Preskočiť na obsah

Vytvorenie Jupyter Notebooku

Spusti interaktívne vývojové prostredie priamo v Kubernetes klustri TUKE.


  • 4 CPU


    Až 4 jadrá pre výpočty.

  • 4 GB RAM


    Dostatočná pamäť pre ML modely.

  • 50 GB Storage


    Perzistentné úložisko pre projekty.

  • Automatický namespace


    Vytvorí sa pri prvom prihlásení.

ml.cloud.tuke.sk


Prihlásenie do Kubeflow

Otvor portál

Navštív adresu ml.cloud.tuke.sk a prihlás sa svojim TUKE loginom.

Po prihlásení sa automaticky vytvorí tvoj osobný namespace.


Vytvorenie notebooku

Otvor sekciu Notebooks

V ľavom menu klikni na Notebooks a stlač + New Notebook.


Vyplň základné údaje

Pole Hodnota
Name Názov notebooku (napr. moj-prvy-notebook)
Image Vyber predpripravený image

Vytvorenie notebooku


Dostupné images

  • :material-pytorch: jupyter-pytorch-cpu


    Pre neurónové siete, NLP, CV.

  • :material-tensorflow: jupyter-tensorflow-cpu


    TensorFlow/Keras modely.

  • jupyter-scipy-cpu


    Vedecké výpočty, dátová analýza.

GPU

GPU obrazy sú momentálne neaktívne.


Nastav výpočtové zdroje

Parameter Maximum
CPU 4 vCPU
RAM 4 GiB
Workspace Volume 50 GiB

Nastavenie zdrojov

Odporúčanie

Pre workspace volume nastav minimálne 5 GiB.


Spusti notebook

  1. Klikni na Launch
  2. Počkaj na stav Running
  3. Klikni Connect – otvorí sa JupyterLab

Spustenie notebooku


Práca v JupyterLab

Po otvorení JupyterLab môžeš:

  • Vytvoriť nový notebook cez New → Python 3
  • Nahrávať súbory cez tlačidlo Upload
  • Organizovať projekty do adresárov
  • Upravovať skripty, modely a datasety

JupyterLab

Automatické ukladanie

Všetky zmeny sa automaticky ukladajú do Workspace Volume.


Odporúčania

Najlepšie praktiky

  • Vypínaj nepoužívané notebooky – spotrebúvajú výpočtové zdroje
  • Dáta zostávajú uložené aj po vypnutí notebooku
  • Pravidelne čisti nepotrebné súbory (datasety, logy)
  • Používaj Git pre verzovanie kódu

Ďalšie kroky

  • Vlastný image


    Vytvor si vlastný Docker image.

    Návod

  • FAQ


    Časté otázky o ML TUKE.

    FAQ