మీ ల్యాప్టాప్లో నడుస్తున్న స్థానిక జూపిటర్ నోట్బుక్ సర్వర్కు Google Colabని కనెక్ట్ చేయడానికి, మీరు కొన్ని దశలను అనుసరించాలి. Google Colab అందించిన సహకార ఫీచర్లు మరియు క్లౌడ్ ఆధారిత వనరుల నుండి ఇంకా ప్రయోజనం పొందుతూనే మీ స్థానిక యంత్రం యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి ఈ ప్రక్రియ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ముందుగా, మీ ల్యాప్టాప్లో జూపిటర్ నోట్బుక్ ఇన్స్టాల్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి. మీ వద్ద అది లేకుంటే, మీ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ కోసం అధికారిక Jupyter డాక్యుమెంటేషన్ను అనుసరించడం ద్వారా మీరు దీన్ని ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు. ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత, టెర్మినల్ లేదా కమాండ్ ప్రాంప్ట్ని తెరిచి, స్థానిక సర్వర్ను ప్రారంభించడానికి "జుపిటర్ నోట్బుక్" ఆదేశాన్ని అమలు చేయండి.
తర్వాత, మీరు జూపిటర్ నోట్బుక్ సర్వర్ను ఇంటర్నెట్కు బహిర్గతం చేయాలి. ngrok అనే సాధనాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు. Ngrok మీ స్థానిక సర్వర్కు సురక్షిత సొరంగం సృష్టిస్తుంది, బాహ్య యాక్సెస్ను అనుమతిస్తుంది. Ngrokని ఉపయోగించడానికి, అధికారిక వెబ్సైట్ నుండి డౌన్లోడ్ చేసి, ఇన్స్టాల్ చేయండి. ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత, కొత్త టెర్మినల్ లేదా కమాండ్ ప్రాంప్ట్ని తెరిచి, "ngrok http 8888" కమాండ్ను అమలు చేయండి (మీ జూపిటర్ నోట్బుక్ సర్వర్ డిఫాల్ట్ పోర్ట్ 8888లో రన్ అవుతుందని భావించండి). Ngrok మీరు ఎక్కడి నుండైనా మీ స్థానిక సర్వర్ని యాక్సెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే ఒక ప్రత్యేకమైన URLని రూపొందిస్తుంది.
ngrok URLని పొందిన తర్వాత, కొత్త Google Colab నోట్బుక్ని తెరవండి. మొదటి సెల్లో, కింది కోడ్ను అమలు చేయండి:
python !pip install jupyter_http_over_ws !jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws !jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
ఈ కోడ్ అవసరమైన ప్యాకేజీని ఇన్స్టాల్ చేస్తుంది, జూపిటర్ సర్వర్ పొడిగింపును ప్రారంభిస్తుంది మరియు పోర్ట్ 8888లో సర్వర్ను ప్రారంభిస్తుంది. మీ స్థానిక సర్వర్ వేరొక పోర్ట్లో రన్ అవుతున్నట్లయితే పోర్ట్ నంబర్ను భర్తీ చేసినట్లు నిర్ధారించుకోండి.
మొదటి సెల్లో కోడ్ని అమలు చేసిన తర్వాత, ఒక URL ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ URLని కాపీ చేసి, దాన్ని "https://colab.research.google.com/github/"తో ప్రిఫిక్స్ చేసి కొత్త సెల్లో అతికించండి. ఉదాహరణకు, URL "https://abcdef123.ngrok.io" అయితే, మీరు కొత్త దానిలో "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io"ని నమోదు చేయాలి సెల్.
చివరగా, సవరించిన URLని కలిగి ఉన్న సెల్ను అమలు చేయండి. ఇది Google Colab మరియు మీ స్థానిక Jupyter Notebook సర్వర్ మధ్య కనెక్షన్ని ఏర్పరుస్తుంది. మీరు ఇప్పుడు Google Colab నుండి నేరుగా మీ స్థానిక సర్వర్లో కోడ్ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు.
ఈ కనెక్షన్ తాత్కాలికమైనదని మరియు మీరు ngrok సెషన్ను మూసివేస్తే లేదా మీ స్థానిక Jupyter Notebook సర్వర్ని పునఃప్రారంభిస్తే అది పోతుందని గమనించడం ముఖ్యం. మీరు మళ్లీ కనెక్ట్ చేయడానికి ప్రక్రియను పునరావృతం చేయాలి.
మీ ల్యాప్టాప్లో నడుస్తున్న స్థానిక జూపిటర్ నోట్బుక్ సర్వర్కు Google Colabని కనెక్ట్ చేయడానికి, మీరు Jupyter నోట్బుక్ని ఇన్స్టాల్ చేయాలి, ngrokని ఉపయోగించి ఇంటర్నెట్కు దాన్ని బహిర్గతం చేయాలి, Google Colabలో అవసరమైన ప్యాకేజీలను ఇన్స్టాల్ చేయాలి మరియు అందించిన కోడ్ని సవరించడం మరియు అమలు చేయడం ద్వారా కనెక్షన్ని ఏర్పరచుకోవాలి. ఇది మీ స్థానిక యంత్రం యొక్క శక్తిని Google Colab యొక్క సహకార లక్షణాలతో కలపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కార్యాచరణను ఆసక్తి మోడ్ నిరోధించగలదా?
- పెద్ద డేటాతో ML మోడల్కు మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ని విడదీయడానికి Google క్లౌడ్ సొల్యూషన్లను ఉపయోగించవచ్చా?
- Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) ఆటోమేటిక్ రిసోర్స్ అక్విజిషన్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ను ఆఫర్ చేస్తుందా మరియు మోడల్ శిక్షణ పూర్తయిన తర్వాత రిసోర్స్ షట్డౌన్ను హ్యాండిల్ చేస్తుందా?
- ఎక్కిళ్లు లేకుండా ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటా సెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమేనా?
- CMLEని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఒక సంస్కరణను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరమా?
- CMLE Google క్లౌడ్ నిల్వ డేటా నుండి చదవగలదా మరియు అనుమితి కోసం నిర్దిష్ట శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించగలదా?
- Tensorflow లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల (DNNs) శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చా?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి