Upang ikonekta ang Google Colab sa isang lokal na server ng Jupyter Notebook na tumatakbo sa iyong laptop, kailangan mong sundin ang ilang hakbang. Nagbibigay-daan sa iyo ang prosesong ito na gamitin ang kapangyarihan ng iyong lokal na makina habang nakikinabang pa rin sa mga collaborative na feature at cloud-based na mapagkukunan na ibinigay ng Google Colab.
Una, tiyaking mayroon kang Jupyter Notebook na naka-install sa iyong laptop. Kung wala ka nito, maaari mo itong i-install sa pamamagitan ng pagsunod sa opisyal na dokumentasyon ng Jupyter para sa iyong operating system. Kapag na-install na, magbukas ng terminal o command prompt at patakbuhin ang command na "jupyter notebook" upang simulan ang lokal na server.
Susunod, kailangan mong ilantad ang Jupyter Notebook server sa internet. Ito ay maaaring makamit sa pamamagitan ng paggamit ng isang tool na tinatawag na ngrok. Lumilikha ang Ngrok ng isang secure na tunnel sa iyong lokal na server, na nagpapahintulot sa panlabas na pag-access. Upang gamitin ang ngrok, i-download at i-install ito mula sa opisyal na website. Kapag na-install na, magbukas ng bagong terminal o command prompt at patakbuhin ang command na "ngrok http 8888" (ipagpalagay na ang iyong Jupyter Notebook server ay tumatakbo sa default na port 8888). Ang Ngrok ay bubuo ng isang natatanging URL na magagamit mo upang ma-access ang iyong lokal na server mula sa kahit saan.
Pagkatapos makuha ang ngrok URL, magbukas ng bagong Google Colab notebook. Sa unang cell, patakbuhin ang sumusunod na code:
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
Ini-install ng code na ito ang kinakailangang package, pinapagana ang extension ng server ng Jupyter, at sinisimulan ang server sa port 8888. Tiyaking palitan ang numero ng port kung tumatakbo ang iyong lokal na server sa ibang port.
Pagkatapos i-execute ang code sa unang cell, may ipapakitang URL. Kopyahin ang URL na ito at i-paste ito sa isang bagong cell, lagyan ng prefix ito ng "https://colab.research.google.com/github/". Halimbawa, kung ang URL ay "https://abcdef123.ngrok.io", dapat mong ilagay ang "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" sa bagong cell.
Panghuli, patakbuhin ang cell na naglalaman ng binagong URL. Magtatatag ito ng koneksyon sa pagitan ng Google Colab at ng iyong lokal na Jupyter Notebook server. Maaari mo na ngayong i-access at patakbuhin ang code sa iyong lokal na server nang direkta mula sa Google Colab.
Mahalagang tandaan na ang koneksyon na ito ay pansamantala at mawawala kung isasara mo ang session ng ngrok o i-restart ang iyong lokal na Jupyter Notebook server. Kakailanganin mong ulitin ang proseso upang muling kumonekta.
Upang ikonekta ang Google Colab sa isang lokal na Jupyter Notebook server na tumatakbo sa iyong laptop, kailangan mong i-install ang Jupyter Notebook, ilantad ito sa internet gamit ang ngrok, i-install ang mga kinakailangang package sa Google Colab, at magtatag ng koneksyon sa pamamagitan ng pagbabago at pagpapatakbo ng ibinigay na code. Nagbibigay-daan ito sa iyong pagsamahin ang kapangyarihan ng iyong lokal na makina sa mga collaborative na feature ng Google Colab.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning