By Nava Levy, Avocat Dezvoltator, AI/ML
google colab este un mediu popular bazat pe browser pentru executarea codului Python pe notebook-uri Jupyter găzduite și modele de instruire pentru învățarea automată, inclusiv acces gratuit la GPU-uri! Este o platformă excelentă pentru oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată (ML) pentru a învăța și a dezvolta rapid modele ML în Python. Redis este o bază de date cu sursă deschisă în memorie, care este din ce în ce mai utilizată în învățarea automată – de la stocarea în cache, mesagerie și asimilarea rapidă a datelor, la căutare semantică și magazine de caracteristici online. De fapt, bazele de date NoSQL – și în special Redis – au fost numite de Ben Weber, directorul Applied Data Science la Zynga drept una dintre 8 instrumente noi pe care le-a învățat ca cercetător al datelor în 2020.
Redis cu Colab pentru Machine Learning
Datorită utilizării tot mai mari a Redis pentru știința datelor și învățarea automată, este foarte util să puteți rula Redis direct de pe blocnotesul Google Colab! Cu toate acestea, rularea Redis pe Google Colab diferă de modul în care l-ați configura pe computerul local sau folosind Docker. Mai jos vă voi arăta cum, în doi pași simpli, puteți rula Redis pe notebook-ul dvs. Colab, totul direct din browser.
Imagine creată de autor folosind logo-ul Colab (credite imagine: Mediu) și sigla Redis (utilizare potrivita)
Instalarea și rularea Redis pe Colab
Pasul 1: Instalare
Pentru a instala Redis și clientul Redis Python:
%pip instalează redis-server redis
*În timp ce notebook-urile Jupyter acceptă multe limbi, Colab acceptă numai Python. Pentru a utiliza Redis cu Piton, ai nevoie de Client Redis Python. În acest tutorial demonstrăm utilizarea redis-py, un Redis Python Client, pe care îl instalăm folosind %pip install redis
comanda.
**Puteți rula o comandă shell în Jupyter Notebook sau Google Colab cu IPython prefixându-l cu ! caracter sau % pentru a utiliza comenzi magice. O listă de comenzi magice utile pentru oamenii de știință a datelor este descrisă în articol - primele 8 comenzi magice din Jupyter Notebook.
Pasul 2: Porniți serverul Redis
Pentru a porni serverul Redis, rulați:
import redis_server !$redis_server.REDIS_SERVER_PATH --daemonize yes
Alternativ, puteți porni serverul Redis fără comenzi shell, folosind un subproces Python:
import subprocess
import redis_server
subprocess.Popen([redis_server.REDIS_SERVER_PATH])
Asta e! Este atat de simplu.
Conectarea la serverul Redis și funcțiile de comandă Redis
Să ne uităm acum la comenzile de care vom avea nevoie pentru a verifica dacă Redis rulează, să ne conectăm la el și să citim și să scriem date.
Verificați dacă Redis rulează
Dacă doriți să verificați dacă Redis funcționează, vă puteți conecta la server și executați „comanda PING”. Creăm o conexiune la Redis folosind clientul Python redis-py și apoi „ping” serverul:
import redis client = redis.Redis(host = 'localhost', port=6379) client.ping()
Dacă obții True, atunci ești gata!
Exemplu de cod pentru comenzile Redis
Odată conectat la Redis, puteți citi și scrie date cu funcții de comandă Redis. În acest exemplu folosim Redis ca a baza de date cu valori cheie (numit și magazin valori cheie). Următorul fragment de cod atribuie bara de valori tastei Redis foo, o citește înapoi și o returnează:
client.set('foo', 'bar') client.get('foo')
Rezumat
În această postare de blog am văzut cum să rulăm baza de date Redis pe Google Colab, totul din browser-ul tău! Mai întâi am instalat Redis și clientul Redis Python, apoi am pornit serverul Redis și am verificat că rulează prin crearea unei conexiuni la acesta. În cele din urmă, am văzut cum să citim și să scriem date din baza de date Redis folosind funcțiile de comandă Redis. Dacă vrei să te joci singur cu comenzi, aici este un link către Redis cu notebook Colab care include codul din acest tutorial.
Nava Levy este un avocat pentru dezvoltatori pentru știința datelor și MLOps la Redis. Ea și-a început cariera în tehnologie cu o unitate de cercetare și dezvoltare din IDF și mai târziu a avut norocul să lucreze și să susțină tehnologiile Cloud, Big Data și DL/ML/AI chiar când începea valul fiecăreia dintre acestea. Nava este, de asemenea, mentor la acceleratorul MassChallenge și fondatorul LerGO, un proiect EdTech bazat pe cloud. În timpul liber, îi place să meargă pe bicicletă, să jongleze cu 4 mingi și să citească cărți fantezie și SF.
Sursa: https://www.kdnuggets.com/2022/01/running-redis-google-colab.html
- 2020
- 7
- accelerator
- acces
- avocat
- TOATE
- articol
- fiind
- Datele mari
- Blog
- Manuale
- browser-ul
- Carieră
- Cloud
- cod
- conexiune
- Crearea
- credite
- de date
- știința datelor
- om de știință de date
- Baza de date
- baze de date
- Dezvoltator
- în curs de dezvoltare
- Director
- Docher
- EdTech
- inginerii
- Mediu inconjurator
- exemplu
- FANTEZIE
- FAST
- Caracteristică
- În cele din urmă
- First
- fondator
- Gratuit
- funcții
- GitHub
- merge
- bine
- mare
- la indemana
- aici
- Cum
- Cum Pentru a
- HTTPS
- FIL
- imagine
- Inclusiv
- IT
- Jupiter Notebook
- Cheie
- Limbă
- învățat
- învăţare
- LINK
- Listă
- local
- siglă
- masina de învățare
- mesagerie
- ML
- MLOps
- notebook-uri
- deschide
- open-source
- ping
- platformă
- Joaca
- Popular
- Piton
- C&D
- Citind
- cercetare
- Returnează
- Alerga
- funcţionare
- Ştiinţă
- oamenii de stiinta
- Caută
- set
- Coajă
- simplu
- specific
- Începe
- început
- stoca
- a sustine
- Sprijină
- tech
- Tehnologii
- timp
- Unelte
- Pregătire
- tutorial
- valoare
- aventura
- Val
- fără
- Apartamente
- ar
- Zynga