Créer un environnement PyData pour une session d'étude sur l'apprentissage automatique (janvier 2017)

Conditions préalables

Python Machine Learning Programming (Impress) fera l'objet d'une session d'étude de l'intérieur. Python 3.6 a également été publié, je vais donc résumer comment reconstruire l'environnement.

La construction de l'environnement effectuée ici est la suivante.

• VirtualBox + Vagrant
• Ubuntu 16.04 LTS
• Python 3.6 --PyData liés (NumPy / Pandas / scikit-learn (sklearn))

Ce qui suit est supposé avoir été installé.

• VirtualBox (5.0.30)
• Vagrant (1.9.1)

$ VirtualBox --help
Oracle VM VirtualBox Manager 5.0.30

$ vagrant version
Installed Version: 1.9.1
Latest Version: 1.9.1

VirtualBox + Vagrant

Préparez un dossier pour Vagrant. Cette fois, j'étudierai l'apprentissage automatique, alors préparez un dossier appelé ~ / vagrant / ml-study et préparez l'environnement.

$ mkdir ~/vagrant/ml-study

Ajout de Vagrant Box

$ vagrant box add ubuntu/xenial64 https://atlas.hashicorp.com/ubuntu/boxes/xenial64/versions/20170104.0.0/providers/virtualbox.box

Démarrer Vagrant

$ vagrant init ubuntu/xenial64
$ vagrant up

Paramètres Vagrant (modifier Vagrantfile) Activez config.vm.provision en bas et écrivez:

...
  config.vm.provision "shell", inline: <<-SHELL
    apt-get update
    sudo apt-get install -y build-essential libssl-dev libxml2-dev libxslt1-dev libbz2-dev zlib1g-dev python-setuptools python-dev libjpeg62-dev libreadline-gplv2-dev
    sudo apt-get install -y libblas-dev liblas-dev liblapack-dev gfortran libfreetype6-dev
  SHELL
...

Reflet des paramètres

$ vagrant provision

Paquets liés au système d'exploitation

Puisque les paquets nécessaires sont décrits dans le Vagrantfile, il sera installé du côté vagrant.

Python 3.6

$ mkdir ~/tmp
$ sudo mkdir /opt/python36
$ sudo chown ubuntu /opt/python36

$ cd tmp
$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.0/Python-3.6.0.tgz
$ tar zxvf Python-3.6.0.tgz
$ cd Python-3.6.0/
$ ./configure --prefix=/opt/python36
$ make && make install

$ cd ~
$ /opt/python36/bin/python3 -m venv python
$ source python/bin/activate

Modules liés à Python

$ pip install numpy scipy pandas scikit-learn matplotlib
$ pip install ipython[notebook]
$ pip install seaborn
$ pip install pyprind

Lors de l'utilisation après le réglage

$ cd ~/vagrant/ml-study
$ vagrant up
$ vagrant ssh

$ cd ~
$ source python/bin/activate
$ jupyter notebook

À l'arrêt

$ vagrant halt

paramètres du notebook jupyter

(Ajouté le 8 janvier 2017)

Lorsque j'essaie d'accéder au notebook Jupyter directement à partir de la machine hôte avec un navigateur, il est rejeté en raison de restrictions IP. Les restrictions IP peuvent être levées en définissant les paramètres suivants.

$ source python/bin/activate
$ jupyter notebook --generate-config

~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip = '*'