JupyterLab Panoramica dell’interfaccia utente

JupyterLab è un’interfaccia utente basata sul Web per Project Jupyterand ed è strettamente integrata in Adobe Experience Platform. Offre agli scienziati dei dati un ambiente di sviluppo interattivo per lavorare con i notebook Jupyter, il codice e i dati.

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

JupyterLab su Experience Platform

L'integrazione JupyterLab di Experience Platform è accompagnata da modifiche architettoniche, considerazioni di progettazione, estensioni personalizzate per i notebook, 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 il blocco appunti e altri JupyterLab front-end 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. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione kernel .
Accesso ai dati Accedi ai set di dati esistenti direttamente da JupyterLab con il supporto completo per le funzionalità di lettura e scrittura.
Platformintegrazione dei servizi Le integrazioni integrate consentono di utilizzare altri servizi Platform direttamente da JupyterLab. Un elenco completo delle integrazioni supportate viene fornito nella sezione sull’ Integrazione con altri servizi Platform.
Autenticazione Oltre al modello di sicurezza integrato di JupyterLab, ogni interazione tra l’applicazione e l’Experience Platform, inclusa la comunicazione service-to-service di Platform, viene crittografata e autenticata tramite Adobe Identity Management System (IMS).
Librerie di Sviluppo In Experience Platform, JupyterLab fornisce librerie preinstallate per Python, R e PySpark. Per un elenco completo delle librerie supportate, consulta l’ appendice .
Controller libreria Se le librerie preinstallate non sono in grado di soddisfare le tue esigenze, è possibile installare librerie aggiuntive per Python e R e archiviarle temporaneamente in contenitori isolati per mantenere l’integrità di Platform e proteggere i tuoi dati. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione kernel .
NOTA

Le librerie aggiuntive sono disponibili solo per la sessione in cui sono state installate. Quando avvii nuove sessioni, devi reinstallare tutte le librerie aggiuntive necessarie.

Integrazione con altri servizi Platform

La standardizzazione e l'interoperabilità sono concetti chiave alla base di Experience Platform. L’integrazione di JupyterLab su Platform come IDE incorporato consente di interagire con altri servizi Platform, consentendoti di utilizzare Platform al massimo del suo potenziale. I seguenti servizi Platform sono disponibili in JupyterLab:

  • Catalog Service: Accedi ed esplora i set di dati con funzionalità di lettura e scrittura.
  • Query Service: Accedi ed esplora i set di dati utilizzando SQL, fornendo costi generali di accesso ai dati inferiori quando gestisci 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 di Adobe Experience Platform. Experience Data Model (XDM), basato su un Adobe, è uno sforzo per standardizzare i dati sulla customer experience e definire schemi per la gestione della customer experience.
NOTA

Alcune integrazioni di servizi Platform su JupyterLab sono limitate a specifici kernel. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione sui kernel .

Funzioni principali e operazioni comuni

Le informazioni sulle caratteristiche principali di JupyterLab e le istruzioni sull'esecuzione di operazioni comuni sono fornite nelle sezioni seguenti:

Accedere ad JupyterLab

In Adobe Experience Platform, seleziona Notebooks dalla colonna di navigazione a sinistra. Consenti l'inizializzazione completa di JupyterLab.

JupyterLab interfaccia

L'interfaccia JupyterLab è costituita da una barra dei menu, una barra laterale sinistra comprimibile e l'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 principale 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
  • Visualizzazione: azioni che alterano l’aspetto JupyterLab
  • Esegui: azioni per l’esecuzione di codice in diverse attività, come blocchi appunti e console di codice
  • Kernel: azioni per la gestione dei kernel
  • Schede: Elenco dei documenti e delle attività aperti
  • Impostazioni: Impostazioni comuni e un editor di impostazioni avanzate
  • Guida: Elenco dei collegamenti della guida JupyterLab e del kernel

Barra laterale sinistra

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

  • Browser file: elenco dei documenti e delle directory del blocco appunti salvati
  • Data Explorer: esplorazione, accesso ed esplorazione di set di dati e schemi
  • Canali e terminali in esecuzione: un elenco di sessioni attive del kernel e dei terminali con la possibilità di terminare
  • Comandi: elenco di comandi utili
  • Ispettore celle: editor di celle che consente l'accesso a strumenti e metadati utili per l'impostazione di un blocco appunti a scopo di presentazione
  • schede: un elenco di schede aperte

Selezionate una scheda per esporne le caratteristiche, oppure selezionate una scheda espansa per comprimere la barra laterale 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. Trascina una scheda al centro di un pannello di schede per eseguire la migrazione della 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 JupyterLab seleziona l'icona a forma di ingranaggio nell'angolo in alto a destra per aprire Configurazione del server appunti. È possibile attivare la GPU e allocare la quantità di memoria necessaria utilizzando il cursore. La quantità di memoria che è possibile allocare dipende da quanto è stato effettuato il provisioning della tua organizzazione. Selezionare Update configs per salvare.

NOTA

Per i notebook viene fornito un solo GPU per organizzazione. Se la GPU è in uso, è necessario attendere che l'utente che ha attualmente riservato la GPU rilasci. Questo può essere fatto disconnettendo o lasciando la GPU in uno stato di inattività per quattro o più ore.

Termina e riavvia JupyterLab

In JupyterLab, puoi terminare la sessione per impedire l’utilizzo di ulteriori risorse. Inizia selezionando l' icona di alimentazione icona di alimentazione, quindi seleziona Shut Down dal puntatore che appare per terminare la sessione. Le sessioni del blocco appunti terminano automaticamente dopo 12 ore di assenza di attività.

Per riavviare JupyterLab, selezionare l' icona di riavvio icona di riavvio situata direttamente a sinistra dell'icona di alimentazione, quindi selezionare Restart dal puntatore visualizzato.

terminare jupyterlab

Celle di codice

Le celle di codice sono il contenuto principale dei notebook. Contengono codice sorgente nella lingua del kernel associato del blocco appunti e l'output come risultato dell'esecuzione della cella di codice. A destra di ogni cella di codice che rappresenta l’ordine di esecuzione viene visualizzato un conteggio di esecuzione.

Di seguito sono descritte le azioni comuni della cella:

  • Aggiungi una cella: fai clic sul simbolo più (+) nel 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 specifica.

  • Sposta 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, lo spostamento di una cella da un blocco appunti a un altro replica la cella con il relativo contenuto.

  • Esegui una cella: fai clic sul corpo della cella che desideri eseguire, quindi fai clic sull'icona di ​riproduzione () dal menu del blocco appunti. 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 una cella: fai clic sul corpo della cella che desideri eliminare, quindi fai clic sull’ ​icona a forma di forbice.

Kernel

I kernel dei notebook sono motori informatici specifici per la lingua per l'elaborazione delle celle dei notebook. Oltre a Python, JupyterLab offre supporto linguistico aggiuntivo in R, PySpark e Spark (Scala). Quando si apre un documento del blocco appunti, viene avviato il kernel associato. Quando viene eseguita una cella del blocco appunti, 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 finché il kernel non viene spento.

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

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

Sessioni Kernel

Ogni blocco appunti o attività in JupyterLab utilizza una sessione del kernel. Tutte le sessioni attive si trovano espandendo la scheda Terminali in esecuzione e kernel dalla barra laterale sinistra. Il tipo e lo stato del kernel di un notebook possono essere identificati osservando l'interfaccia superiore destra del notebook. Nel diagramma seguente, il kernel associato al notebook è Python3 e lo stato corrente 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 viene spento o inattivo per un periodo prolungato, allora Nessun kernel! viene visualizzato un cerchio pieno. Attivare un kernel facendo clic sullo stato del kernel e selezionando il tipo di kernel appropriato come illustrato di seguito:

Launcher

Il modulo Launcher personalizzato offre utili modelli per i blocchi supportati per avviare in modo più efficace l'attività, tra cui:

Modello Descrizione
Vuoto Un file di blocco appunti vuoto.
Starter Un blocco appunti precompilato che illustra l'esplorazione dei dati utilizzando dati di esempio.
Vendite al dettaglio Un blocco appunti precompilato con ricetta vendite al dettaglio utilizzando dati di esempio.
Generatore di ricette Un modello per notebook per la creazione di una ricetta in JupyterLab. È precompilato con codice e commenti che mostrano e descrivono il processo di creazione delle ricette. Per una descrizione dettagliata, fai riferimento al blocco appunti per l'esercitazione sulle ricette.
Query Service Un blocco appunti precompilato che illustra l'utilizzo di Query Service direttamente in JupyterLab con flussi di lavoro di esempio forniti che analizzano i dati su scala.
Eventi XDM Un blocco appunti precompilato che illustra l'esplorazione dei dati sui dati Experience Event postvalue, concentrandosi sulle funzioni comuni nella struttura dei dati.
Query XDM Un blocco appunti precompilato che illustra query aziendali di esempio sui dati di Experience Event.
Aggregazione Un blocco appunti precompilato che dimostra i flussi di lavoro di esempio per aggregare grandi quantità di dati in blocchi più piccoli e gestibili.
Clustering Un blocco appunti precompilato che illustra il processo di modellazione dell'apprendimento automatico end-to-end utilizzando gli algoritmi di clustering.

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

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

Per aprire un nuovo Launcher, fai clic su File > Nuovo Launcher. In alternativa, espandi il Browser file dalla barra laterale sinistra e fai clic sul simbolo più (+):

Passaggi successivi

Per ulteriori informazioni su ciascuno dei notebook supportati e su come utilizzarli, visita la guida per gli sviluppatori Jupyterlab data access . Questa guida si concentra su come utilizzare i notebook JupyterLab per accedere ai tuoi dati, compresi la lettura, la scrittura e la query dei dati. La guida all'accesso ai dati contiene inoltre informazioni sulla quantità massima di dati leggibile da ciascun blocco appunti supportato.

Librerie supportate

Per un elenco dei pacchetti supportati in Python, R e PySpark, copia e incolla !pip list --format=columns in una nuova cella, quindi esegui la cella. Un elenco di pacchetti supportati viene compilato in ordine alfabetico.

esempio

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