Visão geral da interface do JupyterLab

Kernels

Os kernels notebooks são os mecanismos de computação específicos da linguagem para o processamento de células de notebook. Além do Python, o JupyterLab fornece suporte adicional a idiomas no R, PySpark e Spark (Scala). Quando você abre um documento de notebook, o kernel associado é iniciado. Quando uma célula de notebook é executada, o kernel executa o cálculo e produz resultados que podem consumir significantes recursos de CPU e memória. Observe que a memória alocada não é liberada até que o kernel seja desligado.

Certos recursos e funcionalidades são limitados a kernels específicos, conforme descrito na tabela abaixo:

Sessões de kernel

Cada bloco de anotações ou atividade ativa no JupyterLab usa uma sessão do kernel. Todas as sessões ativas podem ser encontradas expandindo a guia Terminais e kernels em execução na barra lateral esquerda. O tipo e o estado do kernel de um notebook podem ser identificados observando-se o canto superior direito da interface do notebook. No diagrama abaixo, o kernel associado do bloco de anotações é Python3 e seu estado atual é representado por um círculo cinza à direita. Um círculo oco implica um kernel ocioso e um círculo sólido implica um kernel ocupado.

Se o kernel estiver desligado ou inativo por um período prolongado, Não há kernel! com um círculo sólido é exibido. Ative um kernel clicando no status do kernel e selecionando o tipo de kernel apropriado como demonstrado abaixo:

Iniciador

O Iniciador personalizado fornece modelos de bloco de anotações úteis para que os kernels com suporte o ajudem a iniciar sua tarefa, incluindo:

Alguns modelos de notebook estão limitados a determinados kernels. A disponibilidade de modelo para cada kernel é mapeada na seguinte tabela:

Para abrir um novo Iniciador, clique em Arquivo > Novo Iniciador. Como alternativa, expanda o Navegador de arquivos da barra lateral esquerda e clique no símbolo de mais (+):