Jupyter

Comment docker un projet de cahiers de jupyer?

Comment docker un projet de cahiers de jupyer?
  1. Pouvez-vous exécuter un cahier Jupyter dans Docker?
  2. Puis-je exécuter un cahier Jupyter dans un environnement virtuel?
  3. Le GPU peut-il exécuter le cahier Jupyter?
  4. Pouvons-nous déployer un modèle à l'aide de Jupyter Notebook?
  5. Comment exécuter un cahier Jupyter à partir de Tensorflow Docker?

Pouvez-vous exécuter un cahier Jupyter dans Docker?

Vous pouvez utiliser Docker non seulement pour le cahier Jupyter, mais aussi pour votre développement général. Il existe de nombreux référentiels au Docker Hub. Essayez de trouver des officiels en qui vous pouvez faire confiance ou créer le vôtre et pousser vers le Docker Hub. Vous n'aurez plus à mettre à jour les packages Python sur votre système.

Puis-je exécuter un cahier Jupyter dans un environnement virtuel?

Si vous exécutez le cahier Jupyter Command, même à l'intérieur d'un environnement virtuel, il fera tourner un serveur de ordinateur portable Jupyter en utilisant le noyau par défaut, par exemple: Python 3 (IpyKernel). Si vous essayez d'importer l'un des modules installés dans votre environnement, vous obtiendrez probablement des erreurs de module non trouvées.

Le GPU peut-il exécuter le cahier Jupyter?

Les cahiers Jupyter du catalogue NGC peuvent fonctionner sur des systèmes sur prémalités alimentés par GPU, y compris NVIDIA DGX ™, ainsi que sur les instances de cloud. Instructions pour exécuter un cahier Jupyter à partir du catalogue NGC.

Pouvons-nous déployer un modèle à l'aide de Jupyter Notebook?

Vous pouvez créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique avec Watson Machine Learning dans un cahier Jupyter. Lisez à propos des cahiers de jupyter, puis regardez une vidéo et prenez un tutoriel qui convient aux utilisateurs intermédiaires et nécessite du codage. Votre flux de travail de base comprend ces tâches: créer un projet.

Comment exécuter un cahier Jupyter à partir de Tensorflow Docker?

Collez cette commande sur le terminal docker: docker run -p 8888: 8888 -p 6006: 6006 b.GCR.io / tensorflow / tensorflow . Si vous exécutez cela pour la première fois, il téléchargera et installera l'image sur ce VM léger. Ensuite, il devrait dire «le cahier Jupyter fonctionne à ....' -> C'est un bon signe!

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