Jupyter KI: Verwenden von generativer KI in Ihrem Jupyter Notebook

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Lynn Mikami

Published on 10.11.2023

Künstliche Intelligenz (KI) ist keine futuristische Vorstellung mehr; sie ist die Gegenwart. Je tiefer wir in die Welt der KI eintauchen, desto unverzichtbarer werden Werkzeuge, die uns unterstützen. Betreten Sie Jupyter KI. Ein Werkzeug, das jeder Data Scientist kennen sollte. Jupyter KI, eine Integration des vielseitigen Jupyter-Ökosystems mit leistungsstarken KI-Fähigkeiten, verspricht eine robuste Plattform für jeden KI-Enthusiasten. Seine interaktive Natur in Kombination mit seiner Anpassungsfähigkeit macht es zu einem unschätzbaren Asset für jeden, der sich für KI interessiert.

In der heutigen digitalen Ära kann eine zuverlässige Plattform für die KI-Entwicklung den Unterschied zwischen einem guten und einem großartigen Projekt ausmachen. Genau hier glänzt Jupyter KI. Egal, ob Sie als Anfänger Ihre ersten Schritte machen oder ein erfahrener Profi sind, das Verständnis dafür, wie Sie die Kraft von Jupyter KI nutzen können, ist entscheidend.

Die Welt der Jupyter Notebooks aufschlüsseln

Was ist Jupyter Notebook? Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die das Erstellen und Teilen von Dokumenten ermöglicht, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erläuternden Text enthalten. Denken Sie daran wie an ein digitales Laborjournal, nur aufgeladen. Es ist eine Umgebung, in der Sie Code schreiben, die Ausgabe sehen, Daten visualisieren und detaillierte Erklärungen schreiben oder Ihren Denkprozess dokumentieren können.

Das Jupyter-Ökosystem verstehen:

• Unterscheidung zwischen Jupyter Notebook, JupyterLab und anderen Werkzeugen:

  • Jupyter Notebook: Dies ist die klassische Oberfläche, über die wir gesprochen haben. Sie eignet sich perfekt für einfache interaktive Arbeitsabläufe.
  • JupyterLab: Eine erweiterte Oberfläche, die modular und erweiterbar ist. Denken Sie an sie als die nächste Generation der Benutzeroberfläche für Project Jupyter. Sie umfasst alles, was Jupyter Notebook bietet und mehr, einschließlich Registerkarten, integrierten Terminals und einem Dateibrowser.
  • Andere Werkzeuge: Da gibt es eine Vielzahl von Werkzeugen, wie JupyterHub (ideal zur Erstellung von Multi-User-Serverumgebungen) und nbviewer (zum Teilen Ihrer Notebooks).

• Vorteile der Verwendung von Jupyter für KI-Projekte:

  • Interaktivität: Sehen Sie sofort die Ausgabe Ihres Codes. Diese sofortige Rückkopplungsschleife ist für die Datenerkundung und das Debuggen von unschätzbarem Wert.
  • Reiche Darstellungen: Visualisieren Sie Daten mit Diagrammen, Bildern und mehr. Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn sind nahtlos integriert.
  • Erweiterbarkeit: Mit unzähligen Erweiterungen können Sie Ihre Arbeitsumgebung anpassen, um die Produktivität zu steigern.
  • Sprachflexibilität: Ob Sie bevorzugen, Python, R, Julia oder eine andere Sprache zu verwenden, Jupyter deckt Sie mit seinem Kernelsystem ab.

Einrichten von Jupyter für KI-Projekte

Für jedes KI-Projekt ist ein solides Fundament erforderlich. Bevor Sie sich in komplexe Algorithmen und Datenmanipulationen stürzen, ist es wichtig, Ihre Jupyter-Umgebung speziell für KI einzurichten.

Installation und Ersteinstellungen:

1. Installieren Sie Anaconda: Es handelt sich um eine kostenlose, Open-Source-Distribution, die das Paketmanagement und die Bereitstellung vereinfacht. Es wird mit Jupyter geliefert. Laden Sie es einfach von der Website von Anaconda (opens in a new tab) herunter und installieren Sie es.
2. Starten Sie Jupyter: Sobald Anaconda installiert ist, können Sie Jupyter Notebook starten, indem Sie jupyter notebook in Ihrem Terminal oder Ihrer Kommandozeile eingeben.
3. Erkunden der Benutzeroberfläche: Nach dem Start werden Sie vom Jupyter-Dashboard begrüßt. Hier können Sie vorhandene Notebooks öffnen oder ein neues erstellen.

Wählen des richtigen Kernels für KI:

• Python ist die Sprache, die für viele KI-Projekte bevorzugt wird, dank ihres umfangreichen Ökosystems von Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch. Um sicherzustellen, dass Sie den Python-Kernel verwenden:
  1. Öffnen Sie ein neues oder vorhandenes Notebook.
  2. Klicken Sie auf "Kernel" im Menü, dann auf "Kernel wechseln" und wählen Sie "Python 3" aus.

Beispielcode, um Ihre Python-Version zu überprüfen:

import sys
print(sys.version)

Dieser Codeabschnitt zeigt die Version von Python an, die Sie in Jupyter ausführen.

Die Grundlagen der KI-Entwicklung meistern

Obwohl die Benutzeroberfläche von Jupyter intuitiv ist, kann das Verständnis ihrer Feinheiten den KI-Entwicklungsprozess erheblich verbessern.

Die Kunst des Schreibens und Ausführens von Code-Zellen:

• Effektives Codieren:

  • Verwenden Sie prägnante und aussagekräftige Variablennamen.
  • Fügen Sie Zeilenkommentare mit # hinzu, um komplexe Codezeilen zu erklären.
  • Organisieren Sie Ihren Code in logische Abschnitte oder Blöcke für eine bessere Lesbarkeit.

• Ausführen und Verwalten von Zellen:

  1. Um eine Zelle auszuführen, klicken Sie einfach auf sie und drücken Sie Shift + Enter. Dadurch wird der Inhalt der Zelle ausgeführt und zur nächsten Zelle gewechselt.
  2. Verwenden Sie Alt + Enter, um eine Zelle auszuführen und eine neue darunter einzufügen.
  3. Wenn Sie die Ausführung einer laufenden Zelle abbrechen müssen, klicken Sie auf das "Stopp" -Symbol in der Symbolleiste oder verwenden Sie die Option Kernel -> Unterbrechen im Menü.

Beispielcode zur Veranschaulichung einer einfachen KI-bezogenen Berechnung:

# Berechnen der Sigmoid-Funktion
import numpy as np
 
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
 
sigmoid(0.5)

Diese Funktion wird in neuronalen Netzwerken häufig als Aktivierungsfunktion verwendet.

Integration von Datenvisualisierungen:

Eine herausragende Funktion von Jupyter ist die nahtlose Integration von Visualisierungen. Die Möglichkeit, Diagramme und Grafiken inline anzuzeigen, ist ein großer Vorteil für jeden Data Scientist.

• Vorstellung von Bibliotheken:
  • Matplotlib: Eine vielseitige Plotting-Bibliothek für Python. Sie eignet sich hervorragend zum Erstellen von statischen, interaktiven und animierten Visualisierungen.
  • Seaborn: Aufbauend auf Matplotlib stellt es eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erstellen ansprechender statistischer Grafiken bereit.
  • Plotly: Ermöglicht die Erstellung von visuell ansprechenden interaktiven Plots.

Beispielcode zur Erzeugung eines einfachen Plots mit Matplotlib:

importiere matplotlib.pyplot als plt
importiere numpy als np
 
# Generiere Daten
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
# Erstelle ein einfaches Diagramm
plt.plot(x, y)
plt.title('Einfache Sinuswelle')
plt.xlabel('X-Werte')
plt.ylabel('Y-Werte')
plt.show()

Dieser Code zeigt eine Sinuswelle, die die einfache Visualisierung von Daten in Jupyter demonstriert.

Fortgeschrittene Techniken in Jupyter AI

KI geht nicht nur darum, Zahlen zu verarbeiten. Es geht darum, zu optimieren, anzupassen und Grenzen zu überschreiten. Fortgeschrittene Techniken zu beherrschen, kann Ihre Projekte von gut zu großartig machen.

Integration von Machine Learning-Bibliotheken:

• TensorFlow: Eine Open-Source-Softwarebibliothek für Datenfluss und differenzierbare Programmierung. TensorFlow eignet sich hervorragend für das Training und die Inferenz von Deep-Learning-Modellen.

Beispielscode zur Definition eines einfachen neuronalen Netzwerks mit TensorFlow:

import tensorflow as tf
 
# Erstelle ein einfaches neuronales Netzwerkmodell
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
 
model.summary()

Dieser Codeausschnitt zeigt die Erstellung eines einfachen neuronalen Netzwerks mit einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht.

• PyTorch: Eine weitere Open-Source-Machine-Learning-Bibliothek auf Basis der Torch-Bibliothek, die für Anwendungen wie Computer Vision und Natural Language Processing verwendet wird.

Indem Sie tief in Jupyter AI eintauchen, können Sie sein wahres Potenzial nutzen. Ob es darum geht, komplexe Datensätze zu visualisieren, ausgeklügelte Algorithmen zu schreiben oder leistungsstarke Machine-Learning-Bibliotheken zu integrieren, Jupyter AI dient als robuste Plattform für alle KI-Enthusiasten. Die Reise mag einschüchternd erscheinen, aber mit den richtigen Werkzeugen und Kenntnissen gibt es keine Grenzen!

Jupyter AI-Erweiterungen und -Verbesserungen

Kein Werkzeug ist von Anfang an perfekt, aber Jupyter Notebooks sind sehr erweiterbar und können daher problemlos an Ihre KI-Bedürfnisse angepasst werden.

Jupyter Magic-Befehle: Was ist Jupyter Magic? Magische Befehle erweitern die normale Python-Syntax in Jupyter. Diese Befehle werden mit % für Inline-Operationen oder %% für Zellenoperationen gekennzeichnet.

• Zeilenmagie mit %: Beeinflusst nur die spezifische Zeile, in der der Befehl geschrieben ist.
  • Beispiel: %time gibt Ihnen die Ausführungszeit einer einzelnen Anweisung.

%time x = [i for i in range(1000000)]

• Zellenmagie mit %%: Beeinflusst die gesamte Zelle.
  • Beispiel: %%writefile schreibt den Inhalt einer Zelle in eine Datei.

%%writefile sample.txt
Dies ist ein Beispielsatz, der von Jupyter aus geschrieben wurde!

Erweiterungen für KI-Entwickler: Das Jupyter-Ökosystem bietet eine Vielzahl von Erweiterungen, die speziell für KI-Entwickler entwickelt wurden. Einige beliebte sind:

• nbextension: Diese Erweiterung bietet eine Sammlung verschiedener Verbesserungen für Notebooks. Von Code-Faltung bis zur Generierung von Inhaltsverzeichnissen ist sie ein Muss.

Beispielhinweis zur Installation von nbextension:

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

• Jupyter-tensorboard: Für diejenigen, die tief in TensorFlow eintauchen, integriert diese Erweiterung TensorBoard, das Visualisierungstoolkit von TensorFlow.

pip install jupyter-tensorboard

• RISE: Perfekt für diejenigen, die ihre KI-Ergebnisse präsentieren möchten. Es verwandelt Jupyter-Notebooks in interaktive Diashows.

pip install RISE

Jupyter AI-Alternativen: Online-Jupyter-Notebook-Plattformen

Beachten Sie, dass nicht alle diese Online-Jupyter-Notebook-Plattformen für KI geeignet sind

1. Google Colab:

   • Übersicht: Ein Cloud-basierter Ableger von Jupyter Notebook, der die Ausführung von Python-Code im Browser unterstützt.
   • Einzigartige Funktion: Bietet kostenlosen GPU-Zugriff, was es für Deep-Learning-Aufgaben geeignet macht.

2. Deepnote:

   • Übersicht: Eine Online-Jupyter-kompatible Plattform, die sich auf kollaboratives Data Science konzentriert.
   • Einzigartige Funktion: Echtzeit-Kollaboration mit Versionskontrolle zur Verbesserung von teambasierten Projekten.

3. Kaggle Kernels:

   • Übersicht: Von Kaggle, diese Plattform ermöglicht es Benutzern, Python-Code im Browser auszuführen und legt den Schwerpunkt auf Data Science und Machine Learning.
   • Einzigartige Funktion: Nahtlose Integration mit Kaggle-Datensätzen und -Wettbewerben.

4. Microsoft Azure Notebooks:

   • Übersicht: Ein Cloud-basierter Jupyter-Notebook-Dienst von Microsoft mit Schwerpunkt auf KI und Machine Learning.
   • Einzigartige Funktion: Integration mit verschiedenen Azure-Diensten für ein umfassendes Cloud-KI-Entwicklungserlebnis.