Google Colab लाई आफ्नो ल्यापटपमा चलिरहेको स्थानीय Jupyter Notebook सर्भरमा जडान गर्न, तपाईंले केही चरणहरू पालना गर्नुपर्छ। यो प्रक्रियाले तपाईंलाई Google Colab द्वारा उपलब्ध गराइएका सहयोगी सुविधाहरू र क्लाउड-आधारित स्रोतहरूबाट लाभान्वित हुँदा तपाईंको स्थानीय मेसिनको शक्तिको लाभ उठाउन अनुमति दिन्छ।
पहिले, तपाइँले तपाइँको ल्यापटपमा Jupyter Notebook स्थापना गरेको सुनिश्चित गर्नुहोस्। यदि तपाइँसँग यो छैन भने, तपाइँ यसलाई तपाइँको अपरेटिङ सिस्टमको लागि आधिकारिक Jupyter कागजातहरू पालना गरेर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ। एक पटक स्थापना भएपछि, टर्मिनल वा कमाण्ड प्रम्प्ट खोल्नुहोस् र स्थानीय सर्भर सुरु गर्न "jupyter notebook" कमाण्ड चलाउनुहोस्।
अर्को, तपाईंले Jupyter Notebook सर्भरलाई इन्टरनेटमा उजागर गर्न आवश्यक छ। यो ngrok नामक उपकरण प्रयोग गरेर प्राप्त गर्न सकिन्छ। Ngrok ले तपाईंको स्थानीय सर्भरमा सुरक्षित टनेल सिर्जना गर्दछ, बाह्य पहुँचलाई अनुमति दिँदै। Ngrok प्रयोग गर्न, आधिकारिक वेबसाइटबाट डाउनलोड र स्थापना गर्नुहोस्। एक पटक स्थापना भएपछि, नयाँ टर्मिनल वा कमाण्ड प्रम्प्ट खोल्नुहोस् र "ngrok http 8888" कमाण्ड चलाउनुहोस् (तपाईँको Jupyter Notebook सर्भर पूर्वनिर्धारित पोर्ट 8888 मा चलिरहेको छ भनी मान्नुहोस्)। Ngrok ले एक अद्वितीय URL उत्पन्न गर्नेछ जुन तपाइँ कहिँबाट तपाइँको स्थानीय सर्भर पहुँच गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
Ngrok URL प्राप्त गरेपछि, नयाँ Google Colab नोटबुक खोल्नुहोस्। पहिलो कक्षमा, निम्न कोड चलाउनुहोस्:
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
यो कोडले आवश्यक प्याकेज स्थापना गर्दछ, Jupyter सर्भर विस्तार सक्षम गर्दछ, र पोर्ट 8888 मा सर्भर सुरु गर्दछ। यदि तपाईंको स्थानीय सर्भर फरक पोर्टमा चलिरहेको छ भने पोर्ट नम्बर प्रतिस्थापन गर्न निश्चित गर्नुहोस्।
पहिलो सेलमा कोड कार्यान्वयन गरेपछि, एक URL प्रदर्शित हुनेछ। यो URL प्रतिलिपि गर्नुहोस् र यसलाई "https://colab.research.google.com/github/" को साथ उपसर्ग लगाउँदै नयाँ कक्षमा टाँस्नुहोस्। उदाहरणका लागि, यदि URL "https://abcdef123.ngrok.io" हो भने, तपाईंले नयाँमा "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" प्रविष्टि गर्नुपर्छ सेल।
अन्तमा, परिमार्जित URL समावेश कक्ष चलाउनुहोस्। यसले Google Colab र तपाईंको स्थानीय Jupyter Notebook सर्भर बीचको जडान स्थापित गर्नेछ। तपाईंले अब Google Colab बाट आफ्नो स्थानीय सर्भरमा कोड पहुँच गर्न र चलाउन सक्नुहुन्छ।
यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि यो जडान अस्थायी हो र यदि तपाईंले ngrok सत्र बन्द गर्नुभयो वा आफ्नो स्थानीय Jupyter Notebook सर्भर पुन: सुरु गर्नुभयो भने हराउनुहुनेछ। तपाईंले पुन: जडान गर्न प्रक्रिया दोहोर्याउनु पर्छ।
Google Colab लाई आफ्नो ल्यापटपमा चलिरहेको स्थानीय Jupyter Notebook सर्भरमा जडान गर्न, तपाईंले Jupyter Notebook स्थापना गर्न, ngrok प्रयोग गरेर इन्टरनेटमा एक्सपोज गर्न, Google Colab मा आवश्यक प्याकेजहरू स्थापना गर्न र प्रदान गरिएको कोड परिमार्जन र चलाएर जडान स्थापना गर्न आवश्यक छ। यसले तपाइँलाई तपाइँको स्थानीय मेसिनको शक्तिलाई Google Colab को सहयोगी सुविधाहरूसँग संयोजन गर्न अनुमति दिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
- के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्