Share via

التشغيل السريع: إعداد الجهاز الظاهري لعلوم البيانات لـ Linux (Ubuntu)

  • مقالة

ابدأ العمل باستخدام Ubuntu 20.04 Data Science Virtual Machine (DSVM) وAzure DSVM ل PyTorch.

المتطلبات الأساسية

تحتاج إلى اشتراك Azure لإنشاء جهاز ظاهري لعلوم البيانات Ubuntu 20.04 أو Azure DSVM ل PyTorch. جرب Azure مجاناً.

لا تدعم حسابات Azure المجانية وحدات SKU للجهاز الظاهري (VM) التي تدعم وحدة معالجة الرسومات.

إنشاء جهاز ظاهري لعلوم البيانات لـ Linux

لإنشاء مثيل ل Ubuntu 20.04 DSVM أو Azure DSVM ل PyTorch:

  1. انتقل إلى مدخل Azure. قد تتلقى مطالبة بتسجيل الدخول إلى حساب Azure الخاص بك إذا لم تكن قد سجلت الدخول بعد.

  2. ابحث عن قائمة الجهاز الظاهري عن طريق إدخال الجهاز الظاهري لعلوم البيانات. ثم حدد Data Science Virtual Machine- Ubuntu 20.04 أو Azure DSVM ل PyTorch.

  3. حدد إنشاء.

  4. في جزء Create a virtual machine ، املأ علامة التبويب Basics :

    • الاشتراك: إذا كان لديك أكثر من اشتراك، حدد الاشتراك الذي سيتم إنشاء الجهاز عليه وفوترته. يجب أن يكون لديك امتيازات إنشاء الموارد لهذا الاشتراك.

    • مجموعة الموارد: إنشاء مجموعة جديدة أو استخدام مجموعة موجودة.

    • اسم الجهاز الظاهري: أدخل اسم الجهاز الظاهري. يتم استخدام هذا الاسم في مدخل Microsoft Azure.

    • المنطقة: حدد مركز البيانات الأنسب. للحصول على أسرع وصول إلى الشبكة، فإن مركز البيانات الذي يستضيف معظم بياناتك أو يقع الأقرب إلى موقعك الفعلي هو الخيار الأفضل. لمزيد من المعلومات، راجع مناطق Azure.

    • الصورة: لا تغير القيمة الافتراضية.

    • الحجم: يجب أن يتم ملء هذا الخيار تلقائيا بحجم مناسب لأحمال العمل العامة. لمزيد من المعلومات، راجع أحجام أجهزة Linux الظاهرية في Azure.

    • نوع المصادقة: لإعداد أسرع، حدد كلمة المرور.

      إشعار

      إذا كنت تخطط لاستخدام JupyterHub، فتأكد من تحديد Password لأنه لم يتم تكوين JupyterHub لاستخدام المفاتيح العامة لبروتوكول Secure Shell (SSH).

    • اسم المستخدم: إدخال اسم المستخدم المسؤول. يمكنك استخدام اسم المستخدم هذا لتسجيل الدخول إلى الجهاز الظاهري الخاص بك. لا يحتاج إلى مطابقة اسم مستخدم Azure الخاص بك. لا تستخدم الأحرف الكبيرة.

      هام

      إذا كنت تستخدم أحرفا كبيرة في اسم المستخدم الخاص بك، فلن يعمل JupyterHub، وستواجه خطأ خادم داخلي 500.

    • كلمة المرور: أدخل كلمة المرور التي تخطط لاستخدامها لتسجيل الدخول إلى جهازك الظاهري.

  5. حدد "Review + create".

  6. في جزء Review + create :

    • تحقق من صحة جميع المعلومات التي أدخلتها.
    • حدد إنشاء.

    تستغرق عملية التوفير حوالي 5 دقائق. يمكنك عرض حالة الجهاز الظاهري في مدخل Microsoft Azure.

الوصول إلى الجهاز الظاهري لعلوم بيانات Ubuntu

يمكنك الوصول إلى Ubuntu DSVM بإحدى الطرق الأربع:

  • SSH للجلسات الطرفية
  • xrdp للجلسات الرسومية
  • X2Go للجلسات الرسومية
  • دفاتر ملاحظات JupyterHub وJupyterLab for Jupyter

SSH

إذا قمت بتكوين الجهاز الظاهري الخاص بك باستخدام مصادقة SSH، يمكنك تسجيل الدخول باستخدام بيانات اعتماد الحساب التي قمت بإنشائها في قسم الأساسيات في الخطوة 4 لواجهة shell النصية. لمزيد من المعلومات، راجع معرفة المزيد حول الاتصال بجهاز Linux الظاهري.

xrdp

الأداة القياسية للوصول إلى جلسات Linux الرسومية هي xrdp. بينما لا يتضمن التوزيع هذه الأداة بشكل افتراضي، تشرح هذه الإرشادات كيفية تثبيتها.

X2Go

إشعار

في الاختبار، كان أداء عميل X2Go أفضل من إعادة توجيه X11. نوصي باستخدام عميل X2Go لواجهة سطح مكتب رسومية.

تم توفير جهاز Linux الظاهري بالفعل مع X2Go Server وهو جاهز لقبول اتصالات العميل. للاتصال بسطح المكتب الرسومي الجهاز الظاهري Linux، أكمل الإجراء التالي بشأن العميل لديك:

  1. قم بتنزيل عميل X2Go وتثبيته للنظام الأساسي للعميل من X2Go.

  2. دوّن عنوان IP العام للجهاز الظاهري. في مدخل Microsoft Azure، افتح الجهاز الظاهري الذي أنشأته للعثور على هذه المعلومات.

    لقطة شاشة تعرض عنوان IP العام للجهاز الظاهري.

  3. تشغيل عميل X2Go. إذا لم ينبثق جزء جلسة عمل جديدة تلقائيا، فحدد جلسة>عمل جديدة.

  4. في جزء التكوين الناتج، أدخل معلمات التكوين هذه:

    • جلسة العمل:
      • Host: أدخل عنوان IP للجهاز الظاهري لديك، والذي ذكرته سابقًا.
      • Login: أدخل اسم المستخدم على الجهاز الظاهري لـ Linux.
      • منفذ SSH: اتركه بالقيمة الافتراضية 22.
      • Session type: قم بتغيير القيمة إلى XFCE. حاليًا، يدعم الجهاز الظاهري لـ Linux سطح المكتب XFCE فقط.
    • الوسائط: يمكنك إيقاف تشغيل دعم الصوت وطباعة العميل إذا لم تكن بحاجة إلى استخدامها.
    • المجلدات المشتركة: استخدم علامة التبويب هذه لإضافة دليل جهاز العميل الذي تريد تحميله على الجهاز الظاهري.

    لقطة شاشة تعرض تفضيلات جلسة عمل X2Go جديدة.

  5. حدد موافق.

  6. حدد المربع في الجزء الأيسر من جزء X2Go لإظهار جزء تسجيل الدخول للجهاز الظاهري الخاص بك.

  7. أدخل كلمة المرور الخاصة بـ الجهاز الظاهري لديك.

  8. حدد موافق.

  9. قد تحتاج إلى منح X2Go إذنا لتجاوز جدار الحماية لإنهاء عملية الاتصال.

  10. يجب أن تشاهد الآن الواجهة الرسومية لـ Ubuntu DSVM لديك.

JupyterHub وJupyterLab

يقوم Ubuntu DSVM بتشغيل JupyterHub، وهو خادم Jupyter متعدد الاستخدام. للاتصال، اتبع الخطوات التالية:

  1. لاحظ عنوان IP العام للجهاز الظاهري الخاص بك. للعثور على هذه القيمة، ابحث عن الجهاز الظاهري وحدده في مدخل Microsoft Azure، كما هو موضح في لقطة الشاشة هذه.

    لقطة شاشة تعرض عنوان IP العام لجهازك الظاهري.

  2. من جهازك المحلي، افتح مستعرض ويب وانتقل إلى https://your-vm-ip:8000. استبدل your-vm-ip بعنوان IP الذي لاحظته سابقا.

  3. من المحتمل أن يمنعك المستعرض من فتح الجزء مباشرة. قد يخبرك أن هناك خطأ في الشهادة. يوفر DSVM الأمان مع شهادة موقعة ذاتيا. ستسمح لك معظم المستعرضات بالاختيار بعد هذا التحذير. سيستمر العديد من المتصفحات في توفير نوع من التحذير المرئي حول الشهادة خلال جلسة الويب الخاصة بك.

    إذا رأيت ERR_EMPTY_RESPONSE رسالة الخطأ في المستعرض، فتأكد من الوصول إلى الجهاز عن طريق الاستخدام الصريح لبروتوكول HTTPS . لا يعمل HTTP أو عنوان الويب فقط لهذه الخطوة. إذا أدخلت عنوان الويب بدون https:// في سطر العنوان، فسيتم تعيين معظم المستعرضات افتراضيا إلى http وسيظهر الخطأ.

  4. أدخل اسم المستخدم وكلمة المرور اللذين استخدمتهما لإنشاء الجهاز الظاهري وتسجيل الدخول، كما هو موضح في لقطة الشاشة هذه.

    لقطة شاشة تعرض جزء تسجيل الدخول إلى JupyterHub.

    إذا تلقيت خطأ 500 في هذه المرحلة، فمن المحتمل أنك استخدمت أحرفا كبيرة في اسم المستخدم الخاص بك. هذه المشكلة هي تفاعل معروف بين JupyterHub ومصدق PAM الذي يستخدمه.

    إذا تلقيت خطأ "يتعذر الوصول إلى هذه الصفحة"، فمن المحتمل أن تحتاج أذونات مجموعة أمان الشبكة (NSG) إلى تعديل. في مدخل Microsoft Azure، ابحث عن مورد NSG ضمن مجموعة الموارد الخاصة بك. للوصول إلى JupyterHub من الإنترنت العام، يجب أن يكون لديك منفذ 8000 مفتوح. (تظهر الصورة أنه تم تكوين هذا الجهاز الظاهري للوصول في الوقت المناسب، وهو ما نوصي به بشدة. لمزيد من المعلومات، راجع تأمين منافذ الإدارة الخاصة بك باستخدام الوصول في الوقت المناسب.)

    لقطة شاشة تعرض قيم تكوين NSG.

  5. استعرض نماذج دفاتر الملاحظات المتوفرة.

JupyterLab، الجيل القادم من دفاتر Jupyter وJupyterHub متاح أيضًا. للوصول إليه، سجل الدخول إلى JupyterHub. ثم استعرض للوصول إلى عنوان URL https://your-vm-ip:8000/user/your-username/lab. استبدل اسم المستخدم الخاص بك باسم المستخدم الذي اخترته عند تكوين الجهاز الظاهري. مرة أخرى، قد تمنعك أخطاء الشهادة المحتملة في البداية من الوصول إلى الموقع.

لتعيين JupyterLab كخادم دفتر الملاحظات الافتراضي، أضف هذا السطر إلى /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py:

c.Spawner.default_url = '/lab'

الخطوات التالية

  • راجع علوم البيانات على معاينة Data Science Virtual Machine for Linux لمعرفة كيفية القيام بالعديد من مهام علوم البيانات الشائعة باستخدام Linux DSVM المتوفر هنا.
  • جرب الأدوات التي تصفها هذه المقالة لاستكشاف أدوات علم البيانات المختلفة على DSVM. يمكنك أيضا تشغيل dsvm-more-info على shell داخل الجهاز الظاهري للحصول على مقدمة أساسية ومؤشرات لمزيد من المعلومات حول الأدوات المثبتة على الجهاز الظاهري.
  • تعرف على كيفية بناء حلول تحليلية بشكل منهجي باستخدام عملية علوم بيانات الفريق.
  • راجع معرض الذكاء الاصطناعي Azure للحصول على نماذج التعلم الآلي وتحليلات البيانات التي تستخدم خدمات Azure الذكاء الاصطناعي.
  • راجع الوثائق المرجعية المناسبة لهذا الجهاز الظاهري.