- Présentation de Data Science Workspace
- Accès et fonctionnalités à l’espace de travail Data Science
- Présentation détaillée de Data Science Workspace
- Notebooks JupyterLab
- API Sensei Machine Learning
- Apprentissage automatique en temps réel (Alpha)
- Recettes préconfigurées
- Création de modèles
- Tutoriels sur les modèles et les recettes
- Création et publication d’un modèle d’apprentissage automatique
- Création de jeux de données et de schéma de ventes au détail
- Prévisualisation des schémas et des jeux de données
- Regroupement des fichiers source dans une recette
- Importation d’une recette empaquetée (interface utilisateur)
- Importation d’une recette empaquetée (API)
- Formation et évaluation d’un modèle (interface utilisateur)
- Formation et évaluation d’un modèle (API)
- Notation d’un modèle (interface utilisateur)
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- Optimisation d’un modèle
- Enrichissement de Real-time Customer Profile avec des insights d’apprentissage automatique
- Publication d’un modèle en tant que service (interface utilisateur)
- Publication d’un modèle en tant que service (API)
- Planification de la formation et de la notation automatisée d’un service (interface utilisateur)
- Guide de dépannage
- Référence d’API
- Notes de mise à jour de la plateforme
Collaborez dans JupyterLab en utilisant Git
Git est un système de contrôle de version distribué permettant de suivre les modifications du code source au cours du développement logiciel. Git est préinstallé dans l'environnement Data Science Workspace JupyterLab.
Conditions préalables
Le serveur Git que vous avez l'intention d'utiliser doit être accessible via Internet.
L'environnement Data Science Workspace JupyterLab est un environnement hébergé et non déployé dans votre pare-feu d'entreprise. Par conséquent, le serveur Git auquel vous vous connectez doit être accessible à partir de l'Internet public. Il peut s’agir d’un référentiel public ou privé sur GitHub ou d’une autre instance d’un serveur Git que vous avez décidé de héberger vous-même.
Connectez Git à l'environnement Data Science Workspace JupyterLab Notebooks
Début en lançant Adobe Experience Platform et en accédant à l'environnement JupyterLabs Notebooks.
Dans JupyterLab, sélectionnez Fichier, puis passez la souris sur Nouveau. Dans la liste déroulante qui s'affiche, sélectionnez Terminal.
Ensuite, dans Terminal, accédez à votre espace de travail en utilisant la commande suivante : cd my-workspace.
Pour afficher une liste des commandes git disponibles, émettez la commande : git -help dans votre terminal.
Ensuite, clonez le référentiel que vous souhaitez utiliser à l'aide de la commande git clone. Clonez votre projet en utilisant une URL https:// plutôt que ssh://.
Exemple:
git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git
Pour effectuer des opérations d'écriture (git push, par exemple), les commandes de configuration suivantes doivent être exécutées pour chaque nouvelle session. Notez également que toute commande push invite à saisir un nom d’utilisateur et un mot de passe.
git config --global user.email "you@example.com"
git config --global user.name "Your Name"
Étapes suivantes
Une fois le clonage de votre référentiel terminé, vous pouvez utiliser Git comme vous le feriez normalement sur votre ordinateur local pour collaborer avec d'autres utilisateurs sur des ordinateurs portables. Pour plus d'informations sur ce que vous pouvez faire dans JupyterLab, consultez le JupyterLab user guide.
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