Om Google Colab aan 'n plaaslike Jupyter Notebook-bediener te koppel wat op jou skootrekenaar loop, moet jy 'n paar stappe volg. Hierdie proses laat jou toe om die krag van jou plaaslike masjien te benut terwyl jy steeds voordeel trek uit die samewerkende kenmerke en wolkgebaseerde hulpbronne wat deur Google Colab verskaf word.
Maak eers seker dat jy Jupyter Notebook op jou skootrekenaar geïnstalleer het. As jy dit nie het nie, kan jy dit installeer deur die amptelike Jupyter-dokumentasie vir jou bedryfstelsel te volg. Sodra dit geïnstalleer is, maak 'n terminaal of opdragprompt oop en voer die opdrag "jupyter notaboek" uit om die plaaslike bediener te begin.
Vervolgens moet jy die Jupyter Notebook-bediener aan die internet blootstel. Dit kan bereik word deur 'n instrument genaamd ngrok te gebruik. Ngrok skep 'n veilige tonnel na jou plaaslike bediener, wat eksterne toegang toelaat. Om ngrok te gebruik, laai dit af en installeer dit vanaf die amptelike webwerf. Sodra dit geïnstalleer is, maak 'n nuwe terminaal of opdragprompt oop en voer die opdrag "ngrok http 8888" uit (met die veronderstelling dat jou Jupyter Notebook-bediener op die verstekpoort 8888 loop). Ngrok sal 'n unieke URL genereer wat u kan gebruik om vanaf enige plek toegang tot u plaaslike bediener te kry.
Nadat u die ngrok-URL verkry het, maak 'n nuwe Google Colab-notaboek oop. In die eerste sel, voer die volgende kode uit:
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
Hierdie kode installeer die nodige pakket, aktiveer die Jupyter-bedieneruitbreiding en begin die bediener op poort 8888. Maak seker dat jy die poortnommer vervang as jou plaaslike bediener op 'n ander poort loop.
Nadat die kode in die eerste sel uitgevoer is, sal 'n URL vertoon word. Kopieer hierdie URL en plak dit in 'n nuwe sel, en voeg dit voor met "https://colab.research.google.com/github/". Byvoorbeeld, as die URL "https://abcdef123.ngrok.io" is, moet jy "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" in die nuwe sel.
Laastens, hardloop die sel wat die gewysigde URL bevat. Dit sal 'n verbinding tussen Google Colab en jou plaaslike Jupyter Notebook-bediener vestig. Jy kan nou toegang tot kode op jou plaaslike bediener direk vanaf Google Colab kry en dit laat loop.
Dit is belangrik om daarop te let dat hierdie verbinding tydelik is en verlore sal gaan as jy die ngrok-sessie sluit of jou plaaslike Jupyter Notebook-bediener herbegin. Jy sal die proses moet herhaal om weer te koppel.
Om Google Colab aan 'n plaaslike Jupyter Notebook-bediener te koppel wat op jou skootrekenaar loop, moet jy Jupyter Notebook installeer, dit aan die internet blootstel deur ngrok te gebruik, die nodige pakkette in Google Colab installeer, en 'n verbinding vestig deur die verskafde kode te wysig en uit te voer. Dit laat jou toe om die krag van jou plaaslike masjien te kombineer met die samewerkende kenmerke van Google Colab.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer