Щоб підключити Google Colab до локального сервера Jupyter Notebook, який працює на вашому ноутбуці, потрібно виконати кілька кроків. Цей процес дозволяє вам використовувати потужність вашої локальної машини, водночас користуючись перевагами функцій спільної роботи та хмарних ресурсів, які надає Google Colab.
По-перше, переконайтеся, що на вашому ноутбуці встановлено Jupyter Notebook. Якщо у вас його немає, ви можете встановити його, дотримуючись офіційної документації Jupyter для вашої операційної системи. Після встановлення відкрийте термінал або командний рядок і виконайте команду "jupyter notebook", щоб запустити локальний сервер.
Далі вам потрібно підключити сервер Jupyter Notebook до Інтернету. Цього можна досягти за допомогою інструменту під назвою ngrok. Ngrok створює безпечний тунель до вашого локального сервера, що забезпечує зовнішній доступ. Щоб використовувати ngrok, завантажте та встановіть його з офіційного сайту. Після встановлення відкрийте новий термінал або командний рядок і виконайте команду «ngrok http 8888» (припустимо, що ваш сервер Jupyter Notebook працює на порту за замовчуванням 8888). Ngrok згенерує унікальну URL-адресу, за якою ви зможете отримати доступ до локального сервера з будь-якого місця.
Отримавши URL-адресу ngrok, відкрийте новий блокнот Google Colab. У першій клітинці запустіть такий код:
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
Цей код інсталює необхідний пакет, вмикає розширення сервера Jupyter і запускає сервер на порту 8888. Обов’язково замініть номер порту, якщо ваш локальний сервер працює на іншому порту.
Після виконання коду в першій клітинці буде показано URL-адресу. Скопіюйте цю URL-адресу та вставте її в нову клітинку, додавши перед нею "https://colab.research.google.com/github/". Наприклад, якщо URL-адреса "https://abcdef123.ngrok.io", ви повинні ввести "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" у новому клітина.
Нарешті, запустіть клітинку, яка містить змінену URL-адресу. Це встановить з’єднання між Google Colab і вашим локальним сервером Jupyter Notebook. Тепер ви можете отримувати доступ і запускати код на локальному сервері безпосередньо з Google Colab.
Важливо зауважити, що це з’єднання є тимчасовим і буде втрачено, якщо ви закриєте сеанс ngrok або перезапустите локальний сервер Jupyter Notebook. Вам потрібно буде повторити процес для повторного підключення.
Щоб підключити Google Colab до локального сервера Jupyter Notebook, який працює на вашому ноутбуці, вам потрібно встановити Jupyter Notebook, вивести його в Інтернет за допомогою ngrok, установити необхідні пакети в Google Colab і встановити з’єднання, змінивши та запустивши наданий код. Це дозволяє поєднати потужність вашої локальної машини з функціями спільної роботи Google Colab.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи заважає режим eager функціональності розподіленого обчислення TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання