Tutorial de Jupyter Notebook: Cómo utilizar con AWS

¿Qué es Jupyter Notebook?

Un cuaderno Jupyter es una aplicación web que permite al usuario escribir códigos y elementos de texto enriquecido. Dentro de los Cuadernos, puede escribir párrafo, ecuaciones, título, agregar enlaces, figuras, etc. Un cuaderno es útil para compartir algoritmos interactivos con su audiencia centrándose en enseñar o demostrar una técnica. Jupyter Notebook también es una forma conveniente de ejecutar el análisis de datos.

En este tutorial, usted aprenderá –

Introducción a la aplicación Jupyter Notebook

La aplicación Jupyter Notebook es la interfaz donde puedes escribir tus scripts y códigos a través de tu navegador web. La aplicación se puede usar localmente, lo que significa que no necesita acceso a Internet ni un servidor remoto.

Cada cálculo se realiza a través de un núcleo. Se crea un nuevo núcleo cada vez que se inicia un Jupyter Notebook.

Cómo usar Jupyter Notebook

En la siguiente sesión, aprenderá a usar Jupyter Notebook. Escribirás una línea de código simple para familiarizarte con el entorno de Jupyter.

Paso 1) Agregue una carpeta dentro del directorio de trabajo que contendrá todos los cuadernos que creará durante los tutoriales sobre TensorFlow.

Abra el Terminal y escriba

Explicación de código

  • mkdir jupyter_tf: Crear una carpeta nombres jupyter_tf
  • libreta jupyter: Abre la aplicación web de Jupyter

Paso 2) Puede ver la nueva carpeta dentro del entorno. Haga clic en la carpeta jupyter_tf.

Paso 3) Dentro de esta carpeta, creará su primer cuaderno. Haga clic en el botón Nuevo y Python 3.

Paso 4) Usted está dentro del entorno Jupyter. Hasta ahora, su cuaderno se llama hasttiltled.IPYNB. Este es el nombre predeterminado dado por Jupyter. Cambiemos el nombre haciendo clic en Archivo y Renombrar

Puede cambiarle el nombre Introduction_Jupyter

En Jupyter Notebook, escribe códigos, anotaciones o texto dentro de las celdas.

Dentro de una celda, puede escribir una sola línea de código.

o varias líneas. Jupyter lee el código una línea tras otra.

Por ejemplo, si escribe el siguiente código dentro de una celda.

Se producirá esta salida.

Paso 5) Usted está listo para escribir su primera línea de código. Puede notar que la celda tiene dos colores. El color verde significa que está en el modo de edición.

El color azul, sin embargo, indica que está en modo de ejecución.

La primera línea de código será imprimir Guru99!. Dentro de la celda, puede escribir

Hay dos formas de ejecutar un código en Jupyter:

  • Haga clic y ejecute
  • Métodos abreviados de teclado

Para ejecutar el código, puede hacer clic en Celda y luego Ejecutar Celdas y Seleccionar a continuación

Puede ver que el código se imprime debajo de la celda y una nueva celda ha aparecido justo después de la salida.

Una forma más rápida de ejecutar un código es usar los métodos abreviados de teclado. Para acceder a los métodos abreviados de teclado, vaya a Ayuda y métodos abreviados de teclado

Debajo de la lista de accesos directos para un teclado macOS. Puede editar los accesos directos en el editor.

Los siguientes son los accesos directos para Windows

Escribe esta línea

e intente usar los métodos abreviados de teclado para ejecutar el código. Use alt+enter. ejecutará la celda e insertará una nueva celda vacía a continuación, como lo hizo antes.

Paso 6) Es hora de cerrar el bloc de notas. Vaya a Archivo y haga clic en Cerrar y detener

Nota: Jupyter guarda automáticamente el cuaderno con el punto de control. Si tiene el siguiente mensaje:

Significa que Jupyter no guardó el archivo desde el último punto de control. Puede guardar manualmente el bloc de notas

Serás redirigido al panel principal. Puedes ver que tu portátil se ha guardado hace un minuto. Puede cerrar sesión de forma segura.

Instalar Jupyter Notebook con AWS

Si no tiene una cuenta en AWS, cree una cuenta gratuita aquí.

Procederemos de la siguiente manera

PARTE 1: Configurar un par de claves

Paso 1) Vaya a Servicios y busque EC2

Paso 2) En el panel y haga clic en pares de claves

Paso 3) Haga clic en Crear par de claves

1. Puedes llamarlo clave Docker
2. Haga clic en Crear

Se descarga un nombre de archivo Docker_key.pem.

Paso 4) Copie y péguelo en la clave de carpeta. Lo necesitaremos pronto.

Sólo para usuarios de Mac OS

Este paso se refiere únicamente al usuario de Mac OS. Para usuarios de Windows o Linux, diríjase a la PARTE 2

Debe establecer un directorio de trabajo que contenga la clave de archivo

En primer lugar, cree una carpeta llamada clave. Para nosotros, se encuentra dentro de la carpeta principal Docker. A continuación, establece esta ruta como su directorio de trabajo

PARTE 2: Configurar un grupo de seguridad

Paso 1) Debe configurar un grupo de seguridad. Puedes acceder a él con el panel

Paso 2) Haga clic en Crear grupo de seguridad

Paso 3) En la siguiente pantalla

  1. Introduzca el nombre del grupo de seguridad “jupyter_docker” y el grupo de seguridad Descripción para Docker
  2. Debe agregar 4 reglas además de
  • ssh: rango de puerto 22, fuente Anywhere
  • http: rango de puertos 80, fuente Anywhere
  • https: rango de puertos 443, fuente Anywhere
  • TCP personalizado: rango de puertos 8888, fuente Anywhere

3. Haga clic en Crear

Paso 4) El grupo de seguridad recién creado aparecerá en la lista

Parte 3: Instancia de lanzamiento

Finalmente está listo para crear la instancia

 

Paso 1) Haga clic en Launch Instance

 

 

El servidor predeterminado es suficiente para su necesidad. Puede elegir la AMI de Amazon Linux. La instancia actual es 2018.03.0.

AMI significa Amazon Machine Image. Contiene la información necesaria para iniciar correctamente una instancia que se ejecuta en un servidor virtual almacenado en la nube.

Tenga en cuenta que AWS tiene un servidor dedicado al aprendizaje profundo, como:

  • AMI de aprendizaje profundo (Ubuntu)
  • AMI de aprendizaje profundo
  • AMI de base de aprendizaje profundo (Ubuntu)

Todos ellos vienen con binarios más recientes de marcos de aprendizaje profundo preinstalados en entornos virtuales separados:

  • Flujo de tensor,
  • Caffe
  • Pytorch,
  • Keras,
  • Theano
  • CNTK.

Totalmente configurado con nVidia CUDA, CUDNN y NCCL, así como Intel MKL-DNN

Paso 2) Elija t2.micro. Es un servidor de nivel gratuito. AWS ofrece gratuitamente esta máquina virtual equipada con 1 vCPU y 1 GB de memoria. Este servidor proporciona una buena compensación entre computación, memoria y rendimiento de red. Se adapta a bases de datos pequeñas y medianas

Paso 3) Mantenga la configuración predeterminada en la siguiente pantalla y haga clic en Siguiente: Agregar almacenamiento

Paso 4) Aumente el almacenamiento a 10 GB y haga clic en Siguiente

Paso 5) Mantenga la configuración predeterminada y haga clic en Siguiente: Configurar grupo de seguridad

Paso 6) Elija el grupo de seguridad que creó antes, que es jupyter_docker

Paso 7) Revise su configuración y haga clic en el botón de inicio

Paso 8) El último paso es vincular el par de claves a la instancia.

Paso 8) La instancia se iniciará

Paso 9) A continuación se muestra un resumen de las instancias actualmente en uso. Tenga en cuenta la IP pública

Paso 9) Haga clic en Conectar

Encontrará las detials de conexión

Iniciar la instancia (usuarios de Mac OS)

Al principio asegúrese de que dentro de la terminal, su directorio de trabajo apunte a la carpeta con el acoplador de archivos del par de claves

ejecutar el código

Abra la conexión con este código.

Hay dos códigos. en algún caso, el primer código evita que Jupyter abra el cuaderno.

En este caso, use el segundo para forzar la conexión.

La primera vez, se le pedirá que acepte la conexión

Iniciar la instancia (usuarios de Windows)

Paso 1) Ir a este sitio web para descargar PuTTY y PuTTYGen PuTTY

Necesitas descargar

  • PuTTY: iniciar la instancia
  • PutTygen: convertir el archivo pem a ppk

 

Ahora que ambos programas están instalados, necesita convertir el archivo.pem a .ppk. PuTTY solo puede leer .ppk. El archivo pem contiene la clave única creada por AWS.

Paso 2) Abra PuttyGen y haga clic en Cargar. Examine la carpeta donde se encuentra el archivo.pem.

Paso 3) Después de cargar el archivo, debe recibir un aviso informándole de que la clave se ha importado correctamente. Haga clic en Aceptar

Paso 4) A continuación, haga clic en Guardar clave privada. Se le preguntará si desea guardar esta clave sin una frase de contraseña. Haga clic en sí.

Paso 5) Guardar la clave

Paso 6) Vaya a AWS y copie el DNS público

Abra PuTTY y pegue el DNS público en el nombre de host

Paso 7)

  1. En el panel izquierdo, despliega SSH y abre Auth
  2. Examine la clave privada. Debe seleccionar el archivo.ppk
  3. Haga clic en Abrir.

Paso 8)

Cuando se realice este paso, se abrirá una nueva ventana. Haga clic en Sí si ve esta ventana emergente

Paso 9)

Necesitas iniciar sesión como: ec2-user

Paso 10)

Está conectado a la AMI de Amazon Linux.

Parte 4: Instalar Docker

Mientras está conectado con el servidor a través de Puttty/Terminal, puede instalar el contenedor Docker.

Ejecute los siguientes códigos

Inicie de nuevo la conexión

Los usuarios de Windows usan SSH como se mencionó anteriormente

Parte 5: Instalar Jupyter

Paso 1) Crear Jupyter con una imagen preconstruida

Explicación de código

  • ejecución de docker: Ejecute la imagen
  • v: adjuntar un volumen
  • ~/trabajo: /home/jovyan/trabajo: Volumen
  • 8888:8888: puerto
  • jupyter/datascience-notebook: Imagen

Para otras imágenes precompiladas, vaya aquí

Permitir conservar el portátil Jupyter

Paso 2) Instalar el árbol para ver nuestro directorio de trabajo a continuación

Paso 3)

1. Compruebe el contenedor y su nombre (cambia con cada instalación) Usar comando

2. Obtenga el nombre y use el registro para abrir Jupyter. En el tutorial, el nombre del contenedor es       vigilant_easley.   Usar comando

3. Obtener la URL

Paso 4)

En la URL

http://(90a3c09282d6 o 127.0.0.1) :8888/?

token=f460f1e79ab74c382b19f90fe3fd55f9f99c5222365eceed

Reemplace (90a3c09282d6 o 127.0.0.1) con DNS público de su instancia

Paso 5)

La nueva URL se convierte en

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

Paso 6) Copie y pegue la URL en su navegador. Jupyter abre

Paso 7)

Puede escribir un nuevo bloc de notas en la carpeta de trabajo

Parte 6: Cerrar conexión

Cierre la conexión en el terminal

Vuelva a AWS y detenga el servidor.

Solución de problemas

Si alguna vez Docker no funciona, intente reconstruir la imagen usando

Resumen

  • Jupyter notebook es una aplicación web donde puedes ejecutar tus códigos Python y R. Es fácil compartir y entregar análisis de datos enriquecidos con Jupyter.
  • Para iniciar jupyter, escriba en el terminal: jupyter notebook
  • Puedes guardar tu portátil donde quieras
  • Una celda contiene su código Python. El núcleo leerá el código uno por uno.
  • Puede utilizar el acceso directo para ejecutar una celda. Por defecto: Ctrl+Intro
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