JupyterLab Panoramica dell’interfaccia utente
JupyterLab è un'interfaccia utente basata sul web per Project Jupyter ed è strettamente integrata in Adobe Experience Platform. Fornisce un ambiente di sviluppo interattivo per consentire ai data scientist di lavorare con Jupyter Notebooks, codice e dati.
In questo documento viene fornita una panoramica delle JupyterLab relative funzionalità, nonché istruzioni per eseguire azioni comuni.
JupyterLab su Experience Platform
L'integrazione di JupyterLab di Experience Platform è accompagnata da modifiche architetturali, considerazioni di progettazione, estensioni personalizzate per notebook, librerie preinstallate e un'interfaccia a tema Adobe Systems.
L’elenco seguente illustra alcune delle funzioni esclusive di JupyterLab su Platform:
Integrazione con altri Platform servizi service-integration
Standardizzazione e interoperabilità sono concetti chiave alla base di Experience Platform. L'integrazione di JupyterLab in Platform come IDE incorporato consente di interagire con altri servizi Platform, consentendo di utilizzare Platform al massimo delle potenzialità. 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: Accedere ed esplorare i set di dati utilizzando SQL, riducendo i costi comuni 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 formule con un solo clic.
- Experience Data Model (XDM): La standardizzazione e l'interoperabilità sono concetti chiave 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.
Funzioni principali e operazioni comuni
Le informazioni sulle caratteristiche chiave di JupyterLab e le istruzioni sull'esecuzione di operazioni comuni sono fornite nelle sezioni seguenti:
Accesso JupyterLab access-jupyterlab
In Adobe Experience Platform, seleziona Blocchi appunti dalla colonna di navigazione a sinistra. Attendere il completamento dell'inizializzazione di JupyterLab.
Interfaccia JupyterLab jupyterlab-interface
L'interfaccia JupyterLab è costituita da una barra dei menu, una barra laterale a 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 include menu di primo livello 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 modificano l'aspetto di JupyterLab
- Esegui: azioni per l'esecuzione del codice in attività diverse, ad esempio blocchi appunti e console di codice
- Kernel: azioni per la gestione dei kernel
- Tabulazioni: un elenco di documenti e attività aperti
- Impostazioni: impostazioni comuni e impostazioni avanzate editor
- Guida: Un elenco di collegamenti alla guida del JupyterLab kernel
Barra laterale sinistra
La barra laterale sinistra contiene cliccabile schede che forniscono accesso alle seguenti funzioni:
- Browser file: un elenco di documenti e directory dei blocchi appunti salvati
- Data Explorer: Sfoglia, accesso ed esplorare set di dati e schemi
- Kernel e terminali in esecuzione: un elenco di sessioni attive del kernel e del terminale con la possibilità di terminare
- Comandi: un elenco di comandi utili
- Ispettore celle: un editor di cella che fornisce accesso agli strumenti e metadati utile per impostare un blocco appunti a scopo di presentazione
- schede: un elenco di schede aperte
Seleziona un scheda per esporne le feature oppure fai clic su un scheda espanso per comprimere la barra laterale sinistra, come illustrato di seguito:
Area di lavoro principale
L'area di lavoro principale consente JupyterLab di organizzare documenti e altre attività in pannelli di schede che possono essere ridimensionati o suddivisi. Trascinate un scheda al centro di un pannello scheda per eseguire la migrazione della scheda. Dividere un pannello trascinando un scheda a sinistra, a destra, in alto o in basso del pannello:
Configurazione GPU e server di memoria in Python/R
In JupyterLab selezionare l'icona a forma di ingranaggio nell'angolo superiore destro per aprire la configurazione del server Notebook. È possibile attivare la GPU e allocare la quantità di memoria necessaria utilizzando il cursore. La quantità di memoria che è possibile allocare dipende dalla quantità di provisioning dell'organizzazione. Seleziona Aggiorna configurazioni per salvare.
Termina e riavvia JupyterLab
In JupyterLab, puoi terminare la sessione per impedire l'utilizzo di ulteriori risorse. Inizia selezionando l'icona di accensione dell'icona di accensione, quindi seleziona Spegni dal popover che sembra terminare la sessione.
Per riavviare JupyterLab, seleziona l'icona
Code celle code-cells
Code celle sono la contenuto principale dei quaderni. Contengono il codice sorgente nel linguaggio del kernel associato del notebook 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.
Le azioni comuni delle celle sono descritte di seguito:
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Aggiungere una cella: fare clic sul simbolo più (+) dal menu del blocco appunti per aggiungere una cella vuota. Nuovo celle vengono posizionate sotto la cella con cui si sta interagendo o alla fine del quaderno se non è presente alcuna cella particolare in concentrarsi.
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Spostare una cella: posiziona il cursore a destra della cella da spostare, quindi fai clic e trascina la cella in una nuova posizione. Inoltre, lo spostamento di una cella da un blocco appunti a un altro replica la cella insieme al relativo contenuto.
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Eseguire una cella: fare clic sul corpo della cella che si desidera eseguire, quindi fare clic sull'icona di riproduzione (▶) dal menu del blocco appunti. Un asterisco (*) viene visualizzato nel contatore di esecuzione della cella durante l'elaborazione dell'esecuzione e viene sostituito con un numero intero al termine.
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Elimina una cella: fai clic sul corpo della cella che desideri eliminare, quindi fai clic sull'icona a forma di forbice .
Kernel kernels
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 particolari kernel come descritto nella tabella seguente:
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
- Query Service
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
Sessioni kernel kernel-sessions
Ogni notebook o attività attiva utilizza JupyterLab una sessione del kernel. Per trovare tutte le sessioni attive, espandi la scheda Terminali e kernel in esecuzione 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 blocco appunti è Python3 e il suo 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 arrestato 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 launcher
Il modulo di avvio personalizzato fornisce utili modelli di blocco appunti per i kernel supportati, utili per avviare l'attività, tra cui:
Alcuni modelli di notebook sono limitati a determinati kernel. La disponibilità dei template per ogni kernel è mappata nella seguente tabella:
Per aprire un nuovo modulo di avvio, fare clic su File > Nuovo modulo di avvio. In alternativa, espandi il File browser dalla barra laterale sinistra e fai clic sul simbolo più (+):
Passaggi successivi
Per ulteriori informazioni su ciascuno dei notebook supportati e su come usarli, visita la guida per sviluppatori di accesso dati dei notebook Jupyterlab. Questa guida è incentrata su come utilizzare i notebook JupyterLab per accesso i dati, inclusi lettura, scrittura e query sui dati. La guida accesso dati contiene inoltre informazioni sulla quantità massima di dati che possono essere letti da ogni notebook supportato.
librerie supportati supported-libraries
Per un elenco dei pacchetti supportati in Python, R e PySpark, copia e incolla !conda list in una nuova cella, quindi esegui la cella. Un elenco di pacchetti supportati viene compilato in ordine alfabetico.
Inoltre, vengono utilizzate le dipendenze seguenti, ma non elencate:
- CUDA 11.2
- CUDNN 8.1