د دې لپاره چې ګوګل کولاب ستاسو په لیپ ټاپ کې د محلي جوپېټر نوټ بوک سرور سره وصل کړئ ، تاسو اړتیا لرئ یو څو مرحلې تعقیب کړئ. دا پروسه تاسو ته اجازه درکوي د خپل محلي ماشین ځواک څخه ګټه پورته کړئ پداسې حال کې چې لاهم د ګوګل کولاب لخوا چمتو شوي همکار ب featuresو او کلاوډ میشته سرچینو څخه ګټه پورته کوئ.
لومړی، ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل لپ ټاپ کې د Jupyter نوټ بوک نصب کړی دی. که تاسو دا نلرئ، تاسو کولی شئ دا د خپل عملیاتي سیسټم لپاره د رسمي Jupyter اسنادو په تعقیب نصب کړئ. یوځل نصب شو، یو ټرمینل یا کمانډ پرامپټ پرانیزئ او د محلي سرور پیل کولو لپاره کمانډ "jupyter notebook" چل کړئ.
بیا، تاسو اړتیا لرئ چې انټرنیټ ته د Jupyter نوټ بوک سرور افشا کړئ. دا د ngrok په نوم د یوې وسیلې په کارولو سره ترلاسه کیدی شي. نګروک ستاسو محلي سرور ته یو خوندي تونل رامینځته کوي ، بهرنۍ لاسرسي ته اجازه ورکوي. د ngrok کارولو لپاره، دا د رسمي ویب پاڼې څخه ډاونلوډ او نصب کړئ. یوځل نصب شو، نوی ټرمینل یا د کمانډ پرامپټ پرانیزئ او د "ngrok http 8888" کمانډ چل کړئ (فرض کړئ چې ستاسو د Jupyter نوټ بوک سرور په ډیفالټ پورټ 8888 کې روان دی). نګروک به یو ځانګړی URL رامینځته کړي چې تاسو کولی شئ له هر ځای څخه خپل محلي سرور ته لاسرسي لپاره وکاروئ.
د ngrok URL ترلاسه کولو وروسته، د ګوګل کولاب نوی نوټ بوک خلاص کړئ. په لومړي حجره کې، لاندې کوډ چل کړئ:
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
دا کوډ اړین بسته انسټالوي، د Jupyter سرور توسیع فعالوي، او سرور په 8888 پورټ کې پیل کوي. ډاډ ترلاسه کړئ چې د پورټ شمیره بدل کړئ که ستاسو محلي سرور په بل بندر کې روان وي.
په لومړي حجره کې د کوډ اجرا کولو وروسته، یو URL به ښکاره شي. دا URL کاپي کړئ او په نوي حجره کې یې پیسټ کړئ، د "https://colab.research.google.com/github/" سره مخکینۍ کړئ. د مثال په توګه، که URL "https://abcdef123.ngrok.io" وي، تاسو باید په نوي کې "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" داخل کړئ حجره
په نهایت کې ، هغه حجره پرمخ وړئ چې ترمیم شوي URL لري. دا به د ګوګل کولاب او ستاسو د محلي Jupyter نوټ بوک سرور ترمنځ اړیکه رامینځته کړي. تاسو اوس کولی شئ د ګوګل کولاب څخه مستقیم په خپل محلي سرور کې کوډ ته لاسرسی ومومئ او چل کړئ.
دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې دا اړیکه لنډمهاله ده او له لاسه ورکول کیږي که تاسو د ngrok سیشن بند کړئ یا خپل محلي Jupyter Notebook سرور بیا پیل کړئ. تاسو اړتیا لرئ د بیا نښلولو لپاره پروسه تکرار کړئ.
د دې لپاره چې ګوګل کولاب ستاسو په لپ ټاپ کې روان یو محلي Jupyter Notebook سرور سره وصل کړئ، تاسو اړتیا لرئ چې Jupyter Notebook نصب کړئ، د ngrok په کارولو سره انټرنیټ ته ښکاره کړئ، په ګوګل کولاب کې اړین کڅوړې نصب کړئ، او د چمتو شوي کوډ په بدلولو او چلولو سره اړیکه جوړه کړئ. دا تاسو ته اجازه درکوي د خپل محلي ماشین ځواک د ګوګل کولاب د ګډو ځانګړتیاو سره یوځای کړئ.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ