Tag: jupyter

  • python #01 – ติดตั้ง jupyter notebook บน Windows

    kanakorn.h

    jupyter Notebook เป็น Open Source Web Application ให้เราสามารถเขียนภาษา python ได้ง่ายขึ้น สามารถ Share ได้ด้วย และยังสามารถใส่คำอธิบาย (Markdown) ได้ด้วย ติดตั้งลงในเครื่องส่วนตัวได้ ในบทความนี้ แสดงวิธีติดตั้งและใช้งานบน Microsoft Windows ดังนี้

    1. ขั้นแรก ต้องมี Python ก่อน (หมายเหตุ: ณ เวลานี้ 27/11/61 รุ่นล่าสุดคือ 3.7.1 แต่เนื่องจากจะแนะนำการใช้งาน Tensorflow, Keras จึงยังต้องเลือกใช้ Python 3.6.7)

    https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/python-3.6.7.exe

    เมื่อติดตั้งแล้ว ควร Restart เครื่องสักหนึ่งครั้ง

    2. ติดตั้ง pip ซึ่งใช้ในการติดตั้งเครื่องมือต่าง ๆ
    เปิด Windows Console (กดปุ่ม Win + R) แล้วพิมพ์คำสั่ง cmd
    จากนั้น ใช้คำสั่งต่อไปนี้

    python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

    3. (Optional) ติดตั้ง virtualenv เพื่อให้สามารถจัดการ Virtual Environment ได้ง่ายขึ้น เพราะอาจจะต้องทำหลาย Project ซึ่งใช้รุ่นของ Package/Module ที่แตกต่างกันบนเครื่องเดียวกัน

    pip install virtualenv

    4. ติดตั้ง jupyter notebook

    pip install jupyter

    5. เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ก็ใช้คำสั่งต่อไปนี้

    jupyter notebook

    ระบบจะเปิด Web Browser มายัง http://localhost:8888

    จากนั้น คลิกที่ปุ่ม New > Python3

    จากนั้น เราก็จะสามารถใช้คำสั่ง Python ทั่ว ๆ ไปได้

    นอกจากนี้ ยัง Save ได้ และสามารถส่งต่อให้ผู้อื่นใช้ได้ด้วย

  • Google Colab – เมื่องานด้าน Data Science ต้องทำงานร่วมกัน

    kanakorn.h

    ก่อนหน้านี้ ได้กล่าวถึง Kaggle

    ในบทความนี้ จะกล่าวถึง Google Colab หรือ ชื่อเต็มคือ Colaboratory ของ Google ซึ่งก็เป็น Jupyter Notebook บน Cloud เช่นกัน แต่มีจุดเด่นเรื่อง การทำงานร่วมกัน ในสไตล์ Google Drive

    1. เริ่มต้นใช้งานได้ที่ https://colab.research.google.com/
    2. อันดับแรกคือ ถ้าอยากเรียนรู้เรื่อง Machine Learning และอยากได้ตัวอย่างเจ๋ง ๆ ไปดูจาก Seedbank (https://tools.google.com/seedbank/)

      มี tensorflow พร้อมใช้งาน ใช้งานร่วมกับ GitHub และ มี Visualization ด้วย matplotlib (แปลกตรงไหน ?)

    3. จุดเด่นคือ สามารถสร้าง Form ได้ !!!

    4. ที่เด่นสุดคือ สามารถใช้ไฟล์จาก Google Drive ได้ !!! เป็นประโยชน์มาก โดยเฉพาะกับมหาวิทยาลัยที่ได้ใช้บริการ G Suite for Education อย่าง ม.สงขลานครินทร์ เพราะ เราจะสามารถใช้พื้นที่ได้ Unlimited !

      แต่!!! สุดท้ายก็มาติดตรงที่ Google Colab นี้ เป็น VM อยู่ใน Google Compute Engine นั่นแหล่ะ แต่เค้าไม่คิดค่าบริการกับเรา ซึ่งของฟรี ก็มีข้อจำกัดอยู่คือ
      พื้นที่
      Google Colab ให้ประมาณ 400 GB

      แต่อย่างน้อย ก็สามารถเชื่อมต่อเอาข้อมูลจาก Google Drive มาได้ง่าย ก็ดีแล้ว แถม Jupyter Notebook ที่สร้างก็สามารถ Save เก็บไว้ใน Google Drive ได้เลย การส่งผลลัพท์ออกไป Google Drive ก็ง่าย

      ในขณะที่ Kaggle มี Quota การสร้าง Dataset ของตนเองได้ไม่เกิน 20 GB

    5. จะมีข้อจำกัดหน่อย ๆ
      CPU
      ให้แค่ 2 Core

      ตรงนี้ Kaggle ดูดีกว่า เพราะให้ถึง 32 Core
    6. การทำงานร่วมกัน แน่นอน Google ก็คือ Google แชร์แบบที่ใช้บน Google Drive ได้เลย ในขณะที่ Kaggle ก็ทำได้ แต่ดูทำงานแยก ๆ กันอยู่
    7. Google Colab ใช้งานร่วมกับ Google BigQuery ได้

      ตรงนี้แหล่ะ ข้อแตกต่าง ถ้าจะทำงานใหญ่ มีข้อมูลเป็น TB ถ้าไม่สร้าง Hadoop ไม่ว่าจะ On-Primes หรือ บน Google Dataproc ก็จะต้องบริหารจัดการในระดับหนึ่ง แต่นี่เรียกตรงจาก Google BigQuery ได้เลย นับว่าดีมาก
    8. มี Widget ทำให้ Jupyter Notebook กลายเป็น Interactive BI ย่อย ๆ ได้
    9. และ ใช้ GPU ได้ ฟรี !!! แต่ต่อเนื่อง 12 ชั่วโมง ถ้าจะใช้นานกว่านั้น ต้องไปใช้ Google Datalab แทน
    10. จากที่ลองใช้มา ก็สะดวกดี

    ลองกันต่อไป