Google Colab کو اپنے لیپ ٹاپ پر چلنے والے مقامی Jupyter Notebook سرور سے منسلک کرنے کے لیے، آپ کو چند مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ عمل آپ کو اپنی مقامی مشین کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے جب کہ ابھی بھی Google Colab کی طرف سے فراہم کردہ تعاونی خصوصیات اور کلاؤڈ پر مبنی وسائل سے مستفید ہوتے ہیں۔
سب سے پہلے، اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کے لیپ ٹاپ پر Jupyter Notebook انسٹال ہے۔ اگر آپ کے پاس یہ نہیں ہے، تو آپ اپنے آپریٹنگ سسٹم کے لیے آفیشل Jupyter دستاویزات کی پیروی کرکے اسے انسٹال کر سکتے ہیں۔ انسٹال ہونے کے بعد، ٹرمینل یا کمانڈ پرامپٹ کھولیں اور مقامی سرور کو شروع کرنے کے لیے "jupyter notebook" کمانڈ چلائیں۔
اگلا، آپ کو Jupyter Notebook سرور کو انٹرنیٹ پر بے نقاب کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ اینگروک نامی ٹول کا استعمال کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے۔ اینگروک آپ کے مقامی سرور کے لیے ایک محفوظ سرنگ بناتا ہے، جو بیرونی رسائی کی اجازت دیتا ہے۔ ngrok استعمال کرنے کے لیے، اسے آفیشل ویب سائٹ سے ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں۔ انسٹال ہونے کے بعد، ایک نیا ٹرمینل یا کمانڈ پرامپٹ کھولیں اور "ngrok HTTP 8888" کمانڈ چلائیں (فرض کریں کہ آپ کا Jupyter Notebook سرور ڈیفالٹ پورٹ 8888 پر چل رہا ہے)۔ Ngrok ایک منفرد URL تیار کرے گا جسے آپ کہیں سے بھی اپنے مقامی سرور تک رسائی حاصل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
ngrok URL حاصل کرنے کے بعد، ایک نئی Google Colab نوٹ بک کھولیں۔ پہلے سیل میں، درج ذیل کوڈ کو چلائیں:
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
یہ کوڈ ضروری پیکج انسٹال کرتا ہے، Jupyter سرور ایکسٹینشن کو فعال کرتا ہے، اور پورٹ 8888 پر سرور کو شروع کرتا ہے۔ اگر آپ کا مقامی سرور کسی مختلف پورٹ پر چل رہا ہے تو پورٹ نمبر کو تبدیل کرنا یقینی بنائیں۔
پہلے سیل میں کوڈ پر عمل کرنے کے بعد، ایک URL ظاہر ہوگا۔ اس URL کو کاپی کریں اور اسے "https://colab.research.google.com/github/" کے ساتھ سابقہ لگا کر ایک نئے سیل میں چسپاں کریں۔ مثال کے طور پر، اگر URL "https://abcdef123.ngrok.io" ہے، تو آپ کو نئے میں "https://colab.research.google.com/github/https://abcdef123.ngrok.io" درج کرنا چاہیے سیل
آخر میں، ترمیم شدہ URL پر مشتمل سیل کو چلائیں۔ یہ Google Colab اور آپ کے مقامی Jupyter Notebook سرور کے درمیان رابطہ قائم کرے گا۔ اب آپ Google Colab سے براہ راست اپنے مقامی سرور پر کوڈ تک رسائی اور چلا سکتے ہیں۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ کنکشن عارضی ہے اور اگر آپ ngrok سیشن کو بند کرتے ہیں یا اپنے مقامی Jupyter Notebook سرور کو دوبارہ شروع کرتے ہیں تو یہ ختم ہو جائے گا۔ دوبارہ جڑنے کے لیے آپ کو عمل کو دہرانے کی ضرورت ہوگی۔
Google Colab کو اپنے لیپ ٹاپ پر چلنے والے مقامی Jupyter Notebook سرور سے منسلک کرنے کے لیے، آپ کو Jupyter Notebook کو انسٹال کرنا ہوگا، اسے ngrok کا استعمال کرتے ہوئے انٹرنیٹ کے سامنے لانا ہوگا، Google Colab میں ضروری پیکجز انسٹال کرنا ہوں گے، اور فراہم کردہ کوڈ میں ترمیم کرکے اور اسے چلا کر ایک کنکشن قائم کرنا ہوگا۔ یہ آپ کو اپنی مقامی مشین کی طاقت کو Google Colab کی اشتراکی خصوصیات کے ساتھ جوڑنے کی اجازت دیتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں