JupyterLab UI の概要

最終更新日： 2024年8月5日

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JupyterLab は、プロジェクト Jupyter の web ベースのユーザーインターフェイスで、Adobe Experience Platform に緊密に統合されています。これは、データサイエンティストが Jupyter Notebook、コードおよびデータを扱うためのインタラクティブな開発環境を提供します。

このドキュメントでは、JupyterLab とその機能の概要のほか、一般的なアクションを実行する手順を説明します。

Experience Platform 上の JupyterLab

Experience Platform の JupyterLab 統合には、アーキテクチャの変更、デザイン上の考慮事項、カスタマイズされたノートブック拡張機能、プリインストールされたライブラリ、アドビをテーマにしたインターフェイスが付属しています。

次のリストでは、Platform 上の JupyterLab に固有の機能の一部を説明します。

機能説明
カーネルカーネルは、ノートブックや他の JupyterLab フロントエンドに、様々なプログラミング言語のコードの実行およびイントロスペクション機能を提供します。Experience Platform には、Python、R、PySpark および Spark での開発をサポートする追加のカーネルが用意されています。詳しくは「カーネル」の節を参照してください。
データアクセス読み取り／書き込み機能を完全にサポートし、既存のデータセットに JupyterLab 内から直接アクセスできます。
Platformサービスの統合組み込み統合により、JupyterLab 内から他の Platform サービスを直接利用できます。サポートされる統合の完全なリストは、「他の Platform サービスとの統合」の節に記載されています。
認証JupyterLab の組み込みのセキュリティモデルに加えて、Platform のサービス間通信を含む、アプリケーションと Experience Platform の間のすべてのやり取りは、Adobe Identity Management System（IMS）を通じて暗号化され、認証されます。
開発ライブラリExperience Platform では、JupyterLab は Python、R、および PySpark 用のプリインストールされたライブラリを提供します。サポートされているライブラリの完全なリストについては、付録を参照してください。
ライブラリコントローラープリインストールされたライブラリがニーズを満たさない場合は、Python と R 用に追加のライブラリをインストールできます。追加したライブラリは、Platform の整合性を維持しデータを安全に保つために、分離されたコンテナに一時的に保存されます。詳しくは、カーネルの節を参照してください。
NOTE
追加のライブラリは、インストールされたセッションでのみ使用できます。新しいセッションを開始する際に、必要な追加のライブラリを再インストールする必要があります。

他の Platform サービスとの統合

標準化と相互運用性は、Experience Platform を支える重要な概念です。Platform 上の JupyterLab を組み込み IDE として統合することで、他の Platform サービスとのやり取りが可能になり、Platform を最大限に活用できます。JupyterLab では、次の Platform サービスを使用できます。

  • Catalog Service： ​読み取りおよび書き込み機能でデータセットにアクセスし調査します。
  • Query Service： SQL を使用してデータセットにアクセスし調査します。大量のデータを処理する際に、データアクセスのオーバーヘッドが低くなります。
  • Sensei ML Framework： ​データのトレーニングおよびスコアリング機能を備え、1 回のクリックでレシピを作成できるモデル開発。
  • Experience Data Model (XDM)： ​標準化と相互運用性は、Adobe Experience Platform を支える重要な概念です。アドビが推進するエクスペリエンスデータモデル（XDM）は、カスタマーエクスペリエンスデータを標準化し、カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）管理のスキーマを定義する取り組みです。
NOTE
JupyterLab での一部の Platform サービス統合は、特定のカーネルに限定されています。詳しくは「カーネル」の節を参照してください。

主な機能と一般的な操作

JupyterLab の主な機能と、一般的な操作を実行する手順について以下の節で説明します。

JupyterLab へのアクセス

Adobe Experience Platform で、左側のナビゲーションの​ ノートブック ​を選択します。 JupyterLab が完全に初期化されるまでしばらく待ちます。

JupyterLab インターフェイス

JupyterLab インターフェイスは、メニューバー、折りたたみ可能な左サイドバー、および「ドキュメント」タブと「アクティビティ」タブを含んだメイン作業領域で構成されます。

メニューバー

インターフェイスの上部にあるメニューバーには、JupyterLab で使用可能なアクションをキーボードショートカットで公開する最上位のメニューがあります。

  • ファイル：ファイルとディレクトリに関連するアクション
  • 編集：編集に関するアクションおよびドキュメントのアクティビティ
  • 表示：JupyterLab の外観を変更するアクション
  • 実行：ノートブックやコードコンソールなど、異なるアクティビティでコードを実行するアクション
  • カーネル ：カーネル管理のアクション
  • タブ：開いているドキュメントとアクティビティのリスト
  • 設定：共通設定と詳細設定エディター
  • ヘルプ：JupyterLab とカーネルのヘルプリンクのリスト

左サイドバー

左側のサイドバーには、次の機能にアクセスできるクリック可能なタブが含まれています。

  • ファイルブラウザー：保存されたノートブックドキュメントとディレクトリのリスト
  • データエクスプローラー：データセットとスキーマ
  • カーネルとターミナルの実行：終了する機能を持つアクティブなカーネルとターミナルセッションのリスト
  • コマンド：便利なコマンドのリスト
  • セルインスペクター ：プレゼンテーション用にノートブックを設定する際に役立つツールやメタデータにアクセスできるセルエディター。
  • タブ：開いたタブのリスト

タブを選択してその機能を表示するか、展開されたタブを選択して、以下に示すように左側のサイドバーを折りたたみます。

メイン作業領域

JupyterLab のメインの作業領域では、ドキュメントやその他のアクティビティを、サイズ変更または分割可能なタブのパネルに配置できます。タブをタブパネルの中央にドラッグして、タブを移行します。タブをパネルの左、右、上または下にドラッグして、パネルを分割します。

Python/R での GPU とメモリサーバーの設定

JupyterLab で、右上隅の歯車アイコンを選択して、Notebook サーバー設定 ​を開きます。GPU をオンに切り替えたり、スライダーを使用して必要な量のメモリを割り当てたりできます。割り当てることができるメモリの量は、組織がプロビジョニングした量によって異なります。 「設定を更新」を選択して保存します。

NOTE
Notebooks の組織ごとにプロビジョニングされる GPU は 1 つだけです。 GPU が使用中の場合は、現在 GPU を予約しているユーザーによって解放されるまで待つ必要があります。これは、ログアウトするか、GPU を 4 時間以上アイドル状態のままにしておくことで実行できます。

JupyterLab の終了と再起動

JupyterLab では、それ以上リソースを使用しないよう、セッションを終了することができます。電源アイコン 電源アイコン を選択して開始し、表示されるポップオーバーから「シャットダウン」を選択してセッションを終了します。Notebook セッションは、12 時間操作がないと自動的に終了します。

JupyterLab を再起動するには、電源アイコンのすぐ左にある​ 再起動アイコン 再起動アイコン を選択し、表示されるポップオーバーから「再起動」を選択します。

jupyterlab の終了

コードセル

コードセルは、ノートブックの主なコンテンツです。これらには、ノートブックの関連カーネルの言語のソースコードと、コードセルを実行した結果の出力が含まれています。実行回数は、実行順序を表す各コードセルの右側に表示されます。

一般的なセルのアクションを以下に示します。

  • セルの追加：ノートブックメニューのプラス記号（+）をクリックして、空のセルを追加します。新しいセルは、現在操作中のセルの下に配置されます。特定のセルにフォーカスがない場合は、ノートブックの最後に配置されます。

  • セルの移動：移動するセルの右側にカーソルを置き、セルをクリックして新しい位置にドラッグします。また、あるノートブックから別のノートブックにセルを移動すると、セルとその内容が複製されます。

  • セルの実行：実行するセルのボディをクリックし、ノートブックメニューの​ 再生 ​アイコン（▶）をクリックします。カーネルが実行を処理する際には、セルの実行カウンターにアスタリスク（*）が表示され、完了時には整数に置き換えられます。

  • セルの削除：削除するセルのボディをクリックし、はさみ ​アイコンをクリックします。

カーネル

ノートのカーネルは、ノートのセルを処理するための言語固有のコンピューティングエンジンです。Python に加えて、JupyterLab は R、PySpark、Spark（Scala）で追加の言語サポートを提供します。ノートブックドキュメントを開くと、関連するカーネルが起動します。ノートブックセルが実行されると、カーネルは計算をおこない、結果を生成し、CPU やメモリリソースを大量に消費する可能性があります。割り当てられたメモリは、カーネルがシャットダウンされるまで解放されません。

特定の機能は、以下の表で説明するように、特定のカーネルに限定されています。

カーネルライブラリのインストールサポートPlatform 統合
Python○
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service
  • Query Service
R○
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service
Scalaいいえ
  • Sensei ML Framework
  • Catalog Service

カーネルセッション

JupyterLab のアクティブなノートブックまたはアクティビティはそれぞれ、カーネルセッションを使用します。すべてのアクティブなセッションは、左側のサイドバーから「実行中の端末とカーネル」タブを展開すると見つかります。ノートブックのカーネルのタイプと状態は、ノートブックのインターフェースの右上を見ることで識別できます。下の図では、ノートブックに関連するカーネルは Python3 で、現在の状態は右側に灰色の円で表されています。白い円はアイドルカーネル、黒い円はビジーカーネルを意味します。

カーネルが長期間シャットダウンされている、非アクティブとなっている場合、カーネルがありません。 が実円と表示されます。カーネルの状態をクリックし、以下に示すように適切なカーネルタイプを選択して、カーネルをアクティブにします。

ランチャー

カスタマイズされた Launcher は、次のような、サポートされているカーネル用の便利なノートブックテンプレートを提供し、タスクを開始するのに役立ちます。

テンプレート説明
空白空のノートブックファイル。
スターターサンプルデータを使用したデータ調査を示す、事前入力済みのノートブック。
小売売上サンプルデータを使用した小売販売レシピが表示されている、事前入力済みのノートブック。
レシピビルダーJupyterLab でレシピを作成するためのノートブックテンプレート。レシピの作成プロセスを示し、説明するコードとコメントが事前に記入されています。詳細な順を追った説明については、『ノートブックのレシピチュートリアル』を参照してください。
Query ServiceQuery Service を JupyterLab で直接使用する方法を示し、データを大規模に分析するサンプルワークフローが提供された、事前入力済みのノートブック。
XDM イベントデータ構造全体に共通の機能に焦点を当てた、ポストバリューエクスペリエンスイベントデータのデータ探索を示す、事前入力済みのノートブック。
XDM クエリエクスペリエンスのイベントデータに関するサンプルのビジネスクエリを示す、事前入力済みのノートブック。
集計大量のデータをより小さく管理しやすいチャンクに集約するサンプルワークフローを示す、事前入力済みのノートブック。
クラスタリングクラスタリングアルゴリズムを使用したエンドツーエンドの機械学習モデリングプロセスを示す、事前入力済みのノートブック。

一部のノートブックテンプレートは、特定のカーネルに限定されています。各カーネルのテンプレートの可用性は、次の表にマッピングされます。

空白スターター小売売上レシピビルダーQuery ServiceXDM イベントXDM クエリ集計クラスタリング
Python○○○○○○いいえいいえいいえ
R○○○いいえいいえいいえいいえいいえいいえ
PySpark 3 (Spark 2.4)いいえ○いいえいいえいいえいいえ○○いいえ
Scala○○いいえいいえいいえいいえいいえいいえ○

新しい​ ランチャー ​を開くには、ファイル／新規ランチャー ​をクリックします。または、左のサイドバーで​ ファイルブラウザー ​を展開し、プラス記号（+）をクリックします。