For at forbinde Google Colab til en lokal Jupyter Notebook-server, der kører på din bærbare computer, skal du følge et par trin. Denne proces giver dig mulighed for at udnytte kraften i din lokale maskine, mens du stadig drager fordel af de samarbejdsfunktioner og cloud-baserede ressourcer fra Google Colab.
Først skal du sikre dig, at du har Jupyter Notebook installeret på din bærbare computer. Hvis du ikke har det, kan du installere det ved at følge den officielle Jupyter-dokumentation til dit operativsystem. Når den er installeret, skal du åbne en terminal eller kommandoprompt og køre kommandoen "jupyter notebook" for at starte den lokale server.
Dernæst skal du udsætte Jupyter Notebook-serveren for internettet. Dette kan opnås ved at bruge et værktøj kaldet ngrok. Ngrok opretter en sikker tunnel til din lokale server, hvilket tillader ekstern adgang. For at bruge ngrok skal du downloade og installere det fra det officielle websted. Når den er installeret, skal du åbne en ny terminal eller kommandoprompt og køre kommandoen "ngrok http 8888" (forudsat at din Jupyter Notebook-server kører på standardporten 8888). Ngrok vil generere en unik URL, som du kan bruge til at få adgang til din lokale server hvor som helst.
Når du har fået ngrok-URL'en, skal du åbne en ny Google Colab-notesbog. Kør følgende kode i den første celle:
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
Denne kode installerer den nødvendige pakke, aktiverer Jupyter-serverudvidelsen og starter serveren på port 8888. Sørg for at erstatte portnummeret, hvis din lokale server kører på en anden port.
Efter at have udført koden i den første celle, vil en URL blive vist. Kopiér denne URL og indsæt den i en ny celle, og sæt den foran med "https://colab.research.google.com/github/". For eksempel, hvis webadressen er "https://abcdef123.ngrok.io", skal du indtaste "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" i den nye celle.
Til sidst skal du køre cellen, der indeholder den ændrede URL. Dette vil etablere en forbindelse mellem Google Colab og din lokale Jupyter Notebook-server. Du kan nu få adgang til og køre kode på din lokale server direkte fra Google Colab.
Det er vigtigt at bemærke, at denne forbindelse er midlertidig og vil gå tabt, hvis du lukker ngrok-sessionen eller genstarter din lokale Jupyter Notebook-server. Du bliver nødt til at gentage processen for at genoprette forbindelsen.
For at forbinde Google Colab til en lokal Jupyter Notebook-server, der kører på din bærbare computer, skal du installere Jupyter Notebook, udsætte den for internettet ved hjælp af ngrok, installere de nødvendige pakker i Google Colab og etablere en forbindelse ved at ændre og køre den medfølgende kode. Dette giver dig mulighed for at kombinere kraften fra din lokale maskine med samarbejdsfunktionerne i Google Colab.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
- Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning