Lai izveidotu savienojumu Google Colab ar vietējo Jupyter Notebook serveri, kas darbojas jūsu klēpjdatorā, jums ir jāveic dažas darbības. Šis process ļauj izmantot vietējās iekārtas jaudu, vienlaikus izmantojot Google Colab nodrošinātās sadarbības funkcijas un mākoņa resursus.
Vispirms pārliecinieties, vai jūsu klēpjdatorā ir instalēts Jupyter Notebook. Ja jums tā nav, varat to instalēt, izpildot savas operētājsistēmas oficiālo Jupyter dokumentāciju. Pēc instalēšanas atveriet termināli vai komandu uzvedni un palaidiet komandu "jupyter notebook", lai palaistu vietējo serveri.
Pēc tam Jupyter Notebook serveris ir jāpakļauj internetam. To var panākt, izmantojot rīku ngrok. Ngrok izveido drošu tuneli jūsu lokālajam serverim, nodrošinot ārēju piekļuvi. Lai izmantotu ngrok, lejupielādējiet un instalējiet to no oficiālās vietnes. Pēc instalēšanas atveriet jaunu termināli vai komandu uzvedni un palaidiet komandu "ngrok http 8888" (pieņemot, ka Jupyter Notebook serveris darbojas noklusējuma portā 8888). Ngrok ģenerēs unikālu URL, ko varat izmantot, lai piekļūtu vietējam serverim no jebkuras vietas.
Pēc ngrok URL iegūšanas atveriet jaunu Google Colab piezīmju grāmatiņu. Pirmajā šūnā palaidiet šādu kodu:
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
Šis kods instalē nepieciešamo pakotni, iespējo Jupyter servera paplašinājumu un palaiž serveri portā 8888. Ja vietējais serveris darbojas citā portā, noteikti nomainiet porta numuru.
Pēc koda izpildīšanas pirmajā šūnā tiks parādīts URL. Nokopējiet šo URL un ielīmējiet to jaunā šūnā, pirms tam pievienojot “https://colab.research.google.com/github/”. Piemēram, ja URL ir “https://abcdef123.ngrok.io”, jaunajā adresē jāievada “https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io”. šūna.
Visbeidzot palaidiet šūnu, kurā ir modificēts URL. Tādējādi tiks izveidots savienojums starp Google Colab un jūsu vietējo Jupyter Notebook serveri. Tagad varat piekļūt un palaist kodu savā vietējā serverī tieši no Google Colab.
Ir svarīgi ņemt vērā, ka šis savienojums ir īslaicīgs un tiks zaudēts, ja aizvērsit ngrok sesiju vai restartēsit vietējo Jupyter Notebook serveri. Lai atjaunotu savienojumu, process būs jāatkārto.
Lai izveidotu savienojumu Google Colab ar vietējo Jupyter Notebook serveri, kas darbojas jūsu klēpjdatorā, jums ir jāinstalē Jupyter Notebook, jāpakļauj tas internetam, izmantojot ngrok, instalējiet nepieciešamās pakotnes pakalpojumā Google Colab un izveidojiet savienojumu, pārveidojot un palaižot sniegto kodu. Tas ļauj apvienot vietējās iekārtas jaudu ar Google Colab sadarbības funkcijām.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Virzība mašīnmācībā:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
- Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
- Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
- Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
- Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
- Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
- Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā “Mašīnmācības attīstība”.