук увімкнено AWS:

Якщо у вас немає облікового запису в AWS, створіть безкоштовний обліковий запис тут.

Ми будемо діяти наступним чином

• Частина 1: Налаштування пари ключів
• Частина 2: Налаштування групи безпеки
• Частина 3: Запуск екземпляра
• Частина 4: Встановіть Docker
• Частина 5: Установка Jupyter
• Частина 6: Закрити зв'язок

Частина 1: Налаштування пари ключів

Крок 1) Перейдіть до Послуги і знайти EC2

Крок 2) На панелі натисніть Пари ключів

Крок 3) Натисніть Створити пару ключів

1. Ви можете назвати це ключем Docker
2. Натисніть Створити

Завантажується файл з назвою Docker_key.pem.

Крок 4) Скопіюйте та вставте його в ключ папки. Скоро він нам знадобиться.

Тільки для користувачів Mac OS

Цей крок стосується лише користувачів Mac OS. Windows а користувачі Linux можуть перейти до частини 2.

Вам потрібно встановити робочий каталог, який міститиме ключ файлу

Перш за все, створіть папку під назвою key. Для нас він знаходиться в головній папці Docker. Потім ви встановлюєте цей шлях як свій робочий каталог

mkdir Docker/key
cd Docker/key

Частина 2: Налаштування групи безпеки

Крок 1) Потрібно налаштувати групу безпеки. Ви можете отримати доступ до нього за допомогою панелі

Крок 2) Натисніть «Створити групу безпеки».

Крок 3) На наступному екрані

1. Введіть назву групи безпеки «jupyter_docker» та опис Група безпеки для Docker.
2. Додайте чотири правила вхідного зв'язку, перелічені нижче:
   • ssh: діапазон портів 22, джерело будь-де
   • http: діапазон портів 80, джерело Anywhere
   • https: діапазон портів 443, джерело Anywhere
   • Спеціальний TCP: діапазон портів 8888, джерело будь-де
3. Натисніть кнопку Створити.

Крок 4) З’явиться список новоствореної групи безпеки

Частина 3: Запуск екземпляра

Нарешті ви готові створити екземпляр

Крок 1) Натисніть «Запустити екземпляр».

Достатньо сервера за замовчуванням. Виберіть Amazon Linux AMI. Знімки екрана показують зображення 2018.03.0; поточні консолі пропонують Amazon Linux 2023, тому зіставляйте мітки, а не пікселі.

AMI означає Amazon Образ машини. Він містить інформацію, необхідну для запуску екземпляра, який працює на віртуальному сервері в хмарі.

Зауважте, що AWS має сервер, призначений для глибокого навчання, наприклад:

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

Усі вони постачаються з попередньо встановленими останніми бінарними файлами фреймворків глибокого навчання в окремих віртуальних середовищах:

• TensorFlow,
• Кафе
• PyTorch,
• Керас,
• Теано
• CNTK.

Кожен образ повністю налаштований за допомогою NVIDIA CUDA, cuDNN та NCCL, а також Intel MKL-DNN.

Крок 2) Оберіть t2.microЦе безкоштовний сервер. AWS пропонує безкоштовно цю віртуальну машину, оснащену 1 віртуальним процесором та 1 ГБ пам'яті. Цей сервер забезпечує хороший компроміс між обчисленнями, пам'яттю та мережевою продуктивністю. Він підходить для малих та середніх робочих навантажень.

Крок 3) Збережіть налаштування за замовчуванням на наступному екрані та натисніть Далі: Додати сховище

Крок 4) Збільште пам’ять до 10 ГБ і натисніть «Далі».

Крок 5) Залиште налаштування за замовчуванням і натисніть Далі: Налаштувати групу безпеки

Крок 6) Виберіть групу безпеки, яку ви створили раніше jupyter_docker

Крок 7) Revтобто перегляньте свої налаштування та натисніть кнопку запуску

Крок 8) Останнім кроком є ​​зв’язування пари ключів із примірником.

Крок 9) Примірник буде запущено

Крок 10) Нижче наведено короткий опис екземплярів, що використовуються на даний момент. Зверніть увагу на публічну IP-адресу.

Крок 11) Натисніть Підключити

Ви знайдете деталі підключення

Запустіть екземпляр (для користувачів Mac OS)

Спочатку вкажіть у робочому каталозі терміналу папку, в якій зберігається файл пари ключів.

запустіть код

chmod 400 docker.pem

Відкрийте підключення за допомогою цього коду.

Є дві команди. Іноді перша зупиняє Jupyter відкриваючи блокнот.

У цьому випадку використовуйте другий, щоб примусово встановити з’єднання Jupyter Зошит на ЕС2.

# 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

У перший раз вам буде запропоновано прийняти підключення

Запустіть свій екземпляр (Windows користувачі)

Крок 1) Перейдіть на цей веб-сайт, щоб завантажити PuTTY та PuTTYgen PuTTY

Вам потрібно завантажити

• PuTTY: запустіть екземпляр
• PuTTYgen: конвертуйте файл pem у ppk

Тепер, коли обидві програми встановлено, вам потрібно конвертувати файл .pem у файл .ppk. PuTTY може читати лише файли .ppk. Файл pem містить унікальний ключ, створений AWS.

Крок 2) Відкрийте PuTTYgen і натисніть «Завантажити». Перегляньте папку, де знаходиться файл .pem.

Крок 3) Після завантаження файлу ви повинні отримати сповіщення про те, що ключ успішно імпортовано. Натисніть OK

Крок 4) Потім натисніть «Зберегти закритий ключ». Вас запитають, чи хочете ви зберегти цей ключ без парольної фрази. Натисніть на так.

Крок 5) Збережіть ключ

Крок 6) Перейдіть до AWS і скопіюйте публічний DNS

Відкрийте PuTTY і вставте загальнодоступний DNS у ім’я хоста

Крок 7)

1. На лівій панелі розгорніть SSH і відкрийте Auth
2. Перегляньте приватний ключ. Ви повинні вибрати .ppk
3. Клацніть на Відкрити.

Крок 8)

Коли цей крок буде виконано, відкриється нове вікно. Натисніть Так, якщо ви бачите це спливаюче вікно

Крок 9)

Вам потрібно увійти як: ec2-user

Крок 10)

Ви підключені до Amazon Linux AMI.

Частина 4: Встановіть Docker

Команда Підручник з Докера охоплює термінологію контейнерів, що використовується нижче.

Під час підключення до сервера через PuTTY або Terminal ви можете встановити Docker двигун.

Виконайте наступні коди. Увімкнено Amazon Linux 2023, використання dnf та цінності yum та systemctl start docker та цінності service docker start.

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

Знову запустіть підключення

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 користувачі повторно підключаються до PuTTY точно так, як описано вище.

Частина 5: Установка Jupyter

Крок 1) створіть Jupyter контейнер із попередньо створеного образу:

## 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 Пояснення

• docker run: запустіть образ
• v: приєднати том
• ~/work:/home/jovyan/work: Том
• 8888:8888: порт
• jupyter/datascience-notebook: зображення

Щоб переглянути інші попередньо створені зображення, перегляньте Jupyter Репозиторій Docker StacksЗ жовтня 2023 року ці зображення доставляються на Quay.io, тож витягніть їх. quay.io/jupyter/tensorflow-notebook or quay.io/jupyter/pyspark-notebook та цінності PySparkкопії Docker Hub заморожені.

Дозвольте контейнеру записувати у змонтований work папка, щоб блокноти пережили перезавантаження:

sudo chown 1000 ~/work

Крок 2) Встановлювати tree щоб ви могли перевірити робочий каталог:

sudo yum install -y tree

Крок 3) Перевірте контейнер і його назву

Виконайте команди нижче по порядку:

1. Перелічіть запущені контейнери:

   docker ps

2. Прочитайте журнал контейнера для Jupyter URLТут контейнер має назву vigilant_easley:

   docker logs vigilant_easley

3. Скопіюйте URL, з його токеном, з журналу.

Крок 4) Перейдіть на вкладку URL у журналі замініть хост (90a3c09282d6 або 127.0.0.1) на публічний DNS вашого екземпляра:

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

Крок 5) Новий URL стає,

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

Крок 6) Скопіюйте та вставте URL у ваш браузер.

Jupyter Відкриває

Крок 7) Тепер ви можете створити новий блокнот у своєму work папку.

Частина 6: Закрити зв'язок

Закрийте з'єднання в терміналі

exit

Поверніться до AWS і зупиніть сервер.

Пошук і усунення несправностей

Якщо Docker не працює, перебудуйте образ за допомогою

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

Поширені запитання