如何在DigitalOcean上使用机器学习一键式安装映像

该机器学习一键式应用程序图像包括丰富的数据预处理,分析和可视化工具,以及一些最先进的图书馆,可帮助您开始机器学习和深入学习。一旦您使用ML One-Click创建了一个Droplet,您将拥有一套功能强大的工具,可用于实验,研究个人项目,学习或开发使用ML的应用程序。

介绍

我们关于人工智能状态的博客文章讲述了AI和机器学习的流行程度。 机器学习或ML是AI的一个子领域,专注于从数据中学习模型的算法。 ML不仅在开发应用程序中也变得至关重要,而且在分析数据时做出预测,为重要的业务决策提供信息。 因此,ML中使用的技术越来越多地集成在开发人员使用的工具集和他们编写的软件中。

该机器学习一键式应用程序图像包括丰富的数据预处理,分析和可视化工具,以及一些最先进的图书馆,可帮助您开始机器学习和深入学习。

具体来说,该图像包括:

  • 数据科学工具

    • Python 3.5 :一种强调机器学习的生产就绪语言,配置了一些最受欢迎的数学,工程和数据分析软件包。
    • R :一种常用的统计语言,具有很好的绘图工具和统计包。
    • Jupyter笔记本 :一种开源Web应用程序,为交互式编码和计算提供了方便的Web界面。 目前,Jupyter Notebook预先配置了Python 3和R内核。
  • 深度学习工具

    • Theano :一个能够在多维数组上进行高效快速计算的Python库。 Theano是2010年由蒙特利尔的学术研究人员发布的,它是目前使用最悠久的深入学习框架之一。
    • TensorFlow :Google于2015年发布的开源深度学习库。 它是GitHub中最主流的ML存储库。
    • Keras :提供TensorFlow和Theano图书馆简化界面的包装库。 Keras是一个模块化和可扩展的库,可以进行快速原型设计。
    • PyTorch :另一个开放源码的深度学习库经常被用来替代TensorFlow。
  • 图书馆

    • 大熊猫 :用于数据处理,操作和分析的Python库。
    • scikit-learn :一个包含许多传统ML工具的Python库。
    • spaCygensim :允许高级NLP任务的热门Python库。
    • dplyr :用于数据处理的R库。
    • ggplot2 :用于数据可视化的R库。
    • Shiny :用于R的Web应用程序框架用于创建交互式仪表板和应用程序。

一旦您使用ML One-Click创建了一个Droplet,您将拥有一套功能强大的工具,可用于实验,研究个人项目,学习或开发使用ML的应用程序。 本教程将引导您根据ML一键式应用程序映像设置您的Droplet,并访问Jupyter笔记本。

第1步 - 创建机器学习Droplet

要创建机器学习Droplet,请从Droplet创建页面开始 在“ 选择图像”部分中,单击“ 一键应用”选项卡,然后选择机器学习和AI图像。

接下来,为您的Droplet选择一个大小。 我们建议至少2GB的内存,以获得最佳性能与此图像。

最后,选择所需的区域,以及任何其他设置(如私有网络IPv6支持或备份)。 添加任何SSH密钥并填写您的Droplet的主机名。

准备就绪后,单击创建Droplet以启动服务器。 一旦创建,您可以连接到它。

第2步 - 通过SSH访问您的ML Droplet

通过SSH作为用户科学登录到您的Droplet。 如果您以前没有使用过SSH或PuTTY,可以阅读如何使用SSH连接到您的Droplet教程。 确保将your_server_ip替换为Droplet的IP地址,这可以在“Droplet”选项卡中找到。

ssh science@your_server_ip

如果系统提示您输入密码,请输入创建Droplet时通过电子邮件发送的密码,然后按照屏幕提示替换您的临时密码。 如果您使用SSH密钥设置Droplet,那么密钥将用于验证。

机器学习一键式应用程序自动设置可通过浏览器直接访问的Jupyter Notebook。 为了增强安全性,您必须使用身份验证令牌来访问您的Jupyter笔记本。

一旦您登录,您将看到一天的消息,其中容纳必要的身份验证令牌以及访问笔记本电脑所需的URL:

当天的消息
Welcome to Ubuntu 16.04.2 LTS (GNU/Linux 4.4.0-87-generic x86_64)

. . .

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Welcome to the DigitalOcean Machine Learning One-Click!

The "ufw" firewall is enabled. All ports except for 22, 80,
8888 (Juypiter Notebook) and 4000 (ShinyServer) are blocked.

Visit https://do.co/ml to learn more!
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Your login token for the Jupyter Notebook is:
    YOUR_SECRET_TOKEN

To access your Notebook, please go to:
    http://your_server_ip:8888/?token=YOUR_SECRET_TOKEN

如果您稍后需要参考,可以在/etc/update-motd.d/99-one-click文件中找到信息。

您现在已登录到您的机器学习Droplet。 您可以直接从CLI运行Python或R脚本,但在下一步中,我们将告诉您连接到Jupyter笔记本以进行交互式工作。

第3步 - 访问您的Jupyter笔记本

要访问您的Jupyter笔记本,请将日历消息中的URL复制并粘贴到您喜欢的Web浏览器中。 该URL将看起来像http://your_server_ip:8888/?token= YOUR_SECRET_TOKEN

连接后,您将看到一个列出任何正在运行的笔记本的屏幕。 没有开始运行的笔记本电脑,但您可以通过从右上角的下拉菜单中选择新建 ,然后选择首选语言来创建新的笔记本电脑。 机器学习一键式应用程序图像包含Python 3.5和R内核,因此您可以使用它。

下一步

随着您的机器学习一键式应用程序启动并运行,您现在可以开始自己的ML项目的工作。 从这里可以: