За да свържете Google Colab към локален сървър на Jupyter Notebook, работещ на вашия лаптоп, трябва да следвате няколко стъпки. Този процес ви позволява да използвате мощността на вашата локална машина, като същевременно се възползвате от функциите за сътрудничество и базираните в облак ресурси, предоставени от Google Colab.
Първо се уверете, че имате инсталиран Jupyter Notebook на вашия лаптоп. Ако го нямате, можете да го инсталирате, като следвате официалната документация на Jupyter за вашата операционна система. Веднъж инсталиран, отворете терминал или команден ред и изпълнете командата "jupyter notebook", за да стартирате локалния сървър.
След това трябва да изложите сървъра на Jupyter Notebook в интернет. Това може да се постигне с помощта на инструмент, наречен ngrok. Ngrok създава защитен тунел към вашия локален сървър, позволяващ външен достъп. За да използвате ngrok, изтеглете и го инсталирайте от официалния уебсайт. След като го инсталирате, отворете нов терминал или команден ред и изпълнете командата "ngrok http 8888" (ако приемем, че вашият Jupyter Notebook сървър работи на порт по подразбиране 8888). Ngrok ще генерира уникален URL адрес, който можете да използвате за достъп до вашия локален сървър отвсякъде.
След като получите URL адреса на ngrok, отворете нов бележник на Google Colab. В първата клетка изпълнете следния 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
Този код инсталира необходимия пакет, активира разширението на сървъра Jupyter и стартира сървъра на порт 8888. Не забравяйте да замените номера на порта, ако вашият локален сървър работи на различен порт.
След изпълнение на кода в първата клетка ще се покаже URL адрес. Копирайте този URL адрес и го поставете в нова клетка, като поставите пред него „https://colab.research.google.com/github/“. Например, ако URL адресът е „https://abcdef123.ngrok.io“, трябва да въведете „https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io“ в новия клетка.
Накрая стартирайте клетката, съдържаща модифицирания URL адрес. Това ще установи връзка между Google Colab и вашия локален сървър на Jupyter Notebook. Вече можете да осъществявате достъп и да изпълнявате код на вашия локален сървър директно от Google Colab.
Важно е да се отбележи, че тази връзка е временна и ще бъде загубена, ако затворите сесията на ngrok или рестартирате вашия локален сървър на Jupyter Notebook. Ще трябва да повторите процеса, за да се свържете отново.
За да свържете Google Colab към локален сървър на Jupyter Notebook, работещ на вашия лаптоп, трябва да инсталирате Jupyter Notebook, да го изложите в интернет с помощта на ngrok, да инсталирате необходимите пакети в Google Colab и да установите връзка, като модифицирате и стартирате предоставения код. Това ви позволява да комбинирате силата на вашата локална машина с функциите за сътрудничество на Google Colab.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Режимът на нетърпение предотвратява ли разпределената изчислителна функционалност на TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
- Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
- Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.