Om Google Colab te verbinden met een lokale Jupyter Notebook-server die op uw laptop draait, moet u een paar stappen volgen. Met dit proces kunt u de kracht van uw lokale computer benutten terwijl u nog steeds profiteert van de samenwerkingsfuncties en cloudgebaseerde bronnen van Google Colab.
Zorg er eerst voor dat Jupyter Notebook op uw laptop is geïnstalleerd. Als je het niet hebt, kun je het installeren door de officiële Jupyter-documentatie voor je besturingssysteem te volgen. Na installatie opent u een terminal of opdrachtprompt en voert u de opdracht "jupyter notebook" uit om de lokale server te starten.
Vervolgens moet u de Jupyter Notebook-server blootstellen aan internet. Dit kan worden bereikt door een tool genaamd ngrok te gebruiken. Ngrok creëert een beveiligde tunnel naar uw lokale server, waardoor externe toegang mogelijk is. Om ngrok te gebruiken, downloadt en installeert u het van de officiële website. Na installatie opent u een nieuwe terminal of opdrachtprompt en voert u de opdracht "ngrok http 8888" uit (ervan uitgaande dat uw Jupyter Notebook-server op de standaardpoort 8888 draait). Ngrok genereert een unieke URL die u kunt gebruiken om overal toegang te krijgen tot uw lokale server.
Nadat je de ngrok-URL hebt verkregen, open je een nieuw Google Colab-notitieblok. Voer in de eerste cel de volgende code uit:
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
Deze code installeert het benodigde pakket, schakelt de Jupyter-serverextensie in en start de server op poort 8888. Zorg ervoor dat u het poortnummer vervangt als uw lokale server op een andere poort draait.
Na het uitvoeren van de code in de eerste cel, wordt een URL weergegeven. Kopieer deze URL en plak deze in een nieuwe cel, voorafgegaan door "https://colab.research.google.com/github/". Als de URL bijvoorbeeld "https://abcdef123.ngrok.io" is, moet u "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" invoeren in het nieuwe cel.
Voer ten slotte de cel uit die de gewijzigde URL bevat. Hiermee wordt een verbinding tot stand gebracht tussen Google Colab en uw lokale Jupyter Notebook-server. U kunt nu rechtstreeks vanuit Google Colab code openen en uitvoeren op uw lokale server.
Het is belangrijk op te merken dat deze verbinding tijdelijk is en verloren gaat als u de ngrok-sessie sluit of uw lokale Jupyter Notebook-server opnieuw start. U moet het proces herhalen om opnieuw verbinding te maken.
Om Google Colab te verbinden met een lokale Jupyter Notebook-server die op uw laptop draait, moet u Jupyter Notebook installeren, het via ngrok op internet zetten, de benodigde pakketten in Google Colab installeren en een verbinding tot stand brengen door de verstrekte code aan te passen en uit te voeren. Hierdoor kun je de kracht van je lokale computer combineren met de samenwerkingsfuncties van Google Colab.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
- Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning