Sobre a Configuração do Seu Sistema

Configurar sua Instância do Oracle Cloud Infrastructure Compute

Edite a lista de segurança da rede de nuvem virtual usada por sua instância, depois atualize as regras de firewall da sua instância.

Use a lista de segurança para especificar o tráfego que pode fluir pela rede virtual na nuvem que sua instância usa. Após a configuração da lista de segurança da rede, você deve atualizar as regras de firewall de sua instância para permitir o acesso a esse tráfego. Nesse caso, abra a porta 8888, que é a porta padrão do Jupyter Notebook.

É mais fácil usar regras stateful . Em essência, uma regra stateful permite entrada e saída na porta selecionada. Se você configurar uma regra de entrada stateless , deverá também configurar uma regra de saída correspondente.

Adicione regras de entrada para Jupyter Notebook, que usa a porta 8888 por padrão.
1. Efetue log-in no console do Oracle Cloud e abra o menu de navegação.
2. Vá para Rede e clique em Redes Virtuais na Nuvem.
3. Clique na rede em nuvem na qual você está interessado.
4. Em Recursos , clique em Listas de Segurança e, em seguida, clique na lista de segurança na qual está interessado.
5. Em Recursos, clique em Regras de Entrada e, em seguida, clique em Adicionar Regras de Entrada.
6. Informe 0.0.0.0/0 para o CIDR de Origem, TCP para o Protocolo IP e 8888 para o intervalo de portas de destino.
7. Clique em Adicionar Regras de Entrada.
Atualizar regras de firewall.
O comando mostrado aqui abre a porta 8888, que é a porta padrão do Jupyter Notebook.

No Oracle Linux:
```
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload
```
No Ubuntu:
```
sudo iptables -I INPUT -p tcp -s 0.0.0.0/0 --dport 8888 -j ACCEPT
sudo service netfilter-persistent save
```
Observação:
Em uma instância do Ubuntu no Oracle Cloud Infrastructure Compute , não use o recurso Firewall Não Aprovado (UFW) para gerenciar o firewall.

Instalar Distribuição de Anaconda

Use o Anaconda e seu gerenciador de pacotes para configurar e manter ambientes de aprendizagem por máquina individuais na sua instância de computação.

Você pode obter o instalador mais recente em https://repo.continuum.io/archive/. Estas instruções consideram que o sistema operacional é Oracle Linux 7.7 ou Ubuntu 18.04 e que a versão de Distribuição de Anaconda é 2019.10 com Python 3.7.

Conecte-se à sua instância de computação com o SSH ou PuTTY.
Faça download do Anaconda3 e certifique-se de que a checksum corresponde à checksum publicada na página de arquivamento do instalador do Anaconda em 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
```

Execute o script de instalação e, em seguida, adicione Anaconda ao seu caminho.

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

Certifique-se de ter o conda mais recente.
```
conda update -n base -c defaults conda
```
Configure seu shell para usar o comando conda activate.
```
conda init bash
source ~/.bashrc
```
Após a configuração do shell, o ambiente Anaconda atual é adicionado ao seu prompt de linha de comando. Quando o ambiente base estiver ativado, sua linha de comando deverá ser semelhante a um dos exemplos a seguir, dependendo do sistema operacional:
```
(base) [opc@instancename ~]$
(base) [ubuntu@instancename ~]$
```

Configurar um Ambiente Sandbox de Aprendizado por Máquina no Oracle Linux

Crie um ambiente de sandbox separado e instale o TensorFlow and Jupyter Notebook.

Crie um ambiente e dê a ele o nome sandbox. Um ambiente é isolado do restante da instância de computação para que as ferramentas e o software que você instala no ambiente sandbox sejam específicos do ambiente sandbox. Você pode ter vários ambientes em uma instância de computação, cada um com sua própria configuração individual.

No procedimento a seguir, você instala o TensorFlow 2 e o Jupyter Notebook, mas eles não são as únicas ferramentas disponíveis. A Distribuição de Anaconda tem mais de 1,500 pacotes de aprendizado de máquina que você pode instalar, incluindo scikit-learn, pandas e RStudio.

Observação:

Como o Python padrão no Oracle Linux é Python 2, você precisa se certificar de que o ambiente sandbox seja criado com Python 3 na Etapa 2. Especifique Python 3.7, pois, no momento desta gravação, o Tensorflow (2.0.0) mais recente não funciona com Python 3.8.

Antes de começar, certifique-se de ter instalado a Distribuição Anaconda mais recente. Nessas instruções, presume-se que você fez download e instalou o Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.

Conecte-se à sua instância de computação com o SSH ou PuTTY.

Crie um novo ambiente chamado sandbox .

conda create --name sandbox pip python=3.7

Ative o ambiente que você acabou de criar.
```
conda activate sandbox
```
Instalar o Jupyter Notebook.
```
conda install notebook
```
Instale o Tensorflow.
```
python -m pip install tensorflow-gpu
```
Caso sua instância não tenha uma GPU, use o seguinte comando:
```
python -m pip install tensorflow
```
Gerar um arquivo de configuração do Jupyter Notebook.
```
jupyter notebook --generate-config
```
O arquivo de configuração é criado em /home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.py, que está fora do ambiente. Como resultado, a configuração se aplica a cada instância do Jupyter Notebook, não importa qual ambiente ele está.
Abra o arquivo de configuração em um editor de texto como nano ou vi e adicione as seguintes linhas ao início:
```
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
```
Adicione uma senha ao Jupyter Notebook. Quando solicitado, informe uma senha adequada e forte. Você pode executar este comando a qualquer momento que quiser alterar a senha.
```
jupyter notebook password
```
Instale um certificado para comunicações criptografadas por HTTPS. Para instalar um certificado autoassinado:
```
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem
```

Inicie o Jupyter Notebook.

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

Se as regras de entrada e as definições de firewall da sua instância estiverem corretas, será possível abrir o Jupyter Notebook em um web browser navegando até https://<instance-ip-address>:8888.

Configurar um Ambiente Sandbox de Aprendizado por Máquina no Ubuntu

Crie um ambiente de sandbox separado e instale o TensorFlow and Jupyter Notebook.

Crie um ambiente e atribua a ele o sandbox de nome. Um ambiente é isolado do restante da instância para que as ferramentas e software que você instale no ambiente da sandbox sejam específicos do ambiente da sandbox. Você pode ter diversos ambientes em uma instância de computação, cada um com sua própria configuração individual.

No procedimento a seguir, você instala o TensorFlow 2 e o Jupyter Notebook, mas eles não são as únicas ferramentas disponíveis. A Distribuição de Anaconda tem mais de 1,500 pacotes de aprendizado de máquina que você pode instalar, incluindo scikit-learn, pandas e RStudio.

Antes de começar, certifique-se de ter instalado a Distribuição Anaconda mais recente. Nessas instruções, presume-se que você fez download e instalou o Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.

Conecte-se à sua instância de computação com o SSH ou PuTTY.
Crie um novo ambiente chamado sandbox .
```
conda create --name sandbox
```
Ative o ambiente que você acabou de criar.
```
conda activate sandbox
```
Instale o Tensorflow no ambiente de sandbox. O Tensorflow mais recente agora inclui Keras.
```
python -m pip install tensorflow-gpu
```
Caso sua instância não tenha uma GPU, use o seguinte comando:
```
python -m pip install tensorflow
```
Gerar um arquivo de configuração do Jupyter Notebook.
```
jupyter notebook --generate-config
```
O arquivo de configuração é criado em /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py, que está fora do ambiente. Como resultado, a configuração se aplica a cada instância do Jupyter Notebook, não importa qual ambiente ele está.
Abra o arquivo de configuração em um editor de texto como nano ou vi e adicione as seguintes linhas ao início:
```
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
```
Adicione uma senha ao Jupyter Notebook. Quando solicitado, informe uma senha adequada e forte. Você pode executar este comando a qualquer momento que quiser alterar a senha.
```
jupyter notebook password
```
Instale um certificado para comunicações criptografadas por HTTPS. Para instalar um certificado autoassinado:
```
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem
```

Inicie o Jupyter Notebook.

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

Se as regras de entrada e as definições de firewall da sua instância estiverem corretas, será possível abrir o Jupyter Notebook em um web browser navegando até https://<instance-ip-address>:8888.