Чтобы подключить Google Colab к локальному серверу Jupyter Notebook, работающему на вашем ноутбуке, вам необходимо выполнить несколько шагов. Этот процесс позволяет вам использовать мощь вашего локального компьютера, в то же время используя функции совместной работы и облачные ресурсы, предоставляемые Google Colab.
Во-первых, убедитесь, что на вашем ноутбуке установлен Jupyter Notebook. Если у вас его нет, вы можете установить его, следуя официальной документации Jupyter для вашей операционной системы. После установки откройте терминал или командную строку и выполните команду «Jupyter Notebook», чтобы запустить локальный сервер.
Затем вам нужно открыть сервер Jupyter Notebook для доступа в Интернет. Этого можно добиться с помощью инструмента под названием ngrok. Ngrok создает безопасный туннель к вашему локальному серверу, разрешая внешний доступ. Чтобы использовать ngrok, скачайте и установите его с официального сайта. После установки откройте новый терминал или командную строку и выполните команду «ngrok http 8888» (при условии, что ваш сервер Jupyter Notebook работает на порту по умолчанию 8888). Ngrok сгенерирует уникальный URL-адрес, который вы можете использовать для доступа к локальному серверу из любого места.
Получив URL-адрес ngrok, откройте новый блокнот Google Colab. В первой ячейке запустите следующий 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
Этот код устанавливает необходимый пакет, включает расширение сервера Jupyter и запускает сервер на порту 8888. Обязательно замените номер порта, если ваш локальный сервер работает на другом порту.
После выполнения кода в первой ячейке отобразится URL-адрес. Скопируйте этот URL-адрес и вставьте его в новую ячейку, добавив к нему префикс «https://colab.research.google.com/github/». Например, если URL-адрес «https://abcdef123.ngrok.io», вы должны ввести «https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io» в новом поле. клетка.
Наконец, запустите ячейку, содержащую измененный URL-адрес. Это установит соединение между Google Colab и вашим локальным сервером Jupyter Notebook. Теперь вы можете получить доступ и запустить код на локальном сервере прямо из Google Colab.
Важно отметить, что это соединение является временным и будет потеряно, если вы закроете сеанс ngrok или перезапустите локальный сервер Jupyter Notebook. Вам нужно будет повторить процесс для повторного подключения.
Чтобы подключить Google Colab к локальному серверу Jupyter Notebook, работающему на вашем ноутбуке, вам необходимо установить Jupyter Notebook, открыть его в Интернете с помощью ngrok, установить необходимые пакеты в Google Colab и установить соединение, изменив и запустив предоставленный код. Это позволяет вам сочетать мощность вашего локального компьютера с функциями совместной работы Google Colab.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Развитие машинного обучения:
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Препятствует ли режим нетерпеливости функциям распределенных вычислений TensorFlow?
- Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
- Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
- Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
- При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
- Может ли CMLE считывать данные из хранилища Google Cloud и использовать указанную обученную модель для вывода?
- Можно ли использовать Tensorflow для обучения и вывода глубоких нейронных сетей (DNN)?
Посмотреть больше вопросов и ответов в Продвижение в машинном обучении