Jupyter Підручник для ноутбука: як встановити та використовувати Jupyter?
Евелін Кларк
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.
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 всередину робочого каталогу, яка міститиме всі блокноти, які ви створите під час навчальних посібників TensorFlow.
Відкрийте термінал і напишіть
mkdir jupyter_tf jupyter notebook
Пояснення коду
- mkdir jupyter_tf: створити папку з іменами 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 навколишнє середовище. Наразі ваш блокнот називається Untitled.ipynb. Це ім’я за умовчанням, надане Jupyter. Давайте перейменуємо його, натиснувши на Файл та Rename
Ви можете перейменувати його на Introduction_jupyter
В AWS Jupyter Блокнот, ви пишете коди, анотації або текст всередині клітинок.
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 свій перший рядок коду. Ви можете помітити, що клітинка має два кольори. Зелений колір означає, що ви в режим редагування.
Синій колір, однак, вказує на те, що ви в ньому режим виконання.
Ваш перший рядок коду буде друкувати Guru99!. Всередині клітини можна писати
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 запустити код за допомогою комбінацій клавіш. Використовуйте Alt+Enter. він виконає клітинку та вставить нову порожню клітинку нижче, як ви робили раніше.
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
Нижче наведено крок за кроком процес встановлення та запуску Jupyter Блокнот на 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: Налаштуйте пару ключів
Крок 1) Перейдіть до Служби і знайти EC2
Крок 2) На панелі натисніть Пари ключів
Крок 3) Натисніть Створити пару ключів
- Ви можете назвати це ключем Docker
- Натисніть Створити
Ім'я файлу Docker_key.pem завантажується.
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. для Windows або користувачів Linux, перейдіть до ЧАСТИНИ 2
Вам потрібно встановити робочий каталог, який буде містити 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: Налаштуйте групу 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
- Введіть назву групи безпеки «jupyter_docker» і Description Security Group для Docker
- Зверху потрібно додати 4 правила
- 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
- Натисніть Створити
Крок 4) З’явиться список новоствореної групи безпеки
Частина 3: Запуск екземпляра
Нарешті ви готові створити екземпляр
Крок 1) Натисніть «Запустити екземпляр».
Сервера за замовчуванням достатньо для ваших потреб. Ви можете вибрати Amazon Linux AMI. Поточний екземпляр – 2018.03.0.
AMI означає Amazon Зображення машини. Він містить інформацію, необхідну для успішного запуску екземпляра, який працює на віртуальному сервері, що зберігається 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 останніми двійковими файлами фреймворків глибокого навчання, попередньо встановленими в окремих віртуальних середовищах:
Повністю налаштований з NVidia CUDA, cuDNN і NCCL, а також Intel MKL-DNN
Крок 2) Вибрати t2.micro. Це безкоштовний сервер рівня. AWS безкоштовно пропонує цю віртуальну машину з 1 vCPU і 1 ГБ пам’яті. Цей сервер забезпечує хороший компроміс між обчисленнями, пам’яттю та продуктивністю мережі. Він підходить для малих і середніх баз даних
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 8) Примірник буде запущено
Крок 9) Нижче наведено підсумок екземплярів, які зараз використовуються. Зверніть увагу на загальнодоступну IP-адресу
Крок 9) Натисніть Підключити
Ви знайдете деталі підключення
Запустіть екземпляр (для користувачів Mac OS)
Спочатку переконайтеся, що всередині терміналу ваш робочий каталог вказує на папку з докером файлу пари ключів
запустіть код
chmod 400 docker.pem
Відкрийте підключення за допомогою цього коду.
Є два коди. у деяких випадках перший код уникає Jupyter щоб відкрити 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 обидва програми встановлено, вам потрібно перетворити файл .pem на .ppk. PuTTY може читати лише .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)
- На лівій панелі розгорніть SSH і відкрийте Auth
- Перегляньте приватний ключ. Ви повинні вибрати .ppk
- 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
Поки ви підключені до сервера через Putty/Terminal, ви можете встановити Docker контейнер
Виконайте наступні коди
sudo yum update -y sudo yum install -y docker sudo service docker start sudo user-mod -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 використовують SSH, як зазначено вище
Частина 5: Установка Jupyter
Крок 1) Створити Jupyter з,
попередньо створене зображення.
## 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
Пояснення коду
- docker run: запустіть образ
- v: приєднати том
- ~/work:/home/jovyan/work: Том
- 8888:8888: порт
- jupyter/datascience-notebook: зображення
Щоб переглянути інші зображення попередньої збірки, перейдіть тут
Дозволити консервувати Jupyter Ноутбук AWS
sudo chown 1000 ~/work
Крок 2) Встанови дерево, щоб побачити,
наступний наш робочий каталог
sudo yum install -y tree
Крок 3) Перевірте контейнер і його назву
Використовуйте команду
-
docker ps
- Отримайте назву та скористайтеся журналом, щоб відкрити Jupyter. В цьому Jupyter підручник, назва контейнера — vigilant_easley. Використовуйте команду
docker logs vigilant_easley
- Отримайте URL
Крок 4) В URL-адресі
Замініть (90a3c09282d6 або 127.0.0.1) на публічний DNS вашого екземпляра
http://(90a3c09282d6 or 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Крок 5) Нова URL-адреса стає,
http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com:8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed
Крок 6) Скопіюйте та вставте URL-адресу в браузер.
Jupyter Відкриває
Крок 7) Ви можете написати новий зошит,
у вашій робочій папці
Частина 6: Закрити зв'язок
Закрийте з'єднання в терміналі
exit
Поверніться до AWS і зупиніть сервер.
Пошук і усунення несправностей
Якщо докер не працює, спробуйте перебудувати образ за допомогою
docker run -v ~/work:/home/jovyan/work -d -p 8888:8888 jupyter/tensorflow-notebook
Підсумки
- Jupyter блокнот — це веб-додаток, де можна запускати свій Python та R коди. Легко ділитися та дарувати багато аналіз даних з Jupyter.
- Щоб запустити jupyter, напишіть у терміналі: jupyter notebook
- Ви можете зберігати свій блокнот де завгодно
- Комірка містить ваші Python код. Ядро буде читати код один за іншим.
- Ви можете використовувати ярлик для запуску комірки. Типово: Ctrl+Enter
