A Google Colab és a laptopján futó helyi Jupyter Notebook szerver csatlakoztatásához kövesse néhány lépést. Ez a folyamat lehetővé teszi, hogy kihasználja helyi gépe teljesítményét, miközben továbbra is élvezheti a Google Colab által biztosított együttműködési funkciókat és felhőalapú erőforrásokat.
Először győződjön meg arról, hogy a Jupyter Notebook telepítve van a laptopjára. Ha nem rendelkezik vele, telepítheti az operációs rendszeréhez tartozó hivatalos Jupyter dokumentációt követve. A telepítés után nyisson meg egy terminált vagy parancssort, és futtassa a „jupyter notebook” parancsot a helyi szerver elindításához.
Ezután ki kell tennie a Jupyter Notebook szervert az internethez. Ezt az ngrok nevű eszközzel érhetjük el. Az Ngrok biztonságos alagutat hoz létre a helyi szerverhez, amely lehetővé teszi a külső hozzáférést. Az ngrok használatához töltse le és telepítse a hivatalos webhelyről. A telepítés után nyisson meg egy új terminált vagy parancssort, és futtassa az "ngrok http 8888" parancsot (feltételezve, hogy a Jupyter Notebook szerver az alapértelmezett 8888-as porton fut). Az Ngrok létrehoz egy egyedi URL-t, amellyel bárhonnan hozzáférhet a helyi szerveréhez.
Az ngrok URL megszerzése után nyisson meg egy új Google Colab-jegyzetfüzetet. Az első cellában futtassa a következő kódot:
python !pip install jupyter_http_over_ws !jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws !jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
Ez a kód telepíti a szükséges csomagot, engedélyezi a Jupyter kiszolgálóbővítményt, és elindítja a kiszolgálót a 8888-as porton. Ügyeljen arra, hogy cserélje ki a portszámot, ha a helyi kiszolgáló egy másik porton fut.
Az első cellában lévő kód végrehajtása után egy URL jelenik meg. Másolja ki ezt az URL-t, és illessze be egy új cellába, a „https://colab.research.google.com/github/” előtaggal. Ha például az URL „https://abcdef123.ngrok.io”, akkor a „https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io” címet kell beírnia az új sejt.
Végül futtassa a módosított URL-t tartalmazó cellát. Ezzel kapcsolatot létesít a Google Colab és a helyi Jupyter Notebook szerver között. Mostantól közvetlenül a Google Colabból érheti el és futtathatja a kódot helyi szerverén.
Fontos megjegyezni, hogy ez a kapcsolat ideiglenes, és megszakad, ha bezárja az ngrok munkamenetet vagy újraindítja a helyi Jupyter Notebook szervert. Az újracsatlakozáshoz meg kell ismételnie a folyamatot.
A Google Colab és a laptopján futó helyi Jupyter Notebook-szerver csatlakoztatásához telepítenie kell a Jupyter Notebook-ot, az ngrok segítségével elérhetővé kell tennie az interneten, telepítenie kell a szükséges csomagokat a Google Colabban, és a megadott kód módosításával és futtatásával létre kell hoznia a kapcsolatot. Ez lehetővé teszi, hogy a helyi gép teljesítményét kombinálja a Google Colab együttműködési funkcióival.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
- Használható-e a Tensorflow a mély neurális hálózatok (DNN) betanítására és következtetésére?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben