Để kết nối Google Colab với máy chủ Jupyter Notebook cục bộ chạy trên máy tính xách tay của bạn, bạn cần làm theo một số bước. Quá trình này cho phép bạn tận dụng sức mạnh của máy cục bộ trong khi vẫn hưởng lợi từ các tính năng cộng tác và tài nguyên dựa trên đám mây do Google Colab cung cấp.
Trước tiên, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Jupyter Notebook trên máy tính xách tay của mình. Nếu chưa có, bạn có thể cài đặt bằng cách làm theo tài liệu chính thức của Jupyter dành cho hệ điều hành của mình. Sau khi cài đặt, hãy mở một thiết bị đầu cuối hoặc dấu nhắc lệnh và chạy lệnh "jupyter notebook" để khởi động máy chủ cục bộ.
Tiếp theo, bạn cần hiển thị máy chủ Jupyter Notebook với internet. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng một công cụ gọi là ngrok. Ngrok tạo một đường hầm an toàn tới máy chủ cục bộ của bạn, cho phép truy cập từ bên ngoài. Để sử dụng ngrok, hãy tải xuống và cài đặt nó từ trang web chính thức. Sau khi cài đặt, hãy mở một thiết bị đầu cuối hoặc dấu nhắc lệnh mới và chạy lệnh "ngrok http 8888" (giả sử máy chủ Jupyter Notebook của bạn đang chạy trên cổng mặc định 8888). Ngrok sẽ tạo một URL duy nhất mà bạn có thể sử dụng để truy cập máy chủ cục bộ của mình từ mọi nơi.
Sau khi nhận được URL ngrok, hãy mở sổ ghi chép Google Colab mới. Trong ô đầu tiên, hãy chạy đoạn mã sau:
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
Mã này cài đặt gói cần thiết, bật tiện ích mở rộng máy chủ Jupyter và khởi động máy chủ trên cổng 8888. Đảm bảo thay thế số cổng nếu máy chủ cục bộ của bạn đang chạy trên một cổng khác.
Sau khi thực thi mã trong ô đầu tiên, một URL sẽ được hiển thị. Sao chép URL này và dán vào một ô mới, thêm tiền tố là "https://colab.research.google.com/github/". Ví dụ: nếu URL là "https://abcdef123.ngrok.io", bạn nên nhập "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" trong phần mới tế bào.
Cuối cùng, chạy ô chứa URL đã sửa đổi. Thao tác này sẽ thiết lập kết nối giữa Google Colab và máy chủ Jupyter Notebook cục bộ của bạn. Giờ đây, bạn có thể truy cập và chạy mã trên máy chủ cục bộ của mình trực tiếp từ Google Colab.
Điều quan trọng cần lưu ý là kết nối này là tạm thời và sẽ bị mất nếu bạn đóng phiên ngrok hoặc khởi động lại máy chủ Máy tính xách tay Jupyter cục bộ của mình. Bạn sẽ cần lặp lại quy trình để kết nối lại.
Để kết nối Google Colab với máy chủ Jupyter Notebook cục bộ chạy trên máy tính xách tay của bạn, bạn cần cài đặt Jupyter Notebook, hiển thị máy tính đó với Internet bằng ngrok, cài đặt các gói cần thiết trong Google Colab và thiết lập kết nối bằng cách sửa đổi và chạy mã được cung cấp. Điều này cho phép bạn kết hợp sức mạnh của máy cục bộ với các tính năng cộng tác của Google Colab.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Tiến bộ trong Học máy:
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Chế độ háo hức có ngăn cản chức năng tính toán phân tán của TensorFlow không?
- Các giải pháp đám mây của Google có thể được sử dụng để tách điện toán khỏi bộ lưu trữ để đào tạo mô hình ML với dữ liệu lớn hiệu quả hơn không?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) có cung cấp cấu hình và thu thập tài nguyên tự động cũng như xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo mô hình kết thúc không?
- Có thể huấn luyện các mô hình học máy trên các tập dữ liệu lớn tùy ý mà không gặp trục trặc không?
- Khi sử dụng CMLE, việc tạo phiên bản có yêu cầu chỉ định nguồn của mô hình đã xuất không?
- CMLE có thể đọc từ dữ liệu lưu trữ Google Cloud và sử dụng mô hình được đào tạo cụ thể để suy luận không?
- Tensorflow có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nâng cao trong Học máy
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Tiến bộ trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Nâng cấp Colab với nhiều máy tính hơn (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi