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JupyterLab常用功能介绍

更新时间:2024-12-25 GMT+08:00

JupyterLab主页介绍

下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。

  1. 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook页面。
  2. 选择状态为“运行中”的Notebook实例,单击操作列的“打开”,访问JupyterLab。
  3. 进入JupyterLab页面后,自动打开Launcher页面,如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能,详细操作指导可参见JupyterLab官网文档
    图1 JupyterLab主页
    说明:

    不同AI引擎的Notebook,打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同,图1仅作为示例,请以实际控制台为准。

    • Notebook:选择运行Notebook的一个内核,例如TensorFlow、python
    • Console:可调出终端进行命令控制
    • Other:可编辑其他文件

在JupyterLab中新建Terminal

在Terminal中可以执行Python命令,操作终端,如下步骤详细介绍了如何打开JupyterLab的Terminal。

  1. 创建Notebook实例,实例处于“运行中”,单击“操作”列的“打开”,进入“JupyterLab”开发页面。
  2. 选择Files > New > Terminal,进入到Terminal界面。
    图2 进入Terminal界面
  3. 例如,通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。

    在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境的kernel,并激活需要安装依赖的python环境。

    cat /home/ma-user/README

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8

    说明:

    如果需要在其他python环境里安装,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。

    图3 激活环境

    在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。

    pip install Shapely

在JupyterLab中新建ipynb文件

进入JupyterLab主页后,可在“Notebook”区域下,选择适用的AI引擎,单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。

由于每个Notebook实例选择的工作环境不同,其支持的AI框架也不同,下图仅为示例,请根据实际显示界面选择AI框架。

图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件

新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

图5 新建文件

新建文件并打开Console

Console的本质为Python终端,输入一条语句就会给出相应的输出,类似于Python原生的IDE。

进入JupyterLab主页后,可在“Console”区域下,选择适用的AI引擎,单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。

由于每个Notebook实例选择的工作环境不同,其支持的AI框架也不同,下图仅为示例,请根据实际显示界面选择AI框架。

图6 选择AI引擎并新建一个Console

文件创建成功后,将直接呈现Console页面。

图7 新建文件(Console)

在JupyterLab中编辑文件

JupyterLab可以在同一个窗口同时打开几个Notebook或文件(如HTML、TXT、Markdown等),以页签形式展示。

JupyterLab的一大优点是,可以任意排版多个文件。在右侧文件展示区,您可以拖动打开文件,随意调整文件展示位置,可以同时打开多个文件。

图8 多文件任意编排

当在一个Notebook中写代码时,如果需要实时同步编辑文件并查看执行结果,可以新建该文件的多个视图。

打开ipynb文件,然后单击菜单栏“File > New View for Notebook”,即可打开多个视图。

图9 同一个文件的多个视图

JupyterLab的ipynb文件代码栏中输入代码,需要在代码前加!符号。

例如:安装外部库Shapely

!pip install Shapely

例如:查看PythonPath

!echo $PYTHONPATH
图10 运行代码

自动停止及续期

在创建或启动Notebook时,如果启用了自动停止功能,则在JupyterLab的右上角会显示当前实例停止的剩余时长,在计时结束前可以单击剩余时间进行续期。

图11 自动停止
图12 续期

JupyterLab常用快捷键和插件栏

图13 JupyterLab常用快捷键和插件栏
表1 快捷键说明

快捷键

说明

快速打开Notebook、Terminal。或打开Launcher页面,可快速创建新的Notebook、Console或其他文件。

创建文件夹。

上传文件。

刷新文件目录。

Git插件,可连接此Notebook实例关联的Github代码库。

表2 插件栏常用插件说明

插件

说明

文件列表。单击此处,将展示此Notebook实例下的所有文件列表。

当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。

Git插件,可以方便快捷地使用Github代码库。

属性检查器。

文档结构图。

图14 导航栏按钮
表3 导航栏按钮介绍

按钮

说明

File

新建、关闭、保存、重新加载、重命名、导出、打印Notebook等功能。

Edit

编辑ipynb文件中代码块的相关操作,包括撤销、重做、剪切、复制、粘贴、选择、移动、合并、清除、查找代码块等。

View

查看视图相关操作。

Run

运行代码块相关操作,例如:运行选中代码块、一键运行所有代码块等。

Kernel

中断、重启、关闭、改变Kernel相关操作。

Git

Git插件相关操作,可以方便快捷地使用Github代码库。

Tabs

同时打开多个ipynb文件时,通过Tabs激活或选择文件。

Settings

JupyterLab工具系统设置。

Help

JupyterLab工具自带的帮助参考。

图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键

表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键

快捷键

说明

保存文件。

添加新代码块。

剪切选中的代码块。

复制选中的代码块。

粘贴选中的代码块。

执行选中的代码块。

终止kernel。

重启kernel。

重启kernel,然后重新运行当前Notebook的所有代码。

此处下拉框有4个选项,分别是:

Code(写python代码),Markdown(写Markdown代码,通常用于注释),Raw(一个转换工具),-(不修改)。

查看代码历史版本。

git插件,图标显示灰色表示当前Region不支持。

当前的资源规格。

单击可以选择Kernel。

表示代码运行状态,变为实心圆时,表示代码在运行中。

代码化参数插件的使用

代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度,用户无需感知复杂的源码,按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例,适用于比赛、教学等场景。

  • 仅对Code cell类型新增了Edit Form和Add Form功能,如果cell类型是Markdown或者Raw类型则不支持。如下图所示:
    图16 查看Code cell
  • 打开新的代码后,需先Add Form,再Edit Form。
    图17 Code类型的cell右键选项
  • Add Form会将Code cell水平拆分为两种编辑区域,左侧为代码区域,右侧为表单区域。单击表单右侧的“Edit”可修改默认标题。
    图18 两种编辑区域
  • “Edit Form”按钮有四个子选项,分别是Add new form fieldHide codeHide formshow all四个按钮,下文介绍这四个选项的功能。
    表5 “Edit Form”子选项介绍

    “Edit Form”子选项

    功能说明

    Add new form field

    • 支持新增“dropdown”“input”“slider”类型的表单。如图19所示。每新增一个字段,会分别在代码和表单区域中增加对应的变量,修改表单区域的值也会同时修改代码变量值。
    说明:

    创建dropdown类型的表单时,“ADD Item”至少创建2项。如图20所示。

    • 表单字段类型为“dropdown”时,支持的变量类型为“raw”“string”
    • 表单字段类型为“input”时,支持的变量类型有“boolean”“date”“integer”“number”“raw”“string”
    • 表单字段类型为“slider”时,支持输入滑动条的最小值、最大值和步长。

    Hide code

    隐藏代码区域。

    Hide form

    隐藏表单区域。

    Show all

    同时展示code和form区域。

    图19 “dropdown”“input”“slider”的表单样式
    图20 创建“dropdown”类型的表单
    图21 删除表单

资源监控

在使用过程中,如果想了解资源使用情况,可在右侧区域选择“Resource Monitor”,展示“CPU使用率”和“内存使用率”。

图22 资源监控

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