Da biste povezali Google Colab s lokalnim poslužiteljem Jupyter Notebook koji radi na vašem prijenosnom računalu, morate slijediti nekoliko koraka. Ovaj proces vam omogućuje da iskoristite snagu vašeg lokalnog računala, dok još uvijek imate koristi od značajki suradnje i resursa temeljenih na oblaku koje pruža Google Colab.
Prvo provjerite imate li Jupyter Notebook instaliran na prijenosnom računalu. Ako ga nemate, možete ga instalirati prateći službenu Jupyter dokumentaciju za vaš operativni sustav. Nakon instalacije, otvorite terminal ili naredbeni redak i pokrenite naredbu "jupyter notebook" za pokretanje lokalnog poslužitelja.
Zatim trebate izložiti Jupyter Notebook poslužitelj internetu. To se može postići pomoću alata koji se zove ngrok. Ngrok stvara siguran tunel do vašeg lokalnog poslužitelja, dopuštajući vanjski pristup. Da biste koristili ngrok, preuzmite ga i instalirajte sa službene web stranice. Nakon instalacije otvorite novi terminal ili naredbeni redak i pokrenite naredbu "ngrok http 8888" (pod pretpostavkom da vaš Jupyter Notebook poslužitelj radi na zadanom portu 8888). Ngrok će generirati jedinstveni URL koji možete koristiti za pristup lokalnom poslužitelju s bilo kojeg mjesta.
Nakon što dobijete ngrok URL, otvorite novu Google Colab bilježnicu. U prvoj ćeliji pokrenite sljedeći kod:
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
Ovaj kod instalira potrebni paket, omogućuje proširenje poslužitelja Jupyter i pokreće poslužitelj na priključku 8888. Provjerite jeste li zamijenili broj priključka ako vaš lokalni poslužitelj radi na drugom priključku.
Nakon izvršavanja koda u prvoj ćeliji, prikazat će se URL. Kopirajte ovaj URL i zalijepite ga u novu ćeliju, dodajući mu prefiks "https://colab.research.google.com/github/". Na primjer, ako je URL "https://abcdef123.ngrok.io", trebali biste unijeti "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" u novi ćelija.
Na kraju pokrenite ćeliju koja sadrži izmijenjeni URL. Ovo će uspostaviti vezu između Google Colaba i vašeg lokalnog poslužitelja Jupyter Notebook. Sada možete pristupiti i pokrenuti kod na vašem lokalnom poslužitelju izravno iz Google Colaba.
Važno je napomenuti da je ova veza privremena i da će se izgubiti ako zatvorite ngrok sesiju ili ponovno pokrenete lokalni Jupyter Notebook poslužitelj. Morat ćete ponoviti postupak za ponovno povezivanje.
Da biste povezali Google Colab s lokalnim poslužiteljem Jupyter Notebook koji radi na vašem prijenosnom računalu, trebate instalirati Jupyter Notebook, izložiti ga internetu pomoću ngroka, instalirati potrebne pakete u Google Colab i uspostaviti vezu modificiranjem i pokretanjem dostavljenog koda. To vam omogućuje da kombinirate snagu vašeg lokalnog računala sa značajkama za suradnju Google Colaba.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju