Jupyter Hướng dẫn về sổ tay: Cách cài đặt và sử dụng Jupyter?

Là gì Jupyter Máy tính xách tay?

Jupyter Sổ tay là một ứng dụng web nguồn mở để viết và chia sẻ mã trực tiếp, phương trình, trực quan hóa với các phần tử văn bản đa dạng thức. Nó cung cấp một cách thuận tiện để viết đoạn văn, phương trình, tiêu đề, liên kết và số liệu để chạy phân tích dữ liệu. Nó cũng hữu ích khi chia sẻ các thuật toán tương tác với khán giả của bạn nhằm mục đích giảng dạy hoặc trình diễn.

Giới thiệu về Jupyter Ứng dụng Notebook

Sản phẩm Jupyter Ứng dụng Notebook là giao diện nơi bạn có thể viết tập lệnh và mã thông qua trình duyệt web của mình. Ứng dụng có thể được sử dụng cục bộ, nghĩa là bạn không cần truy cập Internet hoặc máy chủ từ xa.

Mỗi tính toán được thực hiện thông qua một kernel. Một hạt nhân mới được tạo ra mỗi lần bạn khởi chạy một Jupyter Máy tính xách tay.

Cách Sử dụng Jupyter Sổ tay

Trong buổi học dưới đây, bạn sẽ học cách sử dụng Jupyter Sổ tay. Bạn sẽ viết một dòng mã đơn giản để làm quen với môi trường của Jupyter.

Bước 1) Bạn thêm một thư mục bên trong thư mục làm việc sẽ chứa tất cả các sổ ghi chép mà bạn sẽ tạo trong quá trình hướng dẫn về TensorFlow.

Mở Terminal và viết

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Giải thích mã

• mkdir jupyter_tf: Tạo một thư mục có tên là jupyter_tf
• jupyter notebook: Mở Jupyter ứng dụng web

Bước 2) Bạn có thể thấy thư mục mới bên trong môi trường. Nhấp vào thư mục jupyter_tf.

Bước 3) Trong thư mục này, bạn sẽ tạo sổ ghi chép đầu tiên của mình. Nhấn nút Mới và Python 3.

Bước 4) Bạn đang ở trong Jupyter môi trường. Cho đến nay, sổ ghi chép của bạn có tên là Untiltled.ipynb. Đây là tên mặc định được đặt bởi Jupyter. Hãy đổi tên nó bằng cách nhấp vào Tập tin và Đổi tên

Bạn có thể đổi tên nó thành Introduction_jupyter

Trong AWS Jupyter Notebook, bạn viết mã, chú thích hoặc văn bản bên trong các ô.

Bên trong một ô, bạn có thể viết một dòng mã.

hoặc nhiều dòng. Jupyter đọc mã này đến dòng khác.

Ví dụ, nếu bạn viết mã sau bên trong một ô.

Nó sẽ tạo ra đầu ra này.

Bước 5) Bạn đã sẵn sàng viết dòng mã đầu tiên của mình. Bạn có thể nhận thấy ô có hai màu. Màu xanh lá cây có nghĩa là bạn đang ở trong chế độ chỉnh sửa.

Tuy nhiên, màu xanh cho biết bạn đang ở chế độ thực thi.

Dòng mã đầu tiên của bạn sẽ là in Guru99!. Bên trong ô, bạn có thể viết

print("Guru99!")

Có hai cách để chạy mã trong Jupyter:

• Bấm và chạy
• Phím tắt

Để chạy mã, bạn có thể nhấp vào Pin và sau đó Chạy ô và chọn bên dưới

Bạn có thể thấy mã được in bên dưới ô và một ô mới đã xuất hiện ngay sau đầu ra.

Cách nhanh hơn để chạy mã là sử dụng Phím tắt. Để truy cập Phím tắt, hãy đi tới Trợ giúp và Phím tắt

Dưới đây là danh sách các phím tắt cho bàn phím MacOS. Bạn có thể chỉnh sửa các phím tắt trong trình chỉnh sửa.

Sau đây là các phím tắt cho Windows

Viết dòng này

print("Hello world!")

và thử sử dụng Phím tắt để chạy mã. Sử dụng alt+enter. nó sẽ thực thi ô và chèn một ô trống mới bên dưới, giống như bạn đã làm trước đây.

Bước 6) Đã đến lúc đóng Notebook lại. Đi đến Tập tin và click vào Đóng và dừng

Chú thích: Jupyter tự động lưu sổ ghi chép có điểm kiểm tra. Nếu bạn có thông báo sau:

Nó có nghĩa là Jupyter đã không lưu tệp kể từ điểm kiểm tra cuối cùng. Bạn có thể lưu sổ ghi chép theo cách thủ công

Bạn sẽ được chuyển hướng đến bảng điều khiển chính. Bạn có thể thấy sổ ghi chép của mình đã được lưu cách đây một phút. Bạn có thể đăng xuất một cách an toàn.

đặt Jupyter Sổ tay có AWS

Dưới đây là quy trình từng bước về cách cài đặt và chạy Jupyter Sổ ghi chép trên AWS:

Nếu bạn chưa có tài khoản tại AWS, hãy tạo một tài khoản miễn phí vào đây.

Chúng ta sẽ tiến hành như sau

• Phần 1: Thiết lập cặp khóa
• Phần 2: Thiết lập nhóm bảo mật
• Phần 3: Khởi chạy phiên bản
• Phần 4: Cài đặt Docker
• Phần 5: Cài đặt Jupyter
• Phần 6: Đóng kết nối

PHẦN 1: Thiết lập cặp khóa

Bước 1) Đến phần Dịch Vụ và tìm EC2

Bước 2) Trong bảng điều khiển và nhấp vào Các cặp chính

Bước 3) Nhấp vào Tạo cặp khóa

1. Bạn có thể gọi nó là khóa Docker
2. Nhấp vào Tạo

Tên tệp Docker_key.pem được tải xuống.

Bước 4) Sao chép và dán nó vào key thư mục. Chúng tôi sẽ cần nó sớm.

Chỉ dành cho người dùng Mac OS

Bước này chỉ liên quan đến người dùng Mac OS. Vì Windows hoặc người dùng Linux, vui lòng chuyển sang PHẦN 2

Bạn cần thiết lập một thư mục làm việc sẽ chứa khóa tập tin

Trước hết, tạo một thư mục có tên key. Đối với chúng tôi, nó nằm bên trong thư mục chính Docker. Sau đó, bạn đặt đường dẫn này làm thư mục làm việc của mình

mkdir Docker/key
cd Docker/key

PHẦN 2: Thiết lập nhóm bảo mật

Bước 1) Bạn cần cấu hình một nhóm bảo mật. Bạn có thể truy cập nó bằng bảng điều khiển

Bước 2) Nhấp vào Tạo nhóm bảo mật

Bước 3) Ở màn hình tiếp theo

1. Nhập tên nhóm bảo mật “jupyter_docker” và DescriptNhóm bảo mật ion cho Docker
2. Bạn cần thêm 4 quy tắc lên trên

• ssh: phạm vi cổng 22, nguồn Mọi nơi
• http: phạm vi cổng 80, nguồn Mọi nơi
• https: phạm vi cổng 443, nguồn Mọi nơi
• TCP tùy chỉnh: phạm vi cổng 8888, nguồn mọi nơi

3. Nhấp vào Tạo

Bước 4) Nhóm bảo mật mới được tạo sẽ được liệt kê

Phần 3: Khởi chạy phiên bản

Cuối cùng bạn đã sẵn sàng để tạo phiên bản

Bước 1) Bấm vào Khởi chạy phiên bản

Máy chủ mặc định là đủ cho nhu cầu của bạn. Bạn có thể chọn Amazon Linux AMI. Phiên bản hiện tại là 2018.03.0.

AMI là viết tắt của Amazon Hình ảnh máy. Nó chứa thông tin cần thiết để khởi động thành công một phiên bản chạy trên máy chủ ảo được lưu trữ trên đám mây.

Lưu ý rằng AWS có máy chủ dành riêng cho deep learning như:

• AMI học sâu (Ubuntu)
• Học sâu AMI
• Cơ sở học sâu AMI (Ubuntu)

Tất cả đều đi kèm với các tệp nhị phân mới nhất của khung học sâu được cài đặt sẵn trong các môi trường ảo riêng biệt:

• TenorFlow,
• Caffe
• Kim tự tháp,
• Máy ảnh,
• Theano
• CNTK.

Được cấu hình đầy đủ với NVidia CUDA, cuDNN và NCCL cũng như Intel MKL-DNN

Bước 2) Chọn t2.micro. Nó là một máy chủ cấp miễn phí. AWS cung cấp miễn phí máy ảo này được trang bị 1 vCPU và 1 GB bộ nhớ. Máy chủ này cung cấp sự cân bằng tốt giữa tính toán, bộ nhớ và hiệu suất mạng. Nó phù hợp với cơ sở dữ liệu vừa và nhỏ

Bước 3) Giữ cài đặt mặc định trong màn hình tiếp theo và nhấp vào Tiếp theo: Thêm bộ nhớ

Bước 4) Tăng dung lượng lưu trữ lên 10GB và nhấp vào Tiếp theo

Bước 5) Giữ cài đặt mặc định và nhấp vào Tiếp theo: Cấu hình nhóm bảo mật

Bước 6) Chọn nhóm bảo mật bạn đã tạo trước đó, đó là jupyter_docker

Bước 7) Review cài đặt của bạn và nhấp vào nút khởi chạy

Bước 8 ) Bước cuối cùng là liên kết cặp khóa với thể hiện.

Bước 8) Phiên bản sẽ khởi chạy

Bước 9) Dưới đây là bản tóm tắt các phiên bản hiện đang được sử dụng. Lưu ý IP công cộng

Bước 9) Nhấp vào Kết nối

Bạn sẽ tìm thấy chi tiết kết nối

Khởi chạy phiên bản của bạn (người dùng Mac OS)

Đầu tiên hãy đảm bảo rằng bên trong thiết bị đầu cuối, thư mục làm việc của bạn trỏ đến thư mục chứa tệp docker cặp khóa

chạy mã

chmod 400 docker.pem

Mở kết nối với mã này.

Có hai mã. trong một số trường hợp, mã đầu tiên tránh Jupyter để mở cuốn sổ.

Trong trường hợp này, hãy sử dụng cách thứ hai để buộc kết nối vào Jupyter Máy tính xách tay trên 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

Lần đầu tiên, bạn được nhắc chấp nhận kết nối

Khởi chạy phiên bản của bạn (Windows người dùng)

Bước 1) Vào trang web này để tải PuTTY và PuTTYgen PuTTY

Bạn cần tải về

• PuTTY: khởi chạy phiên bản
• PuTTYgen: chuyển đổi tệp pem thành ppk

Bây giờ cả hai phần mềm đã được cài đặt, bạn cần chuyển đổi tệp .pem thành .ppk. PuTTY chỉ có thể đọc .ppk. Tệp pem chứa khóa duy nhất được tạo bởi AWS.

Bước 2) Mở PuTTYgen và nhấp vào Tải. Duyệt qua thư mục chứa tệp .pem.

Bước 3)Sau khi tải tệp, bạn sẽ nhận được thông báo cho biết khóa đã được nhập thành công. Bấm vào đồng ý

Bước 4) Sau đó bấm vào Lưu khóa riêng. Bạn được hỏi có muốn lưu khóa này mà không cần cụm mật khẩu hay không. Bấm vào có.

Bước 5) Lưu chìa khóa

Bước 6) Truy cập AWS và sao chép DNS công cộng

Mở PuTTY và dán DNS công cộng vào Tên máy chủ

Bước 7)

1. Trên bảng bên trái, mở SSH và mở Auth
2. Duyệt khóa riêng. Bạn nên chọn .ppk
3. Nhấp vào Mở.

Bước 8)

Khi bước này được thực hiện, một cửa sổ mới sẽ được mở ra. Nhấp vào Có nếu bạn thấy cửa sổ bật lên này

Bước 9)

Bạn cần đăng nhập với tên: ec2-user

Bước 10)

Bạn được kết nối với Amazon Linux AMI.

Phần 4: Cài đặt Docker

Trong khi bạn kết nối với máy chủ qua PuTTY/Terminal, bạn có thể cài đặt phu bến tàu thùng đựng hàng.

Thực hiện các mã sau

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

Khởi động lại kết nối

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 người dùng sử dụng SSH như đã đề cập ở trên

Phần 5: Cài đặt Jupyter

Bước 1) Tạo Jupyter với,

hình ảnh dựng sẵn.

## 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

Giải thích mã

• docker run: Chạy image
• v: đính kèm một tập
• ~/work:/home/jovyan/work: Khối lượng
• 8888:8888: cổng
• jupyter/datascience-notebook: Hình ảnh

Đối với các hình ảnh dựng sẵn khác, hãy truy cập vào đây

Cho phép bảo quản Jupyter sổ ghi chép AWS

sudo chown 1000 ~/work

Bước 2) Cài đặt cây để xem,

thư mục làm việc tiếp theo của chúng tôi

sudo yum install -y tree

Bước 3) Kiểm tra thùng chứa và tên của nó

Sử dụng lệnh

1. docker ps

2. Lấy tên và sử dụng nhật ký để mở Jupyter. Trong Jupyter hướng dẫn, tên của vùng chứa làvivil_easley. Sử dụng lệnh

   docker logs vigilant_easley

3. Lấy URL

Bước 4) Trong URL,

Thay thế (90a3c09282d6 hoặc 127.0.0.1) bằng DNS công cộng của phiên bản của bạn

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

Bước 5) URL mới sẽ trở thành,

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

Bước 6) Sao chép và dán URL vào trình duyệt của bạn.

Jupyter Mở

Bước 7) Bạn có thể viết một Notebook mới,

trong thư mục công việc của bạn

Phần 6: Đóng kết nối

Đóng kết nối trong terminal

exit

Quay lại AWS và dừng máy chủ.

Xử lý sự cố

Nếu docker không hoạt động, hãy thử xây dựng lại hình ảnh bằng cách sử dụng

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

Tổng kết

• Jupyter notebook là một ứng dụng web nơi bạn có thể chạy Python và Mã R. Thật dễ dàng để chia sẻ và cung cấp phong phú phân tích dữ liệu với Jupyter.
• Để khởi chạy jupyter, hãy viết vào terminal: jupyter notebook
• Bạn có thể lưu sổ ghi chép của mình bất cứ nơi nào bạn muốn
• Một ô chứa của bạn Python mã số. Kernel sẽ đọc từng mã một.
• Bạn có thể sử dụng phím tắt để chạy một ô. Mặc định: Ctrl+Enter