Vytvorenie Jupyter Notebooku¶
Spustite interaktívne vývojové prostredie priamo v Kubernetes klustri TUKE.
-
4 CPU
Až 4 jadrá pre výpočty.
-
4 GB RAM
Dostatočná pamäť pre ML modely.
-
60 GB Storage
Perzistentné úložisko pre projekty.
-
Automatický namespace
Vytvorí sa pri prvom prihlásení.
Prihlásenie do Kubeflow¶
Otvorte portál¶
Navštívte adresu ml.cloud.tuke.sk a prihláste sa svojim TUKE loginom.
Po prihlásení sa automaticky vytvorí váš osobný namespace.
Vytvorenie notebooku¶
Otvorte sekciu Notebooks¶
V ľavom menu kliknite na Notebooks a stlačte + New Notebook.
Vyplňte základné údaje¶
| Pole | Hodnota |
|---|---|
| Name | Názov notebooku (napr. moj-prvy-notebook) |
| Image | Vyberte predpripravený image |
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.
-
rstudio
RStudio Server pre štatistiku a prácu v R.
-
codeserver
VS Code v prehliadači (code-server).
GPU
GPU obrazy sú momentálne neaktívne. ML TUKE beží výhradne na CPU.
Nastavte výpočtové zdroje¶
| Parameter | Maximum |
|---|---|
| CPU | 4 vCPU |
| RAM | 4 GiB |
| Workspace Volume | 60 GiB |
Odporúčanie
Pre workspace volume nastavte minimálne 5 GiB.
Spustite notebook¶
- Kliknite na Launch
- Počkajte na stav Running
- Kliknite Connect. Otvorí sa JupyterLab
Práca v JupyterLab¶
Po otvorení JupyterLab môžete:
- Vytvoriť nový notebook cez New → Python 3
- Nahrávať súbory cez tlačidlo Upload
- Organizovať projekty do adresárov
- Upravovať skripty, modely a datasety
Automatické ukladanie
Všetky zmeny sa automaticky ukladajú do Workspace Volume.
Odporúčania¶
Najlepšie praktiky
- Vypínajte nepoužívané notebooky: spotrebúvajú výpočtové zdroje
- Dáta zostávajú uložené aj po vypnutí notebooku
- Pravidelne čistite nepotrebné súbory (datasety, logy)
- Používajte Git pre verzovanie kódu