আপনার ল্যাপটপে চলমান স্থানীয় Jupyter Notebook সার্ভারের সাথে Google Colab কানেক্ট করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটি আপনাকে Google Colab দ্বারা প্রদত্ত সহযোগী বৈশিষ্ট্য এবং ক্লাউড-ভিত্তিক সংস্থানগুলি থেকে উপকৃত হওয়ার সাথে সাথে আপনার স্থানীয় মেশিনের শক্তিকে কাজে লাগাতে দেয়।
প্রথমে নিশ্চিত করুন যে আপনার ল্যাপটপে জুপিটার নোটবুক ইনস্টল করা আছে। আপনার কাছে এটি না থাকলে, আপনি আপনার অপারেটিং সিস্টেমের জন্য অফিসিয়াল জুপিটার ডকুমেন্টেশন অনুসরণ করে এটি ইনস্টল করতে পারেন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, একটি টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট খুলুন এবং স্থানীয় সার্ভার শুরু করতে "jupyter notebook" কমান্ডটি চালান।
এর পরে, আপনাকে জুপিটার নোটবুক সার্ভারটি ইন্টারনেটে প্রকাশ করতে হবে। এটি এনগ্রোক নামক একটি টুল ব্যবহার করে অর্জন করা যেতে পারে। এনগ্রোক আপনার স্থানীয় সার্ভারে একটি সুরক্ষিত টানেল তৈরি করে, যা বাহ্যিক অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়। ngrok ব্যবহার করতে, অফিসিয়াল ওয়েবসাইট থেকে এটি ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, একটি নতুন টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট খুলুন এবং "ngrok http 8888" কমান্ডটি চালান (ধরে নিন আপনার জুপিটার নোটবুক সার্ভার ডিফল্ট পোর্ট 8888 এ চলছে)। Ngrok একটি অনন্য URL তৈরি করবে যা আপনি যেকোনো জায়গা থেকে আপনার স্থানীয় সার্ভার অ্যাক্সেস করতে ব্যবহার করতে পারেন।
Ngrok URL পাওয়ার পর, একটি নতুন Google Colab নোটবুক খুলুন। প্রথম ঘরে, নিম্নলিখিত কোডটি চালান:
python !pip install jupyter_http_over_ws !jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws !jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
এই কোডটি প্রয়োজনীয় প্যাকেজ ইনস্টল করে, জুপিটার সার্ভার এক্সটেনশন সক্ষম করে এবং পোর্ট 8888-এ সার্ভারটি শুরু করে। আপনার স্থানীয় সার্ভারটি অন্য পোর্টে চললে পোর্ট নম্বরটি প্রতিস্থাপন করতে ভুলবেন না।
প্রথম ঘরে কোডটি কার্যকর করার পরে, একটি URL প্রদর্শিত হবে। এই URLটি অনুলিপি করুন এবং এটিকে "https://colab.research.google.com/github/" দিয়ে প্রিফিক্স করে একটি নতুন কক্ষে আটকান। উদাহরণস্বরূপ, URLটি "https://abcdef123.ngrok.io" হলে, আপনাকে নতুনটিতে "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" লিখতে হবে কোষ
পরিশেষে, পরিবর্তিত URL ধারণকারী ঘর চালান। এটি Google Colab এবং আপনার স্থানীয় Jupyter Notebook সার্ভারের মধ্যে একটি সংযোগ স্থাপন করবে। আপনি এখন Google Colab থেকে সরাসরি আপনার স্থানীয় সার্ভারে কোড অ্যাক্সেস করতে এবং চালাতে পারেন।
এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই সংযোগটি অস্থায়ী এবং আপনি যদি এনগ্রোক সেশন বন্ধ করেন বা আপনার স্থানীয় জুপিটার নোটবুক সার্ভারটি পুনরায় চালু করেন তবে এটি হারিয়ে যাবে। পুনরায় সংযোগ করার জন্য আপনাকে প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করতে হবে।
আপনার ল্যাপটপে চলমান স্থানীয় Jupyter Notebook সার্ভারের সাথে Google Colab-কে কানেক্ট করতে, আপনাকে Jupyter Notebook ইনস্টল করতে হবে, ngrok ব্যবহার করে এটি ইন্টারনেটে প্রকাশ করতে হবে, Google Colab-এ প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইনস্টল করতে হবে এবং প্রদত্ত কোডটি সংশোধন ও চালিয়ে একটি সংযোগ স্থাপন করতে হবে। এটি আপনাকে Google Colab-এর সহযোগী বৈশিষ্ট্যের সাথে আপনার স্থানীয় মেশিনের শক্তিকে একত্রিত করতে দেয়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
- গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
- CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
- CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
- টেনসরফ্লো কি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) এর প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন