כדי לחבר את Google Colab לשרת Jupyter Notebook מקומי הפועל במחשב הנייד שלך, עליך לבצע מספר שלבים. תהליך זה מאפשר לך למנף את הכוח של המכונה המקומית שלך תוך כדי ליהנות מתכונות שיתופיות ומשאבים מבוססי ענן שמסופקים על ידי Google Colab.
ראשית, ודא ש-Jupyter Notebook מותקן במחשב הנייד שלך. אם אין לך את זה, אתה יכול להתקין אותו על ידי ביצוע התיעוד הרשמי של Jupyter עבור מערכת ההפעלה שלך. לאחר ההתקנה, פתח מסוף או שורת פקודה והפעל את הפקודה "Jupyter notebook" כדי להפעיל את השרת המקומי.
לאחר מכן, עליך לחשוף את שרת Jupyter Notebook לאינטרנט. ניתן להשיג זאת באמצעות כלי הנקרא ngrok. Ngrok יוצר מנהרה מאובטחת לשרת המקומי שלך, המאפשרת גישה חיצונית. כדי להשתמש ב-ngrok, הורד והתקן אותו מהאתר הרשמי. לאחר ההתקנה, פתח מסוף או שורת פקודה חדשה והפעל את הפקודה "ngrok http 8888" (בהנחה ששרת Jupyter Notebook שלך פועל על יציאת ברירת המחדל 8888). Ngrok יפיק כתובת URL ייחודית שבה תוכל להשתמש כדי לגשת לשרת המקומי שלך מכל מקום.
לאחר השגת כתובת האתר של ngrok, פתח מחברת Google Colab חדשה. בתא הראשון, הפעל את הקוד הבא:
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
קוד זה מתקין את החבילה הדרושה, מאפשר את הרחבת שרת Jupyter ומפעיל את השרת ביציאה 8888. הקפד להחליף את מספר היציאה אם השרת המקומי שלך פועל ביציאה אחרת.
לאחר ביצוע הקוד בתא הראשון, תוצג כתובת URL. העתק את כתובת האתר הזו והדבק אותה בתא חדש, והקדימה לה "https://colab.research.google.com/github/". לדוגמה, אם כתובת האתר היא "https://abcdef123.ngrok.io", עליך להזין "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" בגרסה החדשה תָא.
לבסוף, הפעל את התא המכיל את כתובת האתר ששונתה. פעולה זו תיצור חיבור בין Google Colab לשרת Jupyter Notebook המקומי שלך. כעת תוכל לגשת ולהפעיל קוד בשרת המקומי שלך ישירות מ-Google Colab.
חשוב לציין שהחיבור הזה הוא זמני ויאבד אם תסגור את הפעלת ngrok או תפעיל מחדש את שרת Jupyter Notebook המקומי שלך. תצטרך לחזור על התהליך כדי להתחבר מחדש.
כדי לחבר את Google Colab לשרת Jupyter Notebook מקומי הפועל במחשב הנייד שלך, עליך להתקין את Jupyter Notebook, לחשוף אותו לאינטרנט באמצעות ngrok, להתקין את החבילות הדרושות ב-Google Colab וליצור חיבור על ידי שינוי והרצה של הקוד שסופק. זה מאפשר לך לשלב את העוצמה של המחשב המקומי שלך עם התכונות השיתופיות של Google Colab.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning