Каб падключыць Google Colab да лакальнага сервера Jupyter Notebook, які працуе на вашым ноўтбуку, вам трэба выканаць некалькі крокаў. Гэты працэс дазваляе выкарыстоўваць магутнасць вашай лакальнай машыны, адначасова карыстаючыся перавагамі функцый сумеснай працы і воблачных рэсурсаў, якія прадстаўляюцца Google Colab.
Спачатку пераканайцеся, што на вашым ноўтбуку ўсталяваны Jupyter Notebook. Калі ў вас яго няма, вы можаце ўсталяваць яго, прытрымліваючыся афіцыйнай дакументацыі Jupyter для вашай аперацыйнай сістэмы. Пасля ўстаноўкі адкрыйце тэрмінал або камандны радок і запусціце каманду «jupyter notebook», каб запусціць лакальны сервер.
Далей вам трэба выставіць сервер Jupyter Notebook у Інтэрнэт. Гэта можа быць дасягнута з дапамогай інструмента пад назвай ngrok. Ngrok стварае бяспечны тунэль да вашага лакальнага сервера, дазваляючы знешні доступ. Каб выкарыстоўваць ngrok, спампуйце і ўсталюйце яго з афіцыйнага сайта. Пасля ўстаноўкі адкрыйце новы тэрмінал або камандны радок і запусціце каманду «ngrok http 8888» (пры ўмове, што ваш сервер Jupyter Notebook працуе на порце па змаўчанні 8888). Ngrok створыць унікальны URL, які вы можаце выкарыстоўваць для доступу да лакальнага сервера з любога месца.
Пасля атрымання URL-адраса ngrok адкрыйце новы сшытак Google Colab. У першай ячэйцы запусціце наступны 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
Гэты код усталёўвае неабходны пакет, уключае пашырэнне сервера Jupyter і запускае сервер на порце 8888. Не забудзьцеся замяніць нумар порта, калі ваш лакальны сервер працуе на іншым порце.
Пасля выканання кода ў першай ячэйцы будзе адлюстраваны URL. Скапіруйце гэты URL і ўстаўце яго ў новую ячэйку з прэфіксам "https://colab.research.google.com/github/". Напрыклад, калі URL "https://abcdef123.ngrok.io", вы павінны ўвесці "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" у новым вочка.
Нарэшце, запусціце ячэйку, якая змяшчае зменены URL. Гэта ўсталюе злучэнне паміж Google Colab і лакальным серверам Jupyter Notebook. Цяпер вы можаце атрымаць доступ і запусціць код на лакальным серверы непасрэдна з Google Colab.
Важна адзначыць, што гэта злучэнне часовае і будзе страчана, калі вы закрыеце сеанс ngrok або перазапусціце лакальны сервер Jupyter Notebook. Вам трэба будзе паўтарыць працэс, каб аднавіць падключэнне.
Каб падключыць Google Colab да лакальнага сервера Jupyter Notebook, які працуе на вашым ноўтбуку, вам трэба ўсталяваць Jupyter Notebook, выставіць яго ў Інтэрнэт з дапамогай ngrok, усталяваць неабходныя пакеты ў Google Colab і ўсталяваць злучэнне, змяніўшы і запусціўшы прадстаўлены код. Гэта дазваляе аб'яднаць магутнасць вашай лакальнай машыны з функцыямі сумеснай працы Google Colab.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".