JupyterLab UI 개요
JupyterLab은(는) Project Jupyter용 웹 기반 사용자 인터페이스이며 Adobe Experience Platform에 긴밀하게 통합되어 있습니다. 데이터 과학자가 Jupyter Notebooks, 코드 및 데이터를 사용할 수 있는 대화형 개발 환경을 제공합니다.
이 문서에서는 JupyterLab 및 해당 기능에 대한 개요와 일반적인 작업을 수행하는 지침을 제공합니다.
Experience Platform의 JupyterLab
Experience Platform의 JupyterLab 통합은 아키텍처 변경 사항, 디자인 고려 사항, 맞춤형 노트북 확장, 사전 설치된 라이브러리 및 Adobe 테마 인터페이스와 함께 제공됩니다.
다음 목록에서는 Platform JupyterLab에 고유한 몇 가지 기능에 대해 간략하게 설명합니다.
다른 Platform 서비스와의 통합 service-integration
표준화 및 상호 운용성은 의 Experience Platform핵심 개념입니다. on Platform 을 JupyterLab 임베디드 IDE로 통합하면 다른 Platform 서비스와 상호 작용할 수 있으므로 잠재력을 최대한 활용할 Platform 수 있습니다. 에서 사용할 수 있는 서비스는 다음과 같습니다 Platform JupyterLab.
- Catalog Service: 읽기 및 쓰기 기능을 사용하여 데이터 세트에 액세스하고 데이터 세트를 탐색합니다.
- Query Service: SQL을 사용하여 데이터 세트에 액세스하고 탐색하므로 대량의 데이터를 처리할 때 데이터 액세스 오버헤드가 줄어듭니다.
- 한 번의 클릭으로 레시피를 만들 수 있을 뿐만 아니라 데이터를 교육하고 평가할 수 있는 기능을 갖춘 Sensei ML Framework: 모델 개발.
- Experience Data Model (XDM): 표준화 및 상호 운용성은 Adobe Experience Platform의 핵심 개념입니다. Adobe Systems으로 구동되는 XDM(Experience Data Model)은 고객 경험 데이터를 표준화하고 고객 경험 관리에 대한 스키마를 정의하기 위한 노력입니다.
주요 기능 및 일반 작업
의 주요 기능에 JupyterLab 대한 정보와 일반 작업 수행 지침은 아래 섹션에 나와 있습니다.
접근 JupyterLab access-jupyterlab
Adobe Experience Platform(https://platform.adobe.com)의 [왼쪽 탐색 열에서 전자 필기장을] 선택합니다. 완전히 초기화될 때까지 JupyterLab 약간의 시간을 허용합니다.
JupyterLab 인터페이스 jupyterlab-interface
JupyterLab 인터페이스는 메뉴 모음, 축소 가능한 왼쪽 사이드바 및 문서 및 활동 탭이 포함된 기본 작업 영역으로 구성됩니다.
메뉴 모음
인터페이스 맨 위에 있는 메뉴 모음에는 JupyterLab에서 사용할 수 있는 작업을 키보드 단축키로 표시하는 최상위 메뉴가 있습니다.
- 파일: 파일 및 디렉터리와 관련된 작업
- 편집: 문서 편집 및 기타 활동과 관련된 작업
- 보기: JupyterLab
- 실행: Notebook 및 코드 콘솔과 같은 다양한 활동에서 코드를 실행하기 위한 작업
- 커널: 커널 관리를 위한 작업
- 탭: 열려 있는 문서 및 활동 목록
- 설정: 일반 설정 및 고급 설정 편집기
- 도움말: 커널 도움말 링크 목록 JupyterLab
왼쪽 사이드바
왼쪽 사이드바에는 다음 기능에 액세스할 수 있는 클릭 가능 탭이 있습니다.
- 파일 브라우저: 저장된 노트북 문서 및 디렉터리 목록
- 데이터 탐색기: 데이터 세트와 스키마를 검색, 액세스 및 탐색
- 커널 및 터미널 실행 중: 종료 기능이 있는 활성 커널 및 터미널 세션 목록
- 명령: 유용한 명령 목록
- 셀 검사기: 프레젠테이션 목적으로 전자 필기장을 설정하는 데 유용한 도구 및 메타데이터에 액세스할 수 있는 셀 편집기입니다
- 탭: 열려 있는 탭 목록입니다.
탭을 선택하여 해당 기능을 노출하거나, 확장된 탭에서 을 선택하여 아래 표시된 대로 왼쪽 사이드바를 축소합니다.
기본 작업 영역
JupyterLab의 기본 작업 영역을 사용하면 문서 및 기타 활동을 크기 조정 또는 세분화할 수 있는 탭 패널로 정렬할 수 있습니다. 탭을 탭 패널 가운데로 드래그하여 탭을 마이그레이션합니다. 탭을 패널의 왼쪽, 오른쪽, 위쪽 또는 아래쪽으로 드래그하여 패널을 나눕니다.
Python/R의 GPU 및 메모리 서버 구성
JupyterLab에서 오른쪽 상단 모서리의 톱니바퀴 아이콘을 선택하여 Notebook 서버 구성 을 엽니다. 슬라이더를 사용하여 GPU를 켜고 필요한 메모리 양을 할당할 수 있습니다. 할당할 수 있는 메모리 양은 조직이 프로비저닝한 양에 따라 다릅니다. 구성 업데이트 를 선택하여 저장합니다.
종료 및 다시 시작 JupyterLab
에서는 JupyterLab세션을 종료하여 더 이상 리소스가 사용되지 않도록 할 수 있습니다. 먼저 전원 아이콘
JupyterLab을(를) 다시 시작하려면 전원 아이콘 왼쪽에 있는 다시 시작 아이콘
코드 셀 code-cells
코드 셀은 Notebooks의 기본 콘텐츠입니다. 여기에는 전자 필기장의 관련 커널 언어로 된 소스 코드와 코드 셀 실행의 결과로 출력된 출력이 포함됩니다. 실행 순서를 나타내는 모든 코드 셀의 오른쪽에 실행 횟수가 표시됩니다.
일반적인 셀 작업은 아래에 설명되어 있습니다.
-
셀 추가: Notebook 메뉴에서 더하기 기호(+)를 클릭하여 빈 셀을 추가합니다. 새로 만들기 셀은 현재 상호 작용 중인 셀 아래 또는 특정 셀이 포커스 안에 없는 경우 Notebook 끝에 배치됩니다.
-
셀 이동하기: 이동하려는 셀의 오른쪽에 커서를 놓은 다음, 셀을 클릭하고 새로운 위치로 드래그하십시오. 또한 한 Notebook에서 다른 Notebook으로 셀을 이동하면 해당 내용과 함께 셀이 복제됩니다.
-
셀 실행: 실행하려는 셀의 본문을 클릭한 다음 Notebook 메뉴에서 재생 아이콘(▶)을 클릭합니다. 별표(*)는 커널이 실행을 처리할 때 셀의 실행 카운터에 표시되며 완료되면 정수로 바뀝니다.
-
셀 삭제: 삭제할 셀의 본문을 클릭한 다음 가위 아이콘을 클릭합니다.
커널 kernels
노트북 커널은 노트북 셀을 처리하기 위한 언어별 컴퓨팅 엔진입니다. 뿐만 아니라 PythonR JupyterLab , PySpark 및 Spark (Scala)에서 추가 언어 지원을 제공합니다. 노트북 문서를 열면 연결된 커널이 시작됩니다. 노트북 셀이 실행되면 커널이 계산을 수행하고 상당한 CPU 및 메모리 리소스를 소비할 수 있는 결과를 생성합니다. 할당된 메모리는 커널이 종료될 때까지 해제되지 않습니다.
특정 기능 및 기능은 아래 표에 설명된 대로 특정 커널로 제한됩니다.
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
- Query Service
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
- Sensei ML Framework
- Catalog Service
커널 세션 kernel-sessions
각 활성 Notebook 또는 활동은 JupyterLab 커널 세션을 활용합니다. 모든 활성 세션은 왼쪽 사이드바에서 Running terminals and kernels (터미널 및 커널 실행 중) 탭 을 확장 하여 찾을 수 있습니다. 노트북용 커널의 유형과 상태는 노트북 인터페이스의 오른쪽 상단을 관찰하여 식별할 수 있습니다. 아래 다이어그램에서 Notebook의 연결된 커널은 3 이고 Python 현재 상태는 오른쪽에 회색 원으로 표시됩니다. 속이 빈 원은 유휴 커널을 의미하고 단색 원은 사용 중인 커널을 의미합니다.
커널이 종료되거나 오랫동안 사용되지 않으면 커널이 없습니다!단색 원이 있는 이(가) 표시됩니다. 커널 상태를 클릭하고 아래와 같이 적절한 커널 유형을 선택하여 커널을 활성화합니다.
런처 launcher
사용자 지정된 Launcher 는 다음을 포함하여 작업을 시작하는 데 도움이 되는 지원되는 커널에 대한 유용한 Notebook 템플릿을 제공합니다.
일부 노트북 템플릿은 특정 커널로 제한됩니다. 각 커널에 대한 템플릿 가용성은 다음 표에 매핑되어 있습니다.
새 런처 를 열려면 런처 파일 > 새로 만들기 클릭합니다. 또는 왼쪽 사이드바에서 파일 브라우저 확장 하고 더하기 기호(+)를 클릭합니다.
다음 단계
지원되는 각 전자 필기장과 사용 방법에 대한 자세한 내용은 Jupyterlab 전자 필기장 데이터 액세스 개발자 안내서를 참조하세요. 이 안내서에서는 JupyterLab Notebooks를 사용하여 데이터 읽기, 쓰기 및 쿼리를 비롯한 데이터에 액세스하는 방법에 중점을 둡니다. 데이터 액세스 안내서에는 지원되는 각 노트북에서 읽을 수 있는 최대 데이터 양에 대한 정보도 포함되어 있습니다.
지원되는 라이브러리 supported-libraries
Python, R 및 PySpark에서 지원되는 패키지 목록을 보려면 새 셀에 !conda list을(를) 복사하여 붙여 넣은 다음 셀을 실행하십시오. 지원되는 패키지 목록은 알파벳순으로 채워집니다.
또한 다음 종속성이 사용되지만 나열되지 않습니다.
- CUDA 11.2
- 커던 8.1