حول تكوين النظام

قبل تثبيت البرنامج على الطبعة ، يجب تكوينه لقبول حركة المرور على الإنترنت من جهاز الكمبيوتر المحلي لديك.

بعد إعداد صلاحية الوصول ، قم بتثبيت Anaconda ثم قم بتكوين بيئات التعلم الآلي التي ستستخدمها.

إعداد طبعة Oracle Cloud Infrastructure Compute

قم بتحرير قائمة التأمين لشبكة السحابة الظاهرية التي تستخدمها الطبعة الخاصة بك ، ثم قم بتحديث قواعد جدار الحماية الخاصة بالطبعة.

يمكنك استخدام قائمة التأمين لتحديد حركة النقل المسموح لها بالتدفق عبر شبكة السحابة الظاهرية التي تستخدمها الطبعة. بعد إعداد قائمة التأمين للشبكة، يجب تحديث قواعد جدار الحماية في الطبعة للسماح بالوصول إلى هذه الحركة. في هذه الحالة، قم بفتح المنفذ 8888، وهو المنفذ الافتراضي لسجل ملاحظات Jupyter.

السبب هو استخدام قواعد ذات حالة . إذا كان الأمر كذلك ، تسمح قاعدة محددة بالنص على المنفذ المحدد. إذا قمت بإعداد قاعدة بلا شرط ، يجب أيضًا إعداد قاعدة الاستبعاد المقابلة.

1. قم بإضافة قواعد الضغط لكامل الضغط ، والذي يستخدم المنفذ 8888 بشكل افتراضي.
   1. قم بالدخول إلى وحدة تحكم Oracle Cloud الطرفية وافتح قائمة الاستكشاف.
   2. انتقل إلى شبكة الاتصال Networking وانقر على شبكات السحابة الظاهرية.
   3. انقر على الشبكة السحابية التي تهمك.
   4. أسفل الموارد انقر على قوائم التأمين ثم انقر على قائمة التأمين التي تهمك.
   5. تحت الموارد، انقر على المكونات ثم انقر على إضافة قواعد المكونات.
   6. أدخل 0.0.0.0/0 الخاص بـ cid المصدر وctcp لبروتوكول IP 888 لمدى منفذ الوجهة.
   7. انقر إضافة قواعد المكونات.
2. تحديث قواعد جدار الحماية.

   يؤدي الأمر المعروض هنا إلى فتح المنفذ 888، وهو المنفذ الافتراضي لدفتر ملاحظات "معدل الدوران ".

   في Oracle Linux:

   sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent
   sudo firewall-cmd --reload

   في Ubuntu:

   sudo iptables -I INPUT -p tcp -s 0.0.0.0/0 --dport 8888 -j ACCEPT
   sudo service netfilter-persistent save

   ملاحظة:

   في طبعة Ubuntu في Oracle Cloud Infrastructure Compute ، لا تستخدم جدار حماية غير مسند (UFW) لإدارة جدار الحماية.

تثبيت توزيع التحليل

استخدم التحليل ومدير الحزم الخاصة به لإعداد وتعديل بيانات بيئات التعلم الآلي الفردية في طبعة الاحتساب

يمكنك الحصول على أحدث مثبت من https://repo.continuum.io/archive/. تفترض هذه الإرشادات أن نظام التشغيل هو Oracle Linux 7.7 أو Ubuntu 18.04، وأن إصدار توزيع Anaconda هو 2019.10 مع Python 3.7.

1. اتصل بطبعة الحساب باستخدام SSH أو PuTTY.
2. تنزيل Anaconda3 وتأكد أن مجموع التدقيق يطابق مجموع التدقيق المنشور في صفحة أرشيف مثبت تحليل لغوي في https://repo.continuum.io/archive/.

   wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
   md5sum Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

3. قم بتشغيل اسكربت التثبيت ثم أضف Anaconda إلى المسار.

   bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh -b
   echo -e 'export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"' >> $HOME/.bashrc
   source ~/.bashrc

4. تأكد من أن لديك أحدث conda.

   conda update -n base -c defaults conda

5. قم بتكوين أمر shell لاستخدام الأمر conda activate.

   conda init bash
   source ~/.bashrc

   بعد تكوين shell ، تتم إضافة بيئة Anaconda الحالية إلى موجه سطر الأوامر. عند تنشيط البيئة الأساسية ، يجب أن يكون سطر الأمر الخاص بك مشابهًا لمجموعة واحدة من الأمثلة التالية ، وفقًا لنظام التشغيل لديك:

   (base) [opc@instancename ~]$
   (base) [ubuntu@instancename ~]$

إعداد بيئة وضع حماية Machine Learning في Oracle Linux

تكوين بيئة وضع حماية منفصلة وتثبيت الكمبيوتر المحمول من TensorFlow وJupyter.

تكوين بيئة ومنحها صندوق حماية الاسم. ويتم عزل البيئة عن باقي طبعة الحساب بحيث تكون الأدوات والبرامج التي تقوم بتثبيتها في بيئة صندوق الحماية خاصة ببيئة صندوق الحماية. يمكنك الحصول على العديد من البيئات في طبعة حساب واحدة، كل منها منها بتكوين فردي خاص بها.

في الإجراء التالي، قمت بتثبيت TensorFlow 2 ودفتر ملاحظات Xpyter، ولكنه ليس الأدوات الوحيدة المتاحة. يحتوي توزيع التحليل على حزم تعلم الآلة 1,500 والتي يمكنك تثبيتها، بما في ذلك أصول العلوم والهياكل وRStudio.

ملاحظة:

نظرًا لأن Python الافتراضي في Oracle Linux هو Python 2، يلزم التأكد من تكوين بيئة صندوق الحماية مع Python 3 في الخطوة 2. حدد Python 3.7 لأن وقت هذه الكتابة لا يعمل أحدث تسلسل (2.0.0) مع Python 3.8.

قبل البدء، تأكد من تثبيت أحدث توزيع حدث قياسي. في هذه التعليمات، يُفترض تنزيل Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64. وتثبيته

1. اتصل بطبعة الحساب باستخدام SSH أو PuTTY.
2. تكوين بيئة جديدة تسمى وضع الحماية sandbox.

   conda create --name sandbox pip python=3.7

3. قم بتنشيط البيئة التي قمت بتكوينها توًا.

   conda activate sandbox

4. تركيب كمبيوتر متنقل

   conda install notebook

5. تثبيت التدفق الموفر.

   python -m pip install tensorflow-gpu

   في حالة عدم وجود GPU للطبعة الخاصة بك ، استخدم الأمر التالي بدلاً من ذلك:

   python -m pip install tensorflow

6. تكوين ملف تكوين كمبيوتر محمول للسفر.

   jupyter notebook --generate-config

   يتم تكوين ملف التكوين في /home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.py، والذي يقع خارج البيئة. ونتيجة لذلك ، ينطبق التكوين على كل طبعة من جهاز الكمبيوتر المحمول للسفر ، بغض النظر عن البيئة الموجودة بها.

7. افتح ملف التكوين في محرر نصوص مثل nano أو vi ، وأضف الأسطر التالية إلى البداية:

   c = get_config()
   c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
   c.NotebookApp.open_browser = False
   c.NotebookApp.port = 8888

8. أضف كلمة سر إلى كمبيوتر محمول وعند مطالبتك ، أدخل كلمة سر مناسبة قوية. يمكنك تشغيل هذا الأمر في أي وقت ترغب في تغيير كلمة السر به.

   jupyter notebook password

9. تثبيت شهادة للاتصالات المشفرة عبر HTTPS. لتثبيت شهادة بتوقيع ذاتي:

   openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem

10. بدء تشغيل الكمبيوتر المحمول

    jupyter notebook --certfile=jupyter-cert.pem --keyfile=jupyter-key.key

إذا كانت قواعد الاستعادة وإعدادات جدار الحماية للطبعة صحيحة ، فيجب أن تكون قادرًا على فتح كمبيوتر محمول في متصفح ويب عن طريق الانتقال إلى https://<instance-ip-address>:8888.

إعداد بيئة وضع حماية Machine Learning في Ubuntu

تكوين بيئة وضع حماية منفصلة وتثبيت الكمبيوتر المحمول من TensorFlow وJupyter.

قم بتكوين بيئة ومنحها وضع حماية بالاسم. ويتم فصل البيئة عن باقي الطبعة بحيث تكون الأدوات والبرامج التي تقوم بتثبيتها في بيئة صندوق الحماية خاصة ببيئة صندوق الحماية. يمكن أن يكون لديك العديد من البيئات في طبعة حساب واحدة ، ولكل منها تكوين فردي خاص بها.

في الإجراء التالي، قمت بتثبيت TensorFlow 2 ودفتر ملاحظات Xpyter، ولكنه ليس الأدوات الوحيدة المتاحة. يحتوي توزيع التحليل على حزم تعلم الآلة 1,500 والتي يمكنك تثبيتها، بما في ذلك أصول العلوم والهياكل وRStudio.

قبل البدء، تأكد من تثبيت أحدث توزيع حدث قياسي. في هذه التعليمات، يُفترض تنزيل Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64. وتثبيته

1. اتصل بطبعة الحساب باستخدام SSH أو PuTTY.
2. تكوين بيئة جديدة تسمى وضع الحماية sandbox.

   conda create --name sandbox

3. قم بتنشيط البيئة التي قمت بتكوينها توًا.

   conda activate sandbox

4. قم بتثبيت TensorFlow في بيئة وضع الحماية sandbox. يشتمل آخر Tensorflow الآن على سجلات تثبيت Keras.

   python -m pip install tensorflow-gpu

   في حالة عدم وجود GPU للطبعة الخاصة بك ، استخدم الأمر التالي بدلاً من ذلك:

   python -m pip install tensorflow

5. تكوين ملف تكوين كمبيوتر محمول للسفر.

   jupyter notebook --generate-config

   يتم تكوين ملف التكوين في /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py، والذي يقع خارج البيئة. ونتيجة لذلك ، ينطبق التكوين على كل طبعة من جهاز الكمبيوتر المحمول للسفر ، بغض النظر عن البيئة الموجودة بها.

6. افتح ملف التكوين في محرر نصوص مثل nano أو vi ، وأضف الأسطر التالية إلى البداية:

   c = get_config()
   c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
   c.NotebookApp.open_browser = False
   c.NotebookApp.port = 8888

7. أضف كلمة سر إلى كمبيوتر محمول وعند مطالبتك ، أدخل كلمة سر مناسبة قوية. يمكنك تشغيل هذا الأمر في أي وقت ترغب في تغيير كلمة السر به.

   jupyter notebook password

8. تثبيت شهادة للاتصالات المشفرة عبر HTTPS. لتثبيت شهادة بتوقيع ذاتي:

   openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem

9. بدء تشغيل الكمبيوتر المحمول

   jupyter notebook --certfile=jupyter-cert.pem --keyfile=jupyter-key.key

إذا كانت قواعد الاستعادة وإعدادات جدار الحماية للطبعة صحيحة ، فيجب أن تكون قادرًا على فتح كمبيوتر محمول في متصفح ويب عن طريق الانتقال إلى https://<instance-ip-address>:8888.