Plánování zkušeností s notebooky a skripty

Vytvoření projektu

Copy link to section

Než budete moci začít pracovat v noteboocích, musíte vytvořit projekt.

Projekty

Můžete vytvořit prázdný projekt, jeden ze souboru nebo z adresy URL. V tomto projektu:

• Můžete použít Juypter Notebook a RStudio.
• Zápisníky jsou aktiva v projektu.
• Spolupráce zápisníku je založena na uzamčení uživatelem na úrovni projektu.
• Skripty R a lesklé aplikace nejsou aktivy v projektu.
• Neexistuje žádná spolupráce na R skripty nebo lesklé aplikace.

Výběr programovacího jazyka

Copy link to section

Můžete se rozhodnout pracovat v následujících jazycích:

Zápisníky

Python a R

Skripty

R skripty a R lesklé aplikace

Výběr nástroje

Copy link to section

V produktu Cloud Pak for Data as a Servicemůžete pracovat s notebookem a skripty v následujícím nástroji:

Editor zápisníku juypter

V editoru zápisníků Juypter můžete vytvořit zápisníky Python nebo R. Zápisníky jsou aktiva v projektu. Spolupráce je pouze na úrovni projektu. Zápisník je při otevření uzamčen uživatelem a může být odemknut pouze stejným uživatelem nebo administrátorem projektu.

RStudio

V aplikaci RStudio můžete vytvářet skripty R a lesklé aplikace. Skripty R nejsou aktivy v projektu, což znamená, že na úrovni projektu neexistuje žádná spolupráce.

Kontrola balíků knihoven

Copy link to section

Když otevřete zápisník v běhovém prostředí, máte přístup k velkému výběru předinstalovaných balíků knihovny vědy o datech. Mnoho prostředí také zahrnuje knihovny poskytované společností IBM bez dalších poplatků, jako je například knihovna Watson Natural Language Processing v prostředí Python , knihovny, které vám pomohou získat přístup k aktivům projektu, nebo knihovny pro časové řady nebo geoprostorovou analýzu v prostředích Spark.

Chcete-li zobrazit seznam balíků knihoven a verzí obsažených v šabloně prostředí, vyberte šablonu na stránce Šablony na kartě Spravovat na stránce projektu Prostředí .

Pokud v šabloně chybí knihovny, můžete je přidat:

Prostřednictvím zápisníku nebo skriptu

Pro své prostředí můžete použít známé příkazy instalace balíku. Například v zápisnících Python můžete použít mamba, conda nebo pip.

Vytvoření vlastní šablony prostředí

Při vytváření vlastní šablony můžete vytvořit přizpůsobení softwaru a přidat knihovny, které chcete zahrnout. Podrobnosti viz Přizpůsobení šablon prostředí.

Výběr běhového prostředí

Copy link to section

Výběr výpočetního prostředí pro zápisník závisí na množství dat, která chcete zpracovat, a na složitosti procesů analýzy dat.

Watson Studio nabízí mnoho výchozích šablon prostředí s různými velikostmi hardwaru a konfiguracemi softwaru, které vám pomohou rychle začít, aniž byste museli vytvářet vlastní šablony. Tyto zahrnuté šablony jsou uvedeny na stránce Šablony na kartě Spravovat na stránce Prostředí projektu. Další informace o zahrnutých prostředích viz Prostředí.

Pokud dostupné šablony nevyhovují vašim potřebám, můžete vytvořit vlastní šablony a určit velikost hardwaru a konfiguraci softwaru. Podrobnosti viz Přizpůsobení šablon prostředí.

Práce s daty

Copy link to section

Chcete-li pracovat s daty v zápisníku, musíte:

• Přidejte data do svého projektu, který data změní na aktivum projektu. Viz Přidání dat do projektu , kde jsou uvedeny různé metody pro přidání dat do projektu.
• Použijte vygenerovaný kód, který načte data z aktiva do datové struktury ve vašem zápisníku. Seznam podporovaných datových typů viz Podpora načtení dat.
• Napište vlastní kód pro načtení dat, pokud není zdroj dat přidán jako aktivum projektu nebo podpora pro přidání generovaného kódu není k dispozici pro aktivum projektu.

Správa životního cyklu zápisníků a skriptů

Copy link to section

Po vytvoření a otestování notebooku v nástroji můžete:

• Publikujte jej do katalogu, aby ostatní členové katalogu mohli používat zápisník ve svých projektech. Viz Publikování aktiv z projektu do katalogu.
• Sdílejte kopii jen pro čtení mimo produkt Watson Studio , aby ji mohli zobrazit a používat lidé, kteří nejsou spolupracovníky ve vašich projektech. Viz Sdílení zápisníků s adresou URL.
• Publikujte jej do úložiště GitHub . Viz téma Publikování notebooků na serveru GitHub.
• Zveřejněte ji jako gist. Viz Publikování zápisníku jako gist.

Skripty R a lesklé aplikace nemohou být publikovány nebo sdíleny pomocí funkcí v projektu.

Použití pro zápisníky a skripty po vytvoření

Copy link to section

Volby pro zápisník, který je vytvořen a připraven k použití v produktu Cloud Pak for Data as a Service , zahrnují:

• Spuštění jako úloha v projektu. Viz Vytváření a správa úloh v projektu.

• Spuštění jako součást propojení procesů Watson . Viz Konfigurace uzlů propojení procesů.

  Chcete-li se ujistit, že zápisník lze spustit jako úlohu nebo v propojení procesů, postupujte takto:

  • Ujistěte se, že žádné buňky nevyžadují interaktivní vstup od uživatele.
  • Ujistěte se, že zápisník protokoluje dostatečně podrobné informace, aby porozuměli průběhu a případným selháním, a to nahlédnutím do protokolu.
  • Použijte proměnné prostředí v kódu pro přístup ke konfiguracím, pokud je zápisník nebo skript vyžaduje, například vstupní datový soubor nebo počet spuštění trénování.

• Použití klienta Watson Machine Learning Python k sestavení, trénování a následnému nasazení modelů. Viz Watson Machine Learning Python.

• Použití rozhraní REST API Watson Machine Learning k sestavení, trénování a následnému nasazení modelů.

Skripty R a aplikace Shiny lze vytvářet a používat pouze v prostředí RStudio IDE v produktu Cloud Pak for Data as a Service. Nelze vytvářet úlohy pro skripty R nebo implementace R Shiny.

Nadřízené téma: Zápisníky a skripty