Da biste povezali Google Colab na lokalni Jupyter Notebook server koji radi na vašem laptopu, trebate slijediti nekoliko koraka. Ovaj proces vam omogućava da iskoristite snagu vašeg lokalnog stroja, a da i dalje imate koristi od zajedničkih funkcija i resursa zasnovanih na oblaku koje pruža Google Colab.
Prvo, uvjerite se da imate Jupyter Notebook instaliran na vašem laptopu. Ako ga nemate, možete ga instalirati prateći zvaničnu Jupyter dokumentaciju za vaš operativni sistem. Nakon instalacije, otvorite terminal ili komandnu liniju i pokrenite naredbu "jupyter notebook" da pokrenete lokalni server.
Zatim morate izložiti Jupyter Notebook server internetu. To se može postići korištenjem alata koji se zove ngrok. Ngrok kreira siguran tunel do vašeg lokalnog servera, omogućavajući vanjski pristup. Da biste koristili ngrok, preuzmite ga i instalirajte sa službene web stranice. Jednom instaliran, otvorite novi terminal ili komandnu liniju i pokrenite naredbu "ngrok http 8888" (pod pretpostavkom da vaš Jupyter Notebook server radi na zadanom portu 8888). Ngrok će generirati jedinstveni URL koji možete koristiti za pristup vašem lokalnom serveru s bilo kojeg mjesta.
Nakon što dobijete ngrok URL, otvorite novu Google Colab notebook. 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 potreban paket, omogućava ekstenziju Jupyter servera i pokreće server na portu 8888. Obavezno zamijenite broj porta ako vaš lokalni server radi na drugom portu.
Nakon izvršavanja koda u prvoj ćeliji, prikazat će se URL. Kopirajte ovaj URL i zalijepite ga u novu ćeliju, sa prefiksom "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 Colab-a i vašeg lokalnog Jupyter Notebook servera. Sada možete pristupiti i pokrenuti kod na svom lokalnom serveru direktno iz Google Colab-a.
Važno je napomenuti da je ova veza privremena i da će se izgubiti ako zatvorite ngrok sesiju ili ponovo pokrenete svoj lokalni Jupyter Notebook server. Morat ćete ponoviti postupak za ponovno povezivanje.
Da povežete Google Colab sa lokalnim Jupyter Notebook serverom koji radi na vašem laptopu, morate instalirati Jupyter Notebook, izložiti ga internetu koristeći ngrok, instalirati potrebne pakete u Google Colab i uspostaviti vezu modifikacijom i pokretanjem datog koda. Ovo vam omogućava da kombinirate snagu vašeg lokalnog stroja sa zajedničkim funkcijama Google Colab-a.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu 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 mašinskom učenju