JupyterLab Panoramica dell’interfaccia utente

JupyterLab è un’interfaccia utente basata su web per Jupyter progetto ed è strettamente integrato con Adobe Experience Platform. Fornisce un ambiente di sviluppo interattivo per consentire ai data scientist di lavorare con Jupyter Notebooks, codice e dati.

Questo documento fornisce una panoramica di JupyterLab e le relative funzioni, nonché le istruzioni per eseguire azioni comuni.

JupyterLab su Experience Platform

L'integrazione di Experience Platform con JupyterLab è accompagnata da modifiche architetturali, considerazioni di progettazione, estensioni per notebook personalizzate, librerie preinstallate e un'interfaccia a tema Adobe.

L’elenco seguente illustra alcune delle funzioni esclusive di JupyterLab su Platform:

Funzione Descrizione
Kernel I kernel forniscono notebook e altro JupyterLab front-end per la possibilità di eseguire e introdurre il codice in diversi linguaggi di programmazione. Experience Platform fornisce kernel aggiuntivi per supportare lo sviluppo in Python, R, PySpark e Spark. Consulta la kernel per ulteriori dettagli.
Accesso ai dati Accedere ai set di dati esistenti direttamente da JupyterLab con supporto completo per le funzionalità di lettura e scrittura.
Platformintegrazione dei servizi Le integrazioni integrate consentono di utilizzare altri Platform servizi direttamente dall’interno di JupyterLab. Un elenco completo delle integrazioni supportate è disponibile nella sezione su Integrazione con altri servizi Platform.
Autenticazione Oltre a Modello di sicurezza integrato di JupyterLab, ogni interazione tra l’applicazione e l’Experience Platform, inclusa la comunicazione tra servizi e piattaforme, viene crittografata e autenticata tramite Adobe Identity Management System (IMS).
Librerie di Sviluppo In entrata Experience Platform, JupyterLab fornisce librerie preinstallate per Python, R e PySpark. Consulta la appendice per un elenco completo delle librerie supportate.
Controller libreria Quando le librerie preinstallate non sono sufficienti per le tue esigenze, è possibile installare librerie aggiuntive per Python e R, che vengono temporaneamente archiviate in contenitori isolati per mantenere l’integrità di Platform e mantenere i dati al sicuro. Consulta la kernel per ulteriori dettagli.
NOTA

Le librerie aggiuntive sono disponibili solo per la sessione in cui sono state installate. È necessario reinstallare tutte le librerie aggiuntive necessarie all'avvio di nuove sessioni.

Integrazione con altri Platform servizi

La standardizzazione e l'interoperabilità sono concetti chiave alla base di Experience Platform. L'integrazione di JupyterLab il Platform come IDE incorporato consente di interagire con altri Platform servizi, che consentono di utilizzare Platform al suo pieno potenziale. I seguenti elementi Platform I servizi sono disponibili in JupyterLab:

  • Catalog Service: Accedi ed esplora i set di dati con funzionalità di lettura e scrittura.
  • Query Service: Consente di accedere ed esplorare i set di dati utilizzando SQL, riducendo i costi generali di accesso ai dati quando si gestiscono grandi quantità di dati.
  • Sensei ML Framework: Sviluppo di modelli con la possibilità di addestrare e valutare i dati, nonché creazione di ricette con un solo clic.
  • Experience Data Model (XDM): La standardizzazione e l'interoperabilità sono concetti chiave alla base di Adobe Experience Platform. Experience Data Model (XDM), guidato da un Adobe, è un tentativo di standardizzare i dati sull’esperienza del cliente e definire schemi per la gestione della customer experience.
NOTA

Alcuni Platform integrazioni di servizi su JupyterLab sono limitati a kernel specifici. Consulta la sezione su kernel per ulteriori dettagli.

Funzioni principali e operazioni comuni

Informazioni sulle caratteristiche principali di JupyterLab e le istruzioni per l’esecuzione di operazioni comuni sono fornite nelle sezioni seguenti:

Accedere ad JupyterLab

In entrata Adobe Experience Platform, seleziona Notebook dalla colonna di navigazione a sinistra. Dedica un po' di tempo a JupyterLab per inizializzare completamente.

JupyterLab interfaccia

Il JupyterLab L'interfaccia è costituita da una barra dei menu, da una barra laterale a sinistra comprimibile e dall'area di lavoro principale contenente schede di documenti e attività.

Barra dei menu

La barra dei menu nella parte superiore dell’interfaccia dispone di menu di livello superiore che espongono le azioni disponibili in JupyterLab con le relative scelte rapide da tastiera:

  • File: Azioni relative a file e directory
  • Modifica: Azioni relative alla modifica di documenti e altre attività
  • Visualizza: Azioni che modificano l'aspetto di JupyterLab
  • Esegui: Azioni per l’esecuzione del codice in attività diverse, ad esempio notebook e console di codice
  • Kernel: Azioni per la gestione dei kernel
  • Schede: Elenco di documenti e attività aperti
  • Impostazioni: Impostazioni comuni e un editor di impostazioni avanzate
  • Guida: Un elenco di JupyterLab e i collegamenti della guida del kernel

Barra laterale a sinistra

La barra laterale a sinistra contiene schede selezionabili che consentono di accedere alle seguenti funzioni:

  • Browser file: Elenco di documenti e directory salvati per il blocco appunti
  • Data Explorer: Sfogliare, accedere ed esplorare set di dati e schemi
  • kernel e terminali in funzione: Un elenco di sessioni attive del kernel e del terminale con la possibilità di terminare
  • Comandi: Elenco di comandi utili
  • Ispettore celle: Editor di celle che consente di accedere a strumenti e metadati utili per la configurazione di un blocco appunti a scopo di presentazione
  • schede: Elenco di schede aperte

Seleziona una scheda per esporne le funzioni o fai clic su una scheda espansa per comprimere la barra laterale a sinistra, come illustrato di seguito:

Area di lavoro principale

L'area di lavoro principale in JupyterLab consente di disporre documenti e altre attività in pannelli di schede che possono essere ridimensionati o suddivisi. Trascinare una scheda al centro di un pannello di tabulazione per migrare la scheda. Dividi un pannello trascinando una scheda a sinistra, a destra, in alto o in basso nel pannello:

Configurazione di GPU e server di memoria in Python/R

In entrata JupyterLab seleziona l’icona ingranaggio nell’angolo in alto a destra per aprire Configurazione del server notebook. È possibile attivare la GPU e allocare la quantità di memoria necessaria utilizzando il dispositivo di scorrimento. La quantità di memoria che è possibile allocare dipende da quanto è stato eseguito il provisioning dell’organizzazione. Seleziona Aggiorna configurazioni per salvare.

NOTA

Per i notebook viene eseguito il provisioning di una sola GPU per organizzazione. Se la GPU è in uso, è necessario attendere che l'utente che ha prenotato la GPU la rilasci. Questa operazione può essere eseguita disconnettendosi o lasciando la GPU inattiva per quattro o più ore.

Termina e riavvia JupyterLab

In entrata JupyterLab, puoi terminare la sessione per impedire l’utilizzo di ulteriori risorse. Per iniziare, seleziona la icona di alimentazione icona di alimentazione, quindi seleziona Arresta dal popover che sembra terminare la sessione. Le sessioni del notebook terminano automaticamente dopo 12 ore di assenza di attività.

Per riavviare JupyterLab, seleziona la icona Riavvia icona Riavvia posizionato direttamente a sinistra dell'icona di alimentazione, quindi selezionare Riavvia dal popover visualizzato.

termina jupyterlab

Celle di codice

Le celle di codice sono il contenuto principale dei notebook. Contengono codice sorgente nel linguaggio del kernel associato al blocco appunti e l'output risultante dall'esecuzione della cella del codice. A destra di ogni cella di codice che rappresenta l'ordine di esecuzione viene visualizzato un conteggio di esecuzione.

Le azioni comuni delle celle sono descritte di seguito:

  • Aggiungi una cella: Fare clic sul simbolo più (+) dal menu del blocco appunti per aggiungere una cella vuota. Le nuove celle vengono posizionate sotto la cella con cui si sta interagendo o alla fine del blocco appunti se non è attiva alcuna cella particolare.

  • Spostare una cella: Posizionare il cursore a destra della cella che si desidera spostare, quindi fare clic e trascinare la cella in una nuova posizione. Inoltre, se si sposta una cella da un blocco appunti a un altro, la cella viene replicata insieme al relativo contenuto.

  • Eseguire una cella: Fare clic sul corpo della cella che si desidera eseguire, quindi fare clic sul pulsante play icona (▶) dal menu del notebook. Un asterisco (*) viene visualizzato nel contatore di esecuzione della cella quando il kernel sta elaborando l'esecuzione e viene sostituito con un numero intero al termine.

  • Elimina cella: Fare clic sul corpo della cella che si desidera eliminare e quindi fare clic sul pulsante forbice icona.

Kernel

I kernel per notebook sono i motori di elaborazione specifici per il linguaggio per l'elaborazione di celle per notebook. Oltre a Python, JupyterLab fornisce supporto linguistico aggiuntivo in R, PySpark e Spark (Scala). Quando si apre un documento blocco appunti, viene avviato il kernel associato. Quando viene eseguita una cella del notebook, il kernel esegue il calcolo e produce risultati che possono richiedere notevoli risorse di CPU e memoria. Si noti che la memoria allocata non viene liberata fino alla chiusura del kernel.

Alcune caratteristiche e funzionalità sono limitate a determinati kernel come descritto nella tabella seguente:

Kernel Supporto per l'installazione della libreria Platform integrazioni
Python Sì
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service
  • Query Service
R Sì
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service
Scala No
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service

Sessioni kernel

Ogni blocco appunti o attività attiva JupyterLab utilizza una sessione kernel. Per trovare tutte le sessioni attive, espandi la sezione Terminali e kernel in funzione dalla barra laterale a sinistra. Il tipo e lo stato del kernel di un notebook possono essere identificati osservando la parte superiore destra dell'interfaccia del notebook. Nel diagramma seguente, il kernel associato al notebook è Python3 e il suo stato attuale è rappresentato da un cerchio grigio a destra. Un cerchio cavo implica un kernel inattivo e un cerchio solido implica un kernel occupato.

Se il kernel è spento o inattivo per un periodo prolungato, Nessun kernel. viene visualizzato con un cerchio continuo. Attivate un kernel facendo clic sullo stato del kernel e selezionando il tipo di kernel appropriato come mostrato di seguito:

Modulo di avvio

Il personalizzato Modulo di avvio fornisce utili modelli di notebook per i kernel supportati, utili per avviare l'attività, tra cui:

Modello Descrizione
Vuoto Un file del blocco appunti vuoto.
Starter Un notebook precompilato che illustra l’esplorazione dei dati utilizzando dati di esempio.
Vendite al dettaglio Un notebook pre-riempito con ricetta di vendita al dettaglio utilizzando dati di esempio.
Generatore di ricette Un modello di blocco appunti per la creazione di una ricetta in JupyterLab. È precompilata con codice e commento che illustra e descrive il processo di creazione della ricetta. Consulta la sezione tutorial da notebook a ricetta per una procedura dettagliata.
Query Service Un notebook preriempito che illustra l'utilizzo di Query Service direttamente in JupyterLab con flussi di lavoro di esempio forniti che analizzano i dati su larga scala.
Eventi XDM Un blocco appunti precompilato che illustra l’esplorazione dei dati sui dati post-valore di Experience Event, concentrandosi sulle funzioni comuni all’intera struttura di dati.
Query XDM Un blocco appunti precompilato che illustra query di business di esempio sui dati di Experience Event.
Aggregazione Un notebook precompilato che illustra flussi di lavoro di esempio per aggregare grandi quantità di dati in blocchi più piccoli e gestibili.
Clustering Un notebook precompilato che illustra il processo di modellazione dell’apprendimento automatico end-to-end tramite algoritmi di clustering.

Alcuni modelli di notebook sono limitati a determinati kernel. La disponibilità del modello per ciascun kernel è mappata nella tabella seguente:

Vuoto Starter Vendite al dettaglio Generatore di ricette Query Service Eventi XDM Query XDM Aggregazione Clustering
Python sì sì sì sì sì sì no no no
R sì sì sì no no no no no no
PySpark 3 (Spark 2.4) no sì no no no no sì sì no
Scala sì sì no no no no no no sì

Per aprire un nuovo Modulo di avvio, fai clic su File > Nuovo modulo di avvio. In alternativa, espandere Browser file dalla barra laterale sinistra e fare clic sul simbolo più (+):

Passaggi successivi

Per ulteriori informazioni su ciascuno dei notebook supportati e su come utilizzarli, visitare il Accesso ai dati dei notebook Jupyterlab guida per gli sviluppatori. Questa guida illustra come utilizzare i notebook JupyterLab per accedere ai dati, incluse le operazioni di lettura, scrittura e query. La guida all'accesso ai dati contiene inoltre informazioni sulla quantità massima di dati che può essere letta da ogni blocco appunti supportato.

Librerie supportate

Per un elenco dei pacchetti supportati in Python, R e PySpark, copia e incolla !conda list in una nuova cella, quindi eseguirla. Un elenco di pacchetti supportati viene compilato in ordine alfabetico.

esempio

Inoltre, vengono utilizzate le dipendenze seguenti, ma non elencate:

  • CUDA 11,2
  • CUDNN 8.1

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