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[OneAI 文件](/s/xKNcU3O5D)

# 筆記本服務

筆記本服務整合了主流的開發環境，包括 JupyterLab 互動式開發環境、深度學習框架（TensorFlow、PyTorch、 MXNet）與套件以及支援資料科學語言（Julia、R）與數據分析引擎（Spark），讓您快速建立深度學習或資料科學的開發環境，進行程式開發、測試、執行與除錯，或與團隊成員分享協作。

## 建立筆記本服務
* 從服務列表點選「**筆記本服務**」，在「**筆記本服務**」頁面點擊「**+建立**」。


#### 1. 基本資訊

* 填寫名稱、描述並選擇開發框架，接著點擊「**下一步：硬體設定>**」。


:::info
:bulb: **提示：開發框架**

系統目前提供的人工智慧開發框架及軟體如下：

| TensorFlow | PyTorch | MXNet | CUDA | DataScience | PySpark |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| JupyterLab 2.x | JupyterLab 2.x | JupyterLab 2.x | JupyterLab 3.x | JupyterLab 3.x | JupyterLab 3.x |
| AIMaker | AIMaker | AIMaker | AIMaker | AIMaker | AIMaker |
| boto3 | boto3 | boto3 | boto3 | boto3 | boto3 |
| Elyra | Elyra | Elyra | Elyra | Elyra| Elyra |
| NVIDIA packages | NVIDIA packages | NVIDIA packages | NVIDIA packages | R | |
| TensorBoard | TensorBoard | TensorBoard | xeus-cling | Julia | |
| | | | Numba | | |
:::

#### 2. 硬體設定
* 依您的運算需求，選擇合適的硬體規格配置，亦可點擊「**查看目前已可用配額**」，檢視目前系統及專案的資源配額及已用量，接著點擊「**下一步：儲存>**」。

#### 3. 儲存

* 接著設定筆記本的儲存資訊，系統設定筆記本的預設路徑為 **`/workspace`**，故您至少須選擇一個儲存體掛載為 **`/workspace`**，作為筆記本的工作環境，完成後點擊「**下一步：變數設定>**」。點擊「**新增**」，可依需求增加掛載其他儲存體。


#### 4. 檢閱+建立
* 檢查筆記本服務的建立資訊，確定後點擊「**建立**」。

## 筆記本管理

* 筆記本建立成功後會出現在筆記本服務列表，點擊該列表可查看筆記本的詳細資訊。


* 進入筆記本服務詳細資料頁面，可以檢視筆記本的基本資訊、連線、儲存等設定，或透過上方的命令列圖示執行「**啟動**」、「**停止**」、「**編輯**」、「**删除**」及「**重新整理**」等功能。


### 日誌

* 點擊「**查看日誌**」，可查看筆記本的日誌資訊。


### 啟動筆記本
* 在「**連線**」區塊，點擊「**啟動**」即可在瀏覽器中開啟 JupyterLab 服務。


:::info
:bulb: **提示：** 「**Launcher**」頁面所顯示的軟體選項會因為在建立筆記本服務時選擇的開發框架而不同。
:::

:::info
:bulb: **提示：** **JupyterLab** 的使用說明請參見 [**JupyterLab 官方文件**](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html)。
:::

## 修改筆記本服務設定
依使用上的需求，您可以隨時變更筆記本服務的設定，例如：選取更強大的硬體規格以提升運算效能、變更開發框架或掛載其他的資料儲存來源。

* 進入筆記本服務詳細資料頁面，點擊上方命令列 **編輯** 圖示。


* 編輯筆記本服務變更筆記本服務的描述、開發框架、硬體設定及儲存等設定，完成後點擊「**儲存編輯**」。

:::info
:bulb: **提示：** 編輯筆記本服務設定前請先儲存您的文檔，編輯完成後服務需重啟才會生效。
:::

## 安裝其他 Python 套件

如果您需要安裝其他開發所需的 Python 套件，可在筆記本根目錄下的 **requirements.txt** 中新增所需要的 Python 套件。**requirements.txt** 的格式可參見下方 Python 官方提供的 [**requirements.txt 範例**](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/requirements-file-format/#example)。

###### Requirements without Version Specifiers ######
pytest
pytest-cov
beautifulsoup4

###### Requirements with Version Specifiers ######
#   See https://www.python.org/dev/peps/pep-0440/#version-specifiers
docopt == 0.6.1             # Version Matching. Must be version 0.6.1
keyring >= 4.1.1            # Minimum version 4.1.1
coverage != 3.5             # Version Exclusion. Anything except version 3.5
Mopidy-Dirble ~= 1.1        # Compatible release. Same as >= 1.1, == 1.*

###### Refer to other requirements files ######
-r other-requirements.txt

###### A particular file ######
./downloads/numpy-1.9.2-cp34-none-win32.whl
http://wxpython.org/Phoenix/snapshot-builds/wxPython_Phoenix-3.0.3.dev1820+49a8884-cp34-none-win_amd64.whl

###### Additional Requirements without Version Specifiers ######
#   Same as 1st section, just here to show that you can put things in any order.
rejected
green

* 修改並儲存 **requirements.txt** 後，需重新啟動筆記本服務才會安裝新增的套件。請關閉筆記本，回到筆記本服務詳細資料頁面，點擊上方的命令列「**停止**」圖示，稍後再點擊「**啟動**」。


* 如果希望立即使用新的套件，可透過下列方式，安裝後再重啟核心（Restart Kernel）以確保成功滙入套件。
- 在 Python Notebook 中執行 **`%pip install -r requirements.txt`**
- 在 JupyterLab 的 Terminal 中執行 **`pip install -r requirements.txt`**


## 資源監控
* 從服務列表選單選擇「**資源監控**」進入資源監控服務頁面，再點選左側選單「**筆記本服務**」進入「**筆記本服務監控**」頁面。
* 筆記本服務監控提供筆記本服務的監控指標及使用量細節資訊，包括 CPU 使用量、GPU 使用量及記憶體使用量的監控儀表板。


* 點選所有服務選單可篩選特定的服務名稱。


### 選擇特定期間

* 點選期間選單可篩選特定的期間，例如：1 天、7 天、14 天、1 個月、3 個月、6 個月、1 年或自訂。


### 使用量細節
* 點擊上方「**使用量細節**」可檢視筆記本服務的使用量細節。