مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب + کاربردها

معرفی مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب کار آسانی نیست. زیرا نیاز و ترجیحات کاربران متفاوت است. از طرفی وجود پروژه‌های مختلف و گردش‌های کاری متنوع، نیاز به افزونه‌های متعدد را بیشتر می‌کند. با این حال در ادامه برخی از پر استفاده‌ترین و مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب را آورده‌ایم. با ابر فردوسی همراه باشید.

فهرست مطالب

• کاربرد افزونه های ژوپیتر لب (JupyterLab)
• مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب
• پلاگین‌های مناسب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• نحوه نصب افزونه های ژوپیتر لب
• استفاده از ژوپیتر لب در ابر فردوسی

کاربرد افزونه های ژوپیتر لب (JupyterLab)

مهم ترین افزونه های ژوپیتر لباین است که عملکرد آن را گسترش می‌دهند. یعنی این افزونه‌ها ویژگی‌ها، ابزارها و ترکیبات جدیدی را به محیط JupyterLab می‌افزایند. در ادامه برخی از موارد استفاده از پلاگین یا افزونه‌ها را آورده‌ایم.

• تجسم داده‌ها: برای مثال پلاگین‌های Plotly، Matplotlib و Bokeh.
• کنترل نسخه: برای مثال پلاگین‌های یکپارچه‌سازی Git.
• ویرایش کد: افزونه‌هایی مانند Code Formatter و Linter.
• کاوش داده‌ها: افزونه هایی مانند Pandas Profiling.
• ابزارک‌های تعاملی: مثلا افزونه‌های Widgets.
• یادگیری ماشینی: افزونه‌های TensorFlow ،PyTorch و…
• پردازش داده: پلاگین‌هایی مانند Dask یا Spark.
• افزونه های سفارشی: کاربران با توجه به نیازهای خود ایجاد می‌کنند.
• مستندات: افزونه‌هایی مانند Jupyter Book.
• آموزشی: افزونه هایی با اهداف آموزشی، مانند nbgrader.

مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب

افزونه‌ها یا پلاگین‌های ژوپیتر لب به کاربران اجازه می‌دهند تا محیط کاری خود را به طور چشمگیری بهبود بخشند. مهم‌ ترین افزونه‌ های ژوپیتر لب ویژگی‌هایی را ارائه می‌دهند که باعث افزایش بهره‌وری و سهولت استفاده می‌شوند. در اینجا به برخی از این افزونه‌ها اشاره می‌کنیم.

JupyterLab Git:

این افزونه به کاربران امکان می‌دهد نسخه‌بندی کد را به صورت مستقیم از داخل محیط ژوپیتر لب مدیریت کنند. در پروژه‌های تیمی، مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب مانند Git نقش مهمی در همکاری و بازبینی کد دارند.

JupyterLab Variable Inspector:

این افزونه یک پنجره Inspector متغیر به ژوپیتر اضافه می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد متغیرهای موجود در نوت بوک خود را مشاهده کنند و با آنها تعامل داشته باشند. این پلاگین نام، انواع و مقادیر متغیرها را نمایش می‌دهد و به کاربران کمک می‌کند که کد را اشکال‌زدایی کنند و وضعیت محیط خود را درک کنند.

JupyterLab Plotly:

Plotly یک کتابخانه تجسم داده محبوب است.با این افزونه می‌توان نمودارها را مستقیماً در نوت بوک‌های ژوپیتر اضافه و پشتیبانی کرد. اینگونه کاربران می‌توانند نمودارهای تعاملی و با کیفیت برای تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌ها ایجاد کنند.

JupyterLab Code Formatter:

قالب بندی کد برای حفظ کد سازگار و خوانا بسیار مهم است. این افزونه ابزارهای قالب‌بندی کد مانند Black یا YAPF را در JupyterLab ادغام می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد تا به طور خودکار کد خود را بر اساس دستورالعمل‌های سبک از پیش تعریف‌شده قالب‌بندی کنند.

JupyterLab Widgets:

ویجت‌ها باعث ایجاد رابط‌های کاربری تعاملی، در نوت بوک های ژوپیتر می‌شوند. این افزونه چارچوبی برای ساخت و استفاده از ویجت‌ها فراهم می‌کند. اینگونه کاربران می‌توانند عناصر تعاملی از قبیل sliders، دکمه‌ها، فهرست‌های بازشو و… را برای کاوش داده‌ها یا تنظیم پارامترها در زمان واقعی ایجاد کنند.

فهرست مطالب JupyterLab:

این افزونه فهرستی از محتویات نوت‌بوک‌های JupyterLab را بر اساس سرفصل‌ها و سلول‌های علامت‌گذاری ایجاد می‌کند، که پیمایش در نوت‌بوک‌های طولانی و یافتن بخش‌ها یا زیربخش‌های خاص را آسان‌تر می‌کند.

JupyterLab LaTeX:

LaTeX یک سیستم حروفچینی است که معمولاً برای نوشتن اسناد ریاضی و علمی استفاده می‌شود. این افزونه پشتیبانی از رندر معادلات و عبارات LaTeX را در نوت‌بوک‌های ژوپیتر اضافه می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا محتوای ریاضی حرفه‌ای ایجاد کنند.

JupyterLab Drawio:

Drawio یک ابزار نموداری است که به کاربران اجازه می‌‎دهد که فلوچارت‌ها، نمودارها و تجسم‌ها را مستقیماً در نوت بوک خود ایجاد کنند. این برای نشان دادن مفاهیم، گردش کار و خطوط لوله داده بسیار مفید است.

JupyterLab Debugger:

این افزونه به ژوپیترلب قابلیت اشکال‌زدایی می‌بخشد. کاربران می‌توانند نقاط شکست را تعیین کنند، اجرای کد را طی کنند، متغیرها را بررسی کنند و خطاها را مستقیماً در رابط نوت بوک تشخیص دهند.

JupyterLab Extensions Manager:

این افزونه مدیریت و به‌ روزرسانی سایر افزونه‌ها را آسان می‌کند و به کاربران کمک می‌کند محیط ژوپیتر خود را شخصی‌سازی کنند. آشنایی با مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد بهتری در مدیریت کدها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و ایجاد عناصر تعاملی داشته باشند.

پلاگین‌های مناسب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی به دلیل استفاده گسترده از ابزارها و تکنیک‌های متنوع، به افزونه‌های متعددی در محیط JupyterLab نیاز دارد. مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب قابلیت‌هایی را ارائه می‌دهند که باعث بهبود کارایی و سهولت استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده می‌شوند. در ادامه چند مورد از این افزونه‌ها معرفی شده است.

ویجت‌های JupyterLab:

اگرچه ویجت‌ها مختص هوش مصنوعی نیستند، اما امکان کاوش تعاملی داده‌ها و مدل‌ها رافراهم می‌کنند. به همین دلیل می‌توانند برای کارهای مرتبط با هوش مصنوعی مانند تنظیم پارامتر، ارزیابی مدل و تجسم نتایج ارزشمند باشند.

JupyterLab TensorFlow:

افزونه TensorFlow مجموعه ابزارهایی را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق به طور مستقیم در JupyterLab فراهم می‌کند.

JupyterLab PyTorch:

مشابه پلاگین TensorFlow، این افزونه نیز از یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند. این دو ابزارهایی را برای توسعه و آزمایش شبکه‌های عصبی در ژوپیتر فراهم می‌کند.

JupyterLab Matplotlib/Plotly:

تجسم داده‌ها یک بخش ضروری از AI و گردش کار علم داده است. این پلاگین‌ها منجر به ایجاد نمودار و تجسم‌سازی در ژوپیتر می‌شوند که برای درک داده‌ها و خروجی‌های مدل مفید هستند.

JupyterLab Pandas/Dask:

این افزونه‌ها برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از Pandas یا Dask که معمولاً از کتابخانه‌هایی برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در پایتون استفاده می‌شوند، پشتیبانی می کنند.

JupyterLab Scikit-learn:

Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشینی محبوب در پایتون است که طیف وسیعی از الگوریتم‌ها را برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و موارد دیگر ارائه می‌دهد. این افزونه ابزارهایی را برای ساخت و ارزیابی مدل های یادگیری ماشین در JupyterLab فراهم می‌کند.

JupyterLab Keras:

Keras یک API شبکه‌های عصبی سطح بالا است که می‌تواند در بالای TensorFlow، Theano یا Microsoft Cognitive Toolkit اجرا شود. این افزونه ابزارهایی برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Keras در ژوپیتر فراهم می‌کند.

JupyterLab Jupyter Notebook Conda:

این افزونه ادغام محیط‌های conda را با JupyterLab امکان‌پذیر می‌کند و مدیریت محیط‌ها و وابستگی‌های پایتون را آسان‌تر می‌کند، که اغلب برای پروژه‌های هوش مصنوعی با الزامات کتابخانه پیچیده ضروری است.

اهمیت استفاده از این افزونه‌ها

در مجموع، مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب نقش کلیدی در ساده‌سازی و بهبود فرآیندهای مرتبط با هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. این ابزارها بهره‌وری را افزایش داده و امکان مدیریت بهتر داده‌ها و مدل‌ها را فراهم می‌سازند. انتخاب مناسب از بین مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب به شما کمک می‌کند پروژه‌های خود را با کارایی بیشتری پیش ببرید.

نحوه نصب افزونه های ژوپیتر لب

فرآیند نصب پلاگین های ژوپیتر لب آسان است. این افزونه‌ها را می‌توان با استفاده از pip یا conda نصب کرد، مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب ابزارهای ارزشمندی برای بهبود قابلیت‌های این محیط کاری هستند. در اینجا مراحل نصب افزونه‌ها با هر دو روش توضیح داده شده است.

روش نصب با استفاده از pip:

اگر ژوپیتر لب را با استفاده از پیپ نصب کرده‌اید، باید افزونه‌های آن را نیز با همان روش نصب نمایید. ابتدا مطمئن شوید که JupyterLab را نصب کرده‌اید:

pip install jupyterlab

برای نصب افزونه‌ها از فرمت زیر استفاده کنید. پلاگین نیم را با نام افزونه مورد نظرتان جایگزین کنید:

pip install <plugin-name>

پس از نصب افزونه، باید داشته‌های ژوپیتر را بازسازی کنید تا افزونه‌ها در دسترس قرار بگیرند:

jupyter lab build

پس از تکمیل فرآیند ساخت، ژوپیترلب را start یا restart کنید:

jupyter lab

روش نصب با استفاده از conda:

اگر ژوپیتر لب را با استفاده از conda نصب کرده‌اید، باید افزونه‌های آن را نیز با همان روش نصب نمایید. ابتدا مطمئن شوید که JupyterLab را نصب کرده‌اید:

conda install -c conda-forge jupyterlab

برای نصب افزونه‌های ژوپیتر لب از فرمت زیر استفاده کنید و پلاگین نیم را با نام افزونه موردنظر تعویض کنید:

conda install -c conda-forge <plugin-name>

پس از نصب افزونه، داشته‌های JupyterLab را بازسازی کنید:

jupyter lab build

پس از تکمیل فرآیند Build، ژوپیترلب را start یا restart کنید:

jupyter lab

اکنون باید افزونه‌ جدید در محیط ژوپیترلب شما نصب و در دسترس باشد.

در هر دو روش، نصب و فعال‌سازی افزونه‌های ژوپیتر لب به بازسازی محیط و راه‌اندازی مجدد نیاز دارد. این مراحل تضمین می‌کنند که افزونه‌های جدید به درستی در محیط شما اعمال شوند. با رعایت این دستورالعمل‌ها، می‌توانید مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب موردنظر خود را به سادگی نصب و از آن‌ها استفاده کنید.

استفاده از ژوپیتر لب در ابر فردوسی

استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی مزایای زیادی دارد. در ادامه به معرفی این مزایا خواهیم پرداخت.

۱- عدم وجود محدودیت زمانی

2- قیمت مقرون به‌صرفه با روش PAY AS YOU GO

3- انتخاب میزان منابع پردازشی از قبیل CPU، RAM، هارد

4- امکان انتخاب نوع کارت گرافیک در ابر فردوسی:

(RTX 2080i (11GB

24GB)RTX 3090

(32GB) Tesla v100s 

Tesla a100 (40GB 

5- امکان انتخاب کتابخانه‌ها و افزونه های ژوپیتر لب در ابر فردوسی:

Tensor flow

Pytorch

Pure python

جهت تست رایگان سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی کلیک نمایید.

در پایان

مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب نقشی حیاتی در بهبود عملکرد و افزایش بهره‌ وری این محیط کاری دارند. از افزونه‌های مرتبط با تجسم داده و یادگیری ماشین گرفته تا ابزارهای مدیریت نسخه و ویرایش کد، هر کدام برای ساده‌ سازی فرآیندها و افزایش قابلیت‌ها طراحی شده‌اند. انتخاب و نصب مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب، با توجه به نیازهای کاربران و پروژه‌ها، کمک می‌کند تا تجربه‌ای کارآمدتر و شخصی‌ سازی‌ شده‌ تر داشته باشید.

سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی با ارائه امکاناتی نظیر عدم محدودیت زمانی، منابع قابل تنظیم و امکان استفاده از افزونه‌های متنوع، انتخابی هوشمندانه برای کاربران حرفه‌ای است. با بهره‌گیری از این سرویس، می‌توانید مهم ترین افزونه های ژوپیتر لب را به‌سادگی نصب کرده و از مزایای کامل آن‌ها در پروژه‌های خود بهره ببرید.