Platform For AI:Notebook Lab

Langkah 1: Akses Notebook Lab

1. Masuk ke Konsol PAI dan pilih Region di pojok kiri atas.

2. Pada panel navigasi di sebelah kiri, klik Workspaces, lalu klik nama ruang kerja target Anda.

3. Pada panel navigasi di sebelah kiri, pilih Model Training > Data Science Workshop (DSW), lalu klik tab Notebook.

Langkah 2: Pilih direktori kode

Klik Select Code Directory. Pilih Bucket OSS dan buat direktori seperti notebook_test untuk menyimpan file notebook Anda. Daftar notebook menampilkan semua file *.ipynb dalam direktori ini.

Langkah 3: Buat notebook dan tulis kode

1. Klik Create Instance untuk membuka lingkungan pengembangan dan membuat file notebook.

2. Edit kode Anda. Klik +Python untuk menambahkan sel kode Python.

   Contoh:

   Kode contoh

   # Karena file notebook terpisah dari instans DSW, kami menyarankan menyertakan logika instalasi dependensi dalam file notebook Anda.
   # Hal ini memastikan kode Anda berjalan dengan benar saat Anda beralih antar instans DSW yang berbeda.
   !pip install pandas
   # 1. Impor library pandas dan beri alias sebagai pd.
   import pandas as pd
   # 2. Buat data sumber.
   # Gunakan dictionary Python untuk membuat data, di mana kunci adalah nama kolom dan nilai adalah daftar data.
   data = {
       'Fruit': ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Strawberry', 'Blueberry'],
       'Sales (kg)': [120, 200, 150, 80, 50],
       'Price (CNY/kg)': [8.5, 3.2, 5.0, 15.0, 25.0]
   }
   # 3. Buat DataFrame.
   # DataFrame adalah struktur data inti dalam Pandas dan dapat dianggap sebagai tabel dua dimensi.
   df = pd.DataFrame(data)
   # 4. Tampilkan data.
   df

   Catatan

   • Instal dependensi terlebih dahulu: Sertakan perintah instalasi dependensi di setiap notebook agar kode Anda berjalan dengan benar saat beralih antar instans.

   • Simpan kode Anda: Notebook Lab tidak menyimpan secara otomatis. Simpan perubahan Anda secara manual.

Langkah 4: Hubungkan instans dan jalankan kode

1. Klik Associate DSW instance, lalu pilih instans yang berstatus Running.

2. Klik ikon untuk menjalankan kode.

   # Karena file notebook terpisah dari instans DSW, kami menyarankan menyertakan logika instalasi dependensi dalam file notebook Anda.
   # Hal ini memastikan kode Anda berjalan dengan benar saat Anda beralih antar instans DSW yang berbeda.
   !pip install pandas
   # 1. Impor library pandas dan beri alias sebagai pd.
   import pandas as pd

   Jika kernel gagal dimuat dari menu Select Kernel, refresh browser Anda.

   Output:

   Pandas Version: 2.3.3
      Fruit  Sales (kg)  Price (CNY/kg)
   0  Apple      120       8.5
   1  Banana      200       3.2
   2  Orange      150       5.0
   3  Strawberry       80      15.0
   4  Blueberry       50      25.0