Google Colab ကို သင့်လက်ပ်တော့ပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော ဒေသန္တရ Jupyter Notebook ဆာဗာသို့ ချိတ်ဆက်ရန်၊ အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သင့်အား Google Colab မှ ပံ့ပိုးပေးသော ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော အင်္ဂါရပ်များနှင့် cloud-based အရင်းအမြစ်များမှ အကျိုးကျေးဇူးများရရှိနေချိန်တွင် သင့်ဒေသခံစက်၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဦးစွာ၊ သင့်လက်ပ်တော့တွင် Jupyter Notebook တပ်ဆင်ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ သင့်တွင် ၎င်းမရှိပါက၊ သင်၏လည်ပတ်မှုစနစ်အတွက် တရားဝင် Jupyter စာရွက်စာတမ်းများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့်၊ terminal သို့မဟုတ် command prompt ကိုဖွင့်ပြီး local server ကိုစတင်ရန် command "jupyter notebook" ကို run ပါ။
ထို့နောက်၊ သင်သည် Jupyter Notebook ဆာဗာကို အင်တာနက်သို့ ထုတ်ပြရန် လိုအပ်သည်။ ngrok ဟုခေါ်သော tool ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၎င်းကိုအောင်မြင်နိုင်သည်။ Ngrok သည် ပြင်ပဝင်ရောက်ခွင့်ကို ခွင့်ပြုပေးသော သင့်စက်တွင်းဆာဗာအတွက် လုံခြုံသော ဥမင်လိုဏ်ခေါင်းတစ်ခု ဖန်တီးပေးသည်။ ngrok ကိုအသုံးပြုရန်အတွက်တရားဝင်ဝဘ်ဆိုဒ်မှဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီးထည့်သွင်းပါ။ ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့်၊ terminal သို့မဟုတ် command prompt အသစ်ကိုဖွင့်ပြီး "ngrok http 8888" ဟူသော command ကိုဖွင့်ပါ (သင်၏ Jupyter Notebook ဆာဗာသည် ပုံသေ port 8888 တွင် အလုပ်လုပ်နေသည်ဟု ယူဆသည်)။ Ngrok သည် သင့်ပြည်တွင်းဆာဗာကို မည်သည့်နေရာမှမဆို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် ထူးခြားသော URL တစ်ခုကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
ngrok URL ကိုရယူပြီးနောက်၊ Google Colab မှတ်စုစာအုပ်အသစ်ကိုဖွင့်ပါ။ ပထမဆဲလ်တွင်၊ အောက်ပါကုဒ်ကိုဖွင့်ပါ။
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
ဤကုဒ်သည် လိုအပ်သော ပက်ကေ့ဂျ်ကို ထည့်သွင်းပြီး Jupyter ဆာဗာ တိုးချဲ့မှုကို ဖွင့်ပေးကာ ပို့တ် 8888 တွင် ဆာဗာကို စတင်သည်။ သင့်ဒေသခံ ဆာဗာသည် အခြားဆိပ်ကမ်းတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်နေပါက ဆိပ်ကမ်းနံပါတ်ကို အစားထိုးရန် သေချာပါစေ။
ပထမဆဲလ်ရှိ ကုဒ်ကို လုပ်ဆောင်ပြီးနောက်၊ URL တစ်ခု ပြသပါမည်။ ဤ URL ကို ကူးယူပြီး ၎င်းကို "https://colab.research.google.com/github/" ဖြင့် ရှေ့ဆက်ကာ ဆဲလ်အသစ်တစ်ခုတွင် ကူးထည့်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ URL သည် "https://abcdef123.ngrok.io" ဖြစ်ပါက အသစ်တွင် "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" ဟု ရိုက်ထည့်သင့်သည် ဆဲလ်
နောက်ဆုံးတွင်၊ မွမ်းမံထားသော URL ပါရှိသောဆဲလ်ကို ဖွင့်ပါ။ ၎င်းသည် Google Colab နှင့် သင့်ဒေသခံ Jupyter Notebook ဆာဗာအကြား ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ယခု သင်သည် Google Colab မှ သင့်စက်တွင်းဆာဗာတွင် ကုဒ်ကို ဝင်ရောက်အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါပြီ။
ဤချိတ်ဆက်မှုသည် ယာယီဖြစ်ပြီး ngrok စက်ရှင်ကို ပိတ်ပါက သို့မဟုတ် သင်၏ ဒေသတွင်း Jupyter Notebook ဆာဗာကို ပြန်လည်စတင်ပါက ဆုံးရှုံးသွားမည်ဖြစ်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ပြန်လည်ချိတ်ဆက်ရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လုပ်ရန် လိုအပ်ပါမည်။
Google Colab ကို သင့်လက်ပ်တော့ပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော ဒေသန္တရ Jupyter Notebook ဆာဗာသို့ ချိတ်ဆက်ရန်၊ Jupyter Notebook ကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပြီး၊ ၎င်းကို ngrok သုံးပြီး အင်တာနက်သို့ ဖြန့်ချရန်၊ Google Colab တွင် လိုအပ်သော ပက်ကေ့ဂျ်များကို ထည့်သွင်းကာ ပေးထားသည့် ကုဒ်ကို ပြုပြင်ပြီး လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား Google Colab ၏ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော အင်္ဂါရပ်များနှင့် သင့်ဒေသခံစက်၏ စွမ်းအားကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။