Учебное пособие по Jupyter Notebook: как установить и использовать Jupyter?

Что такое Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом для написания и обмена динамическими кодами, уравнениями, визуализациями с элементами форматированного текста. Он предоставляет удобный способ написания абзацев, уравнений, заголовков, ссылок и рисунков для запуска анализа данных. Это также полезно для обмена интерактивными алгоритмами с вашей аудиторией для обучения или демонстрации целей. 

Введение в приложение Jupyter Notebook

Приложение Jupyter Notebook — это интерфейс, в котором вы можете писать свои скрипты и коды через веб-браузер. Приложение можно использовать локально, то есть вам не нужен доступ в Интернет или удаленный сервер.

Каждое вычисление выполняется через ядро. Новое ядро ​​создается каждый раз при запуске Jupyter Notebook.

Как использовать блокнот Jupyter

На следующем занятии вы узнаете, как использовать Jupyter Notebook. Вы напишете простую строку кода, чтобы ознакомиться со средой Jupyter.

Шаг 1) Вы добавляете папку в рабочий каталог, которая будет содержать все записные книжки, которые вы создадите во время уроков по TensorFlow

Откройте Терминал и напишите

mkdir jupyter_tf
jupyter notebook

Код Пояснение

• mkdir jupyter_tf: создать папку с именами jupyter_tf
• блокнот jupyter: откройте веб-приложение Jupyter

Шаг 2) Вы можете увидеть новую папку внутри среды. Нажмите на папку jupyter_tf.

Шаг 3) Внутри этой папки вы создадите свой первый блокнот. Нажмите на кнопку New и Python 3 .

Шаг 4) Вы находитесь в среде Jupyter. Пока что ваша записная книжка называется Ununtled.ipynb. Это имя по умолчанию, данное Jupyter. Давайте переименуем его, нажав « Файл» и « Переименовать ».

Вы можете переименовать его Introduction_jupyter

В AWS Jupyter Notebook вы пишете коды, аннотации или текст внутри ячеек.

Внутри ячейки вы можете написать одну строку кода.

или несколько строк. Jupyter читает код одну строку за другой.

Например, если вы напишете следующий код внутри ячейки.

Он будет производить этот вывод.

Шаг 5) Вы готовы написать свою первую строку кода. Вы можете заметить, что ячейка имеет два цвета. Зеленый цвет означает, что вы находитесь в режиме редактирования .

Однако синий цвет указывает на то, что вы находитесь в режиме выполнения .

Ваша первая строка кода будет печатать Guru99!. В ячейке можно написать

print("Guru99!")

Есть два способа запустить код в Jupyter:

• Нажмите и бегите
• Горячие клавиши

Чтобы запустить код, вы можете нажать « Ячейка », а затем « Запустить ячейки» и «Выбрать ниже».

Вы можете видеть, что код напечатан под ячейкой, а новая ячейка появилась сразу после вывода.

Более быстрый способ запустить код — использовать сочетания клавиш . Чтобы получить доступ к сочетаниям клавиш, перейдите в раздел « Справка» и « Сочетания клавиш».

Ниже список сочетаний клавиш для клавиатуры MacOS. Вы можете редактировать ярлыки в редакторе.

Ниже приведены ярлыки для Windows

Напишите эту строку

print("Hello world!")

и попробуйте использовать сочетания клавиш для запуска кода. Используйте альт+энтер. он выполнит ячейку и вставит новую пустую ячейку ниже, как вы делали раньше.

Шаг 6) Пришло время закрыть Блокнот. Перейдите в « Файл» и нажмите « Закрыть и остановить ».

Примечание . Jupyter автоматически сохраняет записную книжку с контрольной точкой. Если у вас есть следующее сообщение:

Это означает, что Jupyter не сохранил файл с момента последней контрольной точки. Вы можете вручную сохранить блокнот

Вы будете перенаправлены на главную панель. Вы можете видеть, что ваша записная книжка была сохранена минуту назад. Вы можете безопасно выйти из системы.

Установите Jupyter Notebook с AWS

ЧАСТЬ 1. Настройка пары ключей

Шаг 1) Перейдите в Службы и найдите EC2.

Шаг 2) На панели нажмите « Пары ключей ».

Шаг 3) Нажмите «Создать пару ключей».

1. Вы можете назвать это ключом Docker
2. Нажмите Создать

Загружается файл с именем Docker_key.pem.

Шаг 4) Скопируйте и вставьте его в ключ папки. Он нам скоро понадобится.

Только для пользователей Mac OS

Этот шаг касается только пользователя Mac OS. Для пользователей Windows или Linux перейдите к ЧАСТИ 2.

Вам нужно установить рабочий каталог, который будет содержать ключ файла

Прежде всего, создайте папку с именем key. У нас он находится внутри основной папки Docker. Затем вы устанавливаете этот путь в качестве рабочего каталога.

mkdir Docker/key
cd Docker/key

ЧАСТЬ 2. Настройка группы безопасности

Шаг 1) Вам необходимо настроить группу безопасности. Вы можете получить к нему доступ через панель

Шаг 2) Нажмите «Создать группу безопасности».

Шаг 3) На следующем экране

1. Введите имя группы безопасности «jupyter_docker» и описание группы безопасности для Docker.
2. Вам нужно добавить 4 правила поверх

• ssh: диапазон портов 22, источник везде
• http: диапазон портов 80, источник Anywhere
• https: диапазон портов 443, источник Anywhere
• Пользовательский TCP: диапазон портов 8888, источник Anywhere

3. Нажмите Создать

Шаг 4) Вновь созданная группа безопасности будет указана

Часть 3. Запуск экземпляра

Наконец-то вы готовы создать экземпляр

Шаг 1) Нажмите «Запустить экземпляр».

Сервера по умолчанию достаточно для ваших нужд. Вы можете выбрать Amazon Linux AMI. Текущий экземпляр — 2018.03.0.

AMI расшифровывается как Amazon Machine Image. Он содержит информацию, необходимую для успешного запуска экземпляра, работающего на виртуальном сервере, хранящемся в облаке.

Обратите внимание, что у AWS есть сервер, предназначенный для глубокого обучения, например:

• Глубокое обучение AMI (Ubuntu)
• AMI глубокого обучения
• База глубокого обучения AMI (Ubuntu)

Все они поставляются с последними бинарными файлами фреймворков глубокого обучения, предварительно установленными в отдельных виртуальных средах:

• ТензорФлоу,
• Кафе
• ПиТорч ,
• Керас
•  ,
• Теано
• ЦНТК.

Полная конфигурация с NVidia CUDA, cuDNN и NCCL, а также Intel MKL-DNN

Шаг 2) Выберите t2.micro . Это сервер бесплатного уровня. AWS предлагает бесплатно эту виртуальную машину с 1 виртуальным процессором и 1 ГБ памяти. Этот сервер обеспечивает хороший компромисс между вычислениями, памятью и производительностью сети. Подходит для малых и средних баз данных

Шаг 3) Оставьте настройки по умолчанию на следующем экране и нажмите «Далее: Добавить хранилище».

Шаг 4) Увеличьте объем хранилища до 10 ГБ и нажмите «Далее».

Шаг 5) Оставьте настройки по умолчанию и нажмите «Далее: настроить группу безопасности».

Шаг 6) Выберите созданную ранее группу безопасности, которая называется jupyter_docker.

Шаг 7) Проверьте свои настройки и нажмите кнопку запуска.

Шаг 8) Последний шаг — связать пару ключей с экземпляром.

Шаг 8) Запустится экземпляр

Шаг 9) Ниже приведена сводка экземпляров, используемых в настоящее время. Обратите внимание на публичный IP

Шаг 9) Нажмите «Подключиться».

Вы найдете детали подключения

Запустите свой экземпляр (для пользователей Mac OS)

Сначала убедитесь, что внутри терминала ваш рабочий каталог указывает на папку с докером файла пары ключей.

запустить код

chmod 400 docker.pem

Откройте соединение с этим кодом.

Есть два кода. в некоторых случаях первый код не позволяет Jupyter открыть блокнот.

В этом случае используйте второй для принудительного подключения в Jupyter Notebook на 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

В первый раз вам будет предложено принять соединение

Запустите свой экземпляр (для пользователей Windows)

Шаг 1) Перейдите на этот веб-сайт, чтобы загрузить PuTTY и PuTTYgen PuTTY .

Вам нужно скачать

• PuTTY: запустить экземпляр
• PuTTYgen: преобразовать файл pem в ppk

Теперь, когда оба программного обеспечения установлены, вам нужно преобразовать файл .pem в .ppk. PuTTY может читать только .ppk. Файл pem содержит уникальный ключ, созданный AWS.

Шаг 2) Откройте PuTTYgen и нажмите «Загрузить». Просмотрите папку, в которой находится файл .pem.

Шаг 3) После того, как вы загрузили файл, вы должны получить уведомление о том, что ключ успешно импортирован. Нажмите ОК

Шаг 4) Затем нажмите «Сохранить закрытый ключ». Вас спросят, хотите ли вы сохранить этот ключ без парольной фразы. Нажмите на да.

Шаг 5) Сохраните ключ

Шаг 6) Перейдите в AWS и скопируйте общедоступный DNS

Откройте PuTTY и вставьте общедоступный DNS в имя хоста.

Шаг 7)

1. На левой панели разверните SSH и откройте Auth
2. Просмотрите закрытый ключ. Вы должны выбрать .ppk
3. Нажмите Открыть.

Шаг 8)

Когда этот шаг будет выполнен, откроется новое окно. Нажмите «Да», если вы видите это всплывающее окно.

Шаг 9)

Вам нужно войти как: ec2-user

Шаг 10)

Вы подключены к Amazon Linux AMI.

Часть 4: Установите Докер

Пока вы подключены к серверу через Putty/Terminal, вы можете установить контейнер Docker .

Выполните следующие коды

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

Запустите снова соединение

ssh -i "docker.pem" ec2-user@ec2-18-219-192-34.us-east-2.compute.amazonaws.com -L 8888:127.0.0.1:8888

Пользователи Windows используют SSH, как указано выше.

Часть 5: Установите Юпитер

Шаг 1) Создайте Jupyter с помощью

готовый образ.

## 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

Код Пояснение

• docker run: запустить образ
• v: прикрепить том
• ~/work:/home/jovyan/work: Объем
• 8888:8888: порт
• jupyter/datascience-ноутбук: Изображение

Для других готовых изображений перейдите сюда

Разрешить сохранение записной книжки Jupyter AWS

sudo chown 1000 ~/work

Шаг 2) Установите дерево, чтобы увидеть,

наш рабочий каталог следующий

sudo yum install -y tree

Шаг 3) Проверьте контейнер и его имя

Использовать команду

1. docker ps
   Получите имя и используйте журнал, чтобы открыть Jupyter. В этом руководстве по Jupyter имя контейнера — vigilant_easley. Использовать команду

   docker logs vigilant_easley

   1. Получить URL-адрес

   

   Шаг 4) В URL-адресе

   Замените (90a3c09282d6 или 127.0.0.1) на общедоступный DNS вашего экземпляра.

   http://(90a3c09282d6 или 127.0.0.1):8888/?token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eced

   

   Шаг 5) Новый URL становится,

   http://ec2-174-129-135-16.compute-1.amazonaws.com: 8888/?token= f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eced

   Шаг 6) Скопируйте и вставьте URL-адрес в свой браузер.

   Юпитер открывается

   

   Шаг 7) Вы можете написать новую записную книжку,

   в вашей рабочей папке

   

   Часть 6: Закрыть соединение

   Закрыть соединение в терминал

   exit

Вернитесь в AWS и остановите сервер.

Исправление проблем

Если когда-либо докер не работает, попробуйте пересобрать образ с помощью

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

Резюме

• Блокнот Jupyter — это веб-приложение, в котором вы можете запускать коды Python и R. С помощью Jupyter легко обмениваться и предоставлять расширенный анализ данных.
• Для запуска jupyter напишите в терминале: jupyter note
• Вы можете сохранить свой блокнот, где хотите
• Ячейка содержит ваш код Python. Ядро будет читать код один за другим.
• Вы можете использовать ярлык для запуска ячейки. По умолчанию: Ctrl+Enter

Статья является переводом guru99-com.