Цифровые технологии и искусственный интеллект. Учебное пособие

Здесь же в правой панели нам выводится шпаргалка по основному синтаксису языка разметки: Syntax Cheatsheet.

Colab. Ещё один инструмент для работы с Markdown – это Google Colab. Его основное предназначение – это интерактивная, диалоговая работа программой на Python.

С питоном можно работать двумя способами. Можно написать всю программу в рамках одного файла в Блокноте Windows или в интегрированной среде разработки, а затем вызвать транслятор/компилятор и запустить программу на выполнение – от начала до конца. Это традиционная работа с программированием.

Второй способ – это диалог. В этом случае наша программа будет состоять из отдельных фрагментов, которые оформляются как ячейки. Ячейки можно запускать на выполнение в любом порядке. При этом значение переменных сохраняются в оперативной памяти и доступны на время всего сеанса работы. Вся программа в целом оформлена в виде интерактивного блокнота, или «тетрадки» Jupyter Notebook. Можно установить соответствующий программный пакет типа Anaconda на локальный компьютер либо обратиться к облачному сервису вроде Google Colab. В обоих случаях с таким блокнотом мы работаем через браузер, через веб-интерфейс.

Название Colab – это сокращение от Colaboratory. Это облачная лаборатория для совместной работы с программным кодом. Для начала работы в бесплатном режиме достаточно использовать учётную запись Google.

Создаём новый блокнот и соединяемся с виртуальной машиной, нажав кнопку Connect.

Рис. Работа с Markdown в Google Colab

В этой среде мы можем создавать ячейки с кодом и ячейки с текстом. В кодовых ячейках будут фрагменты программы на Python. В текстовых ячейках можем расположить Markdown. Для запуска конкретной ячейки на выполнение можно нажать комбинацию клавиш [Shift + Enter]. Для редактирования текстовой ячейки мы просто дважды щёлкаем по её содержимому.

Создаём текстовую ячейку и вводим наш готовый материал. Запускаем. Проверяем.

Чтобы сохранить нашу работу в файле, вызываем через меню File – Save или комбинацию клавиш [Ctrl + S]. При этом файл сохраняется на облачном диске Google Drive.

Проверяем, где именно сохраняется наш блокнот. Для этого открываем в браузере или приложении облачный диск и находим каталог Colab Notebooks.

Есть возможность скачать наш файл на локальный компьютер в виде исходного текста программы на Python *.py либо в виде файла блокнота ipynb, в котором находятся текстовые и кодовые ячейки, а также результаты вывода на экран. для скачивания файла выбираем в меню раздел File – Download и указываем тип файла.

Рис. Файлы *.py и *.ipynb

Скачиваем оба варианта и изучаем их содержимое.

Файл типа *.py содержит текст программы Python. Текстовые ячейки здесь представлены в виде многострочных комментариев и выделены тройными кавычками.

Файл формата *.ipynb – это ipython (interactive python) notebook. Здесь сохраняется разбиение блокнота на ячейки. Содержимое оформлено фактически в формате json. В дополнение к нашему тексту в конце каждой строки добавлен символ перевода строки \n – от английского new line – новая строка.

Docker + Anaconda

Наконец попробуем запустить диалоговый, интерактивный блокнот на локальном компьютере. Чтобы не заниматься установкой дополнительных программ, мы будем использовать популярную технологию контейнеризации приложений Docker.

Нам понадобится приложение под названием Anaconda. Это тоже название змеи и это намёк на язык программирования Python.

Мы будем запускать этот программный продукт в виде контейнера. Для этого нам понадобится предварительно установить среду запуска контейнера docker. технические подробности зависят от конкретной операционной системы. в рамках наших лабораторных работ мы используем OS Microsoft Windows и Docker Desktop.

В дисплейных классах нашей кафедры уже установлено необходимое программное обеспечение. Если у читателя появится желание самостоятельно установить эти средства на своём домашнем компьютере или ноутбуке, можно ознакомиться с более подробным описанием технологии, которое приводится в нашем учебном пособии и видеороликах, см. [Operating-Systems Repo].

В начале мы запускаем программу Docker Desktop с правами администратора.

В нижней части окна программы запускаем командную строку. Затем в этом терминале вводим длинную, сложную команду, которую можно сформировать с помощью интеллектуального помощника. Запоминать эту команду пока не требуется.

Рис. Инструкция по запуску контейнера

При первом запуске контейнера происходит скачивание необходимых материалов с облачного сервиса Docker Hub. Это происходит автоматически, без нашего участия.

После успешного запуска контейнера в терминале выводится ссылка для подключения к блокноту.

Рис. Запуск контейнера Anaconda

Щёлкаем мышкой по этой ссылке, и в браузере открывается сервис Jupyter Lab.

На вкладке Launcher запускаем диалоговый блокнот Notebook Python 3.

Появляется окно нашего блокнота. Переименуем его: File – Rename Notebook.

Здесь мы вручную можем изменять тип содержимого ячейки – кодовая (Code) или текстовая (Markdown).

Рис. Jupyter Lab в браузере

Устанавливаем тип ячейки – текстовая. Вставляем в текстовую ячейку уже отработанное нами содержимое. Запускаем ячейку на выполнение.

Здесь тоже есть возможность скачать блокнот в формате *.ipynb.

Мы можем завершить работу с контейнером и остановить его выполнение. Когда мы запустим его в следующий раз, нам уже не понадобится терминал/консоль. Выбираем контейнер в списке и нажимаем кнопку Пуск.

Для управления выполнением контейнера имеются традиционные кнопки Пуск, Стоп и Пауза.

Для перехода в веб-интерфейс нужно будет щёлкнуть по ссылке в графе «Порты». Кстати, в этом случае «порт» означает целое число, которое нужно указать для доступа к программному сервису.

Рис. Повторный запуск контейнера

Для повторного запуска контейнера у нас всё уже готово и скачано из интернета. Выбираем вкладку Containers – Контейнеры. Затем в списке контейнеров находим тот, который нам нужен. Для этого смотрим в колонку Image – Название образа. Нас интересует образ Conda – то есть Anaconda. Нажимаем кнопку Пуск – Start.

Запуск происходит очень быстро. Практически мгновенно. Теперь в колонке Порты – Ports становится активной ссылка на номер порта. Наводим на неё курсор и видим всплывающую подсказку – адрес сервиса – localhost. Щёлкаем по ссылке и в браузере открывается Jupyter Lab.

Рис. Страница запуска Jupyter Lab

В левой части окна имеется панель со списком файлов и каталогов. Здесь можно найти наш сохранённый ранее блокнот. Список каталогов явно указывает на то, что здесь развёрнут Linux.