- 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
- Guide pas-à-pas de création et de 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)
- Notation d’un modèle (API)
- 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
Collaboration dans JupyterLab l’utilisation 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' Data Science Workspace JupyterLab environnement.
Conditions préalables
Le serveur Git que vous avez l'intention d'utiliser doit être accessible via Internet.
L' Data Science Workspace JupyterLab environnement est hébergé et n'est pas 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 Git serveur que vous avez décidé de héberger vous-même.
Se connecter Git à l' Data Science Workspace JupyterLab Notebooks environnement
Début en lançant Adobe Experience Platform et en accédant à l’ JupyterLabs Notebooks environnement.
Dans JupyterLab, sélectionnez Fichier , puis passez la souris sur Nouveau. Dans la liste déroulante qui s'affiche, sélectionnez Terminal.
Ensuite, dans l' utilitaire Terminal , accédez à votre espace de travail à l'aide de la commande suivante : cd my-workspace.
Pour afficher une liste des commandes git disponibles, émettez la commande : git -help dans votre terminal.
Ensuite, cloner le référentiel que vous souhaitez utiliser à l'aide de la git clone commande. Clonez votre projet à l’aide d’une https:// URL plutôt que ssh://d’une autre.
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 JupyterLable site, voir le JupyterLab user guide.