برای اتصال Google Colab به سرور محلی Jupyter Notebook که روی لپتاپ شما کار میکند، باید چند مرحله را دنبال کنید. این فرآیند به شما این امکان را میدهد تا از قدرت ماشین محلی خود استفاده کنید و در عین حال از ویژگیهای مشترک و منابع مبتنی بر ابر ارائه شده توسط Google Colab بهره ببرید.
ابتدا مطمئن شوید که نوت بوک Jupyter را روی لپ تاپ خود نصب کرده اید. اگر آن را ندارید، می توانید با دنبال کردن اسناد رسمی Jupyter برای سیستم عامل خود، آن را نصب کنید. پس از نصب، یک ترمینال یا خط فرمان را باز کنید و دستور "jupyter notebook" را برای راه اندازی سرور محلی اجرا کنید.
در مرحله بعد، باید سرور نوت بوک Jupyter را در معرض اینترنت قرار دهید. این را می توان با استفاده از ابزاری به نام ngrok به دست آورد. Ngrok یک تونل امن به سرور محلی شما ایجاد می کند که اجازه دسترسی خارجی را می دهد. برای استفاده از ngrok، آن را از وب سایت رسمی دانلود و نصب کنید. پس از نصب، یک ترمینال یا خط فرمان جدید باز کنید و دستور "ngrok http 8888" را اجرا کنید (با فرض اینکه سرور نوت بوک Jupyter شما بر روی پورت پیش فرض 8888 اجرا می شود). Ngrok یک URL منحصر به فرد ایجاد می کند که می توانید از آن برای دسترسی به سرور محلی خود از هر نقطه استفاده کنید.
پس از به دست آوردن URL ngrok، یک نوت بوک Google Colab جدید باز کنید. در سلول اول کد زیر را اجرا کنید:
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
این کد بسته لازم را نصب میکند، پسوند سرور Jupyter را فعال میکند و سرور را در پورت 8888 راهاندازی میکند. اگر سرور محلی شما روی پورت دیگری کار میکند، حتماً شماره پورت را جایگزین کنید.
پس از اجرای کد در سلول اول، یک URL نمایش داده می شود. این URL را کپی کنید و آن را در یک سلول جدید جایگذاری کنید و پیشوند آن را با "https://colab.research.google.com/github/" قرار دهید. به عنوان مثال، اگر URL "https://abcdef123.ngrok.io" است، باید "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" را در جدید وارد کنید. سلول.
در نهایت، سلول حاوی URL اصلاح شده را اجرا کنید. این یک ارتباط بین Google Colab و سرور محلی Jupyter Notebook برقرار می کند. اکنون می توانید مستقیماً از Google Colab به کد روی سرور محلی خود دسترسی پیدا کرده و آن را اجرا کنید.
توجه به این نکته مهم است که این اتصال موقتی است و در صورت بستن جلسه ngrok یا راه اندازی مجدد سرور محلی Jupyter Notebook از بین خواهد رفت. برای اتصال مجدد باید این فرآیند را تکرار کنید.
برای اتصال Google Colab به سرور محلی Jupyter Notebook که روی لپتاپ شما اجرا میشود، باید Jupyter Notebook را نصب کنید، آن را با استفاده از ngrok در معرض اینترنت قرار دهید، بستههای لازم را در Google Colab نصب کنید و با تغییر و اجرای کد ارائه شده، ارتباط برقرار کنید. این به شما امکان می دهد قدرت ماشین محلی خود را با ویژگی های مشترک Google Colab ترکیب کنید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
- آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
- آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
- آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
- هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
- آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
- آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید