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¿Cómo puedo compartir los cuadernos Jupyter con no programadores? (6)
Estoy tratando de entender lo que puedo / no puedo hacer con Jupyter.
Tengo un servidor Jupyter ejecutándose en nuestro servidor interno, accesible a través de VPN y protegido con contraseña.
Soy el único que realmente está creando cuadernos, pero me gustaría que algunos cuadernos sean visibles para otros miembros del equipo de una manera de solo lectura. Idealmente, podría compartir una URL con ellos que marcarían cuando quieran ver el cuaderno con datos actualizados.
Vi opciones de exportación, pero no encuentro ninguna mención de "publicar" o "hacer públicos" portátiles locales en vivo. ¿Es esto imposible? ¿Es quizás una manera incorrecta de pensar cómo debería usarse Jupyter?
Depende de lo que intente hacer con su computadora portátil: ¿desea que el usuario pueda volver a calcular los resultados o simplemente jugar con ellos?
Cuaderno estático
nbviewer es una gran herramienta. Puedes usarlo directamente dentro de Jupyter . Github también tiene un render, por lo que puede vincular directamente su archivo (como https://github.com/my-name/my-repo/blob/master/mynotebook.ipynb )
Cuaderno vivo
Si desea que su usuario pueda volver a calcular algunas partes, también puede usar MyBinder . Toma tiempo iniciar su computadora portátil, pero el resultado lo vale.
Como dijo @Mapl, Google puede alojar su computadora portátil con Colab . Una buena característica es calcular sus celdas en una GPU.
Google ha hecho público recientemente su proyecto interno de colaboración ( enlace aquí ). Puede iniciar un bloc de notas de la misma manera que inicia una hoja de Google o un documento de Google, y luego simplemente compartir el bloc de notas o agregar colaboradores.
Por ahora, esta es la forma más fácil para mí.
La "mejor" manera de compartir un bloc de notas Jupyter es simplemente colocarlo en GitHub (y verlo directamente) o en algún otro enlace público y usar el visor de bloc de notas de Jupyter . Cuando la privacidad es más un problema, existen alternativas, pero ciertamente es más complejo, no hay una forma integrada de hacerlo solo en Jupyter, pero hay un par de opciones:
Aloja tu propio nbviewer
GitHub y Jupyter Notebook Veiwer usan la misma herramienta para renderizar archivos
.ipynb
en HTML estático, esta herramienta es
nbviewer
.
Las instrucciones de instalación son más complejas de lo que estoy dispuesto a entrar aquí, pero si su empresa / equipo tiene un servidor compartido que no requiere acceso con contraseña, entonces podría alojar el nbviewer en ese servidor y dirigirlo a cargar desde su servidor acreditado . Esto probablemente requerirá una configuración más avanzada que la que encontrará en los documentos.
Configurar una secuencia de comandos de implementación
Si no necesita necesariamente actualizar HTML en vivo , puede configurar un script en su servidor acreditado que simplemente usará las opciones de exportación integradas de Jupyter para crear los archivos HTML estáticos y luego enviarlos a un servidor de acceso público.
La sugerencia de Michael de ejecutar su propia instancia de nbviewer es una buena que utilicé en el pasado con un servidor Enterprise Github.
Otra alternativa ligera es tener una celda al final de su computadora portátil que haga una llamada de shell a nbconvert para que se actualice automáticamente después de ejecutar todo:
!ipython nbconvert <notebook name>.ipynb --to html
EDITAR
: Con Jupyter / IPython Big Split, probablemente quieras cambiar esto a
!jupyter nbconvert <notebook name>.ipynb --to html
ahora.
Una excelente manera de hacer esto en WordPress consiste en los siguientes pasos:
Paso 1: abra su computadora portátil Jupyter en un editor de texto y copie el contenido que podría verse así: su archivo .ipynb puede verse así cuando se abre en un editor de texto
Paso 2: Ctrl + A y Ctrl + C este contenido. Luego Ctrl + V esto a un GitHub Gist que debe crear.
Paso 3: Cree una esencia pública e incruste la esencia como siempre incrusta las esencias en WordPress, a saber, vaya al editor HTML y agregue así:
[gist gist_url]
De hecho, he implementado esto en mi blog. Puedes encontrar la publicación here
Una forma más de lograr este objetivo sería usar JupyterHub .
Con JupyterHub puede crear un Hub multiusuario que genera, gestiona y representa múltiples instancias del servidor portátil Jupyter de un solo usuario. Debido a su flexibilidad y opciones de personalización, JupyterHub se puede usar para servir cuadernos a una clase de estudiantes, un grupo corporativo de ciencia de datos o un grupo de investigación científica.
