Hızlı Başlangıç: Linux için Veri Bilimi Sanal Makinesi ayarlama (Ubuntu)

Ubuntu 18.04 ve Ubuntu 20.04 Veri Bilimi Sanal Makineler ile çalışmaya başlayın.

Önkoşullar

Ubuntu 18.04 veya Ubuntu 20.04 Veri Bilimi Sanal Makinesi oluşturmak için bir Azure aboneliğiniz olmalıdır. Azure'i ücretsiz deneyin.

Not

Ücretsiz Azure hesapları GPU özellikli sanal makine SKU'larını desteklemez.

Linux için Veri Bilimi Sanal Makinesi oluşturma

Ubuntu 18.04 veya Ubuntu 20.04'ten Veri Bilimi Sanal Makinesi örneğini oluşturma adımları şunlardır:

  1. Azure Portal gidin. Henüz oturum açmadıysanız Azure hesabınızda oturum açmanız istenebilir.

  2. "Veri bilimi sanal makinesi" yazıp "Veri Bilimi Sanal Makinesi- Ubuntu 18.04" veya "Veri Bilimi Sanal Makinesi- Ubuntu 20.04" seçeneğini belirleyerek sanal makine listesini bulun

  3. Sonraki pencerede Oluştur'u seçin.

  4. "Sanal makine oluştur" dikey penceresine yönlendirilmelisiniz.

  5. Sihirbazın her adımını yapılandırmak için aşağıdaki bilgileri girin:

    1. Temel Bilgiler:

      • Abonelik: Birden fazla aboneliğiniz varsa makinenin oluşturulacağı ve faturalandırılacağı aboneliği seçin. Bu abonelikte kaynak oluşturma ayrıcalıklarına sahip olmanız gerekir.

      • Kaynak grubu: Yeni bir grup oluşturun veya var olan bir grubu kullanın.

      • Sanal makine adı: Sanal makinenin adını girin. Bu ad Azure portal kullanılır.

      • Bölge: En uygun veri merkezini seçin. En hızlı ağ erişimi için, verilerinizin çoğunu barındıran veya fiziksel konumunuza en yakın olan veri merkezidir. Azure Bölgeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

      • Resim: Varsayılan değeri bırakın.

      • Boyut: Bu seçenek, genel iş yükleri için uygun bir boyutla otomatik olarak doldurulmalıdır. Azure'da Linux VM boyutları hakkında daha fazla bilgi edinin.

      • Kimlik doğrulama türü: Daha hızlı kurulum için "Parola" seçeneğini belirleyin.

        Not

        JupyterHub kullanmayı planlıyorsanız JupyterHub SSH ortak anahtarlarını kullanacak şekilde yapılandırılmadığından "Parola" seçeneğini belirlediğinizden emin olun.

      • Kullanıcı adı: Yönetici kullanıcı adını girin. Sanal makinenizde oturum açmak için bu kullanıcı adını kullanacaksınız. Bu kullanıcı adının Azure kullanıcı adınızla aynı olması gerekmez. Büyük harf kullanmayın.

        Önemli

        Kullanıcı adınızda büyük harf kullanırsanız JupyterHub çalışmaz ve 500 iç sunucu hatasıyla karşılaşırsınız.

      • Parola: Sanal makinenizde oturum açmak için kullanacağınız parolayı girin.

    2. Gözden geçir ve oluştur’u seçin.

    3. Gözden geçir+oluştur

      • Girdiğiniz tüm bilgilerin doğru olduğunu doğrulayın.
      • Oluştur’u seçin.

    Sağlama yaklaşık 5 dakika sürmelidir. Durum Azure portal görüntülenir.

Ubuntu Veri Bilimi Sanal Makinesi erişme

Ubuntu DSVM'ye üç yoldan biriyle erişebilirsiniz:

  • Terminal oturumları için SSH
  • Grafik oturumları için X2Go
  • Jupyter not defterleri için JupyterHub ve JupyterLab

SSH

VM'nizi SSH kimlik doğrulamasıyla yapılandırdıysanız, metin kabuğu arabirimi için 3. adımın Temel Bilgiler bölümünde oluşturduğunuz hesap kimlik bilgilerini kullanarak oturum açabilirsiniz. Windows puTTY gibi bir SSH istemci aracı indirebilirsiniz. Grafik masaüstü (X Pencere Sistemi) tercih ederseniz PuTTY üzerinde X11 iletmeyi kullanabilirsiniz.

Not

X2Go istemcisi testte X11 iletmeden daha iyi performans sergiledi. Grafik masaüstü arabirimi için X2Go istemcisini kullanmanızı öneririz.

X2Go

Linux VM zaten X2Go Server ile sağlanır ve istemci bağlantılarını kabul etmeye hazırdır. Linux VM grafik masaüstüne bağlanmak için istemcinizde aşağıdaki yordamı tamamlayın:

  1. X2Go sayfasından istemci platformunuza uygun X2Go istemcisini indirip yükleyin.

  2. Oluşturduğunuz sanal makineyi açarak Azure portal bulabileceğiniz sanal makinenin genel IP adresini not edin.

    Ubuntu machine IP address

  3. X2Go istemcisini çalıştırın. "Yeni Oturum" penceresi otomatik olarak açılmazsa Oturum -> Yeni Oturum'a gidin.

  4. Açılan yapılandırma penceresine aşağıdaki yapılandırma parametrelerini girin:

    • Session (Oturum) sekmesi:
      • Ana bilgisayar: Önceden not aldığınız VM'nizin IP adresini girin.
      • Login (Oturum Açma Adı): Linux VM'nin kullanıcı adını girin.
      • SSH Port (SSH Bağlantı Noktası): Varsayılan değer olan 22'de bırakın.
      • Session Type (Oturum Türü): Değeri XFCE olarak değiştirin. Linux VM şu an için yalnızca XFCE masaüstünü desteklemektedir.
    • Media (Medya) sekmesi: Ses ve istemcide yazdırma desteğine ihtiyacınız yoksa kapatabilirsiniz.
    • Paylaşılan klasörler: VM'ye bağlamak istediğiniz istemci makine dizinini eklemek için bu sekmeyi kullanın.

    X2go configuration

  5. Tamam’ı seçin.

  6. VM'nizin oturum açma ekranını açmak için X2Go penceresinin sağ bölmesindeki kutuya tıklayın.

  7. VM'nizin parolasını girin.

  8. Tamam’ı seçin.

  9. Bağlantının kurulması için X2Go'ya güvenlik duvarınızı atlama izni vermeniz gerekebilir.

  10. Şimdi Ubuntu DSVM'nizin grafik arabirimini görmeniz gerekir.

JupyterHub ve JupyterLab

Ubuntu DSVM, çok kullanıcılı bir Jupyter sunucusu olan JupyterHub'ı çalıştırır. Bağlanmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Azure portal vm'nizi arayarak ve seçerek VM'nizin genel IP adresini not edin. Ubuntu machine IP address

  2. Yerel makinenizden bir web tarayıcısı açın ve adresine gidin https://your-vm-ip:8000ve "your-vm-ip" yerine daha önce not ettiğiniz IP adresini yazın.

  3. Tarayıcınız, bir sertifika hatası olduğunu belirterek sayfayı doğrudan açmanızı büyük olasılıkla engeller. DSVM, otomatik olarak imzalanan bir sertifika aracılığıyla güvenlik sağlar. Çoğu tarayıcı, bu uyarıdan sonra tıklamanıza izin verir. Birçok tarayıcı, Web oturumunuz boyunca sertifika hakkında bir tür görsel uyarı sağlamaya devam eder.

    Not

    Tarayıcınızda hata iletisini görürsenizERR_EMPTY_RESPONSE, http veya yalnızca web adresi kullanarak değil, açıkça HTTPS protokollerini kullanarak makineye erişdiğinizden emin olun. Web adresini adres satırına eklemeden https:// yazarsanız, tarayıcıların çoğu varsayılan olarak httpolur ve bu hatayı görürsünüz.

  4. VM'yi oluşturmak için kullandığınız kullanıcı adını ve parolayı girin ve oturum açın.

    Enter Jupyter login

    Not

    Bu aşamada 500 Hatası alırsanız, büyük olasılıkla kullanıcı adınızda büyük harf kullanmışsınızdır. Bu, Jupyter Hub ile kullandığı PAMAuthenticator arasındaki bilinen bir etkileşimdir. "Bu sayfaya ulaşılamıyor" hatası alırsanız, büyük olasılıkla Ağ Güvenlik Grubu izinlerinizin ayarlanması gerekir. Azure portal, Kaynak Grubunuzda Ağ Güvenlik Grubu kaynağını bulun. JupyterHub'a genel İnternet'ten erişmek için 8000 numaralı bağlantı noktasının açık olması gerekir. (Görüntüde bu VM'nin tam zamanında erişim için yapılandırıldığı gösterilmektedir ve bu kesinlikle önerilir. Bkz . Tam zamanında erişimle yönetim bağlantı noktalarınızın güvenliğini sağlama.) Configuration of Network Security Group

  5. Kullanılabilen birçok örnek not defterine göz atın.

Yeni nesil Jupyter notebooks ve JupyterHub olan JupyterLab de kullanılabilir. Buna erişmek için JupyterHub'da oturum açın ve URL'sine https://your-vm-ip:8000/user/your-username/labgöz atın ve "kullanıcı adınız" yerine VM'yi yapılandırırken seçtiğiniz kullanıcı adını yazın. Yeniden, bir sertifika hatası nedeniyle başlangıçta siteye erişiminiz engellenmiş olabilir.

Bu satırı /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.pydeğerine ekleyerek JupyterLab'i varsayılan not defteri sunucusu olarak ayarlayabilirsiniz:

c.Spawner.default_url = '/lab'

Sonraki adımlar

Öğrenme ve keşfetmeye şu şekilde devam edebilirsiniz:

  • Linux için Veri Bilimi Sanal Makinesi veri bilimi kılavuzu, burada sağlanan Linux DSVM ile bazı yaygın veri bilimi görevlerinin nasıl yapılacağını gösterir.
  • Bu makalede açıklanan araçları deneyerek DSVM'deki çeşitli veri bilimi araçlarını keşfedin. Ayrıca, sanal makinede yüklü araçlar hakkında daha fazla bilgi için temel bir giriş ve işaretçiler için sanal makine içindeki kabukta da çalıştırabilirsiniz dsvm-more-info .
  • Takım Veri Bilimi Süreci'ni kullanarak analitik çözümleri sistematik olarak oluşturmayı öğrenin.
  • Azure yapay zeka hizmetlerini kullanan makine öğrenmesi ve veri analizi örnekleri için Azure AI Galerisi'ni ziyaret edin.
  • Bu sanal makine için uygun başvuru belgelerine başvurun .