Platform For AI:Notebook Lab

手順 1：Notebook Lab へのアクセス

1. PAI コンソールにログインし、左上隅でRegionを選択します。

2. 左側のナビゲーションペインでWorkspacesをクリックし、目的のワークスペース名をクリックします。

3. 左側のナビゲーションペインで、Model Training > Data Science Workshop (DSW) を選択し、次に [ノートブック] タブをクリックします。

手順 2：コードディレクトリの選択

Select Code Directory をクリックします。 OSS バケットを選択し、ノートブックファイルを保存するための notebook_test のようなディレクトリを作成します。 ノートブックリストには、このディレクトリにあるすべての *.ipynb ファイルが表示されます。

手順 3：ノートブックの作成とコードの記述

1. Create Instanceをクリックして開発環境を開き、ノートブックファイルを作成します。

2. コードを編集します。 [+Python] をクリックして Python のコードセルを追加します。

   例：

   サンプルコード

   # ノートブックファイルは DSW インスタンスから分離されているため、ノートブックファイル内に依存関係のインストールロジックを含めることを推奨します。
   # これにより、異なる DSW インスタンスを切り替えた場合でも、コードを正しく実行できます。
   !pip install pandas
   # 1. pandas ライブラリをインポートし、pd という別名を付けます。
   import pandas as pd
   # 2. ソースデータを作成します。
   # Python の辞書を使用してデータを作成します。キーは列名、値はデータのリストです。
   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. DataFrame を作成します。
   # DataFrame は Pandas の中核となるデータ構造で、2 次元の表として考えることができます。
   df = pd.DataFrame(data)
   # 4. データを表示します。
   df

   説明

   • 依存関係を先にインストール：インスタンスの切り替え時にもコードが正しく実行されるように、各ノートブックに依存関係のインストールコマンドを含めてください。

   • コードの保存：Notebook Lab は自動保存されません。変更内容は手動で保存してください。

手順 4：インスタンスへの接続とコードの実行

1. [Associate DSW instance] をクリックし、[実行中] のインスタンスを選択します。

2. アイコンをクリックしてコードを実行します。

   # ノートブックファイルは DSW インスタンスから分離されているため、ノートブックファイル内に依存関係のインストールロジックを含めることを推奨します。
   # これにより、異なる DSW インスタンスを切り替えた場合でも、コードを正しく実行できます。
   !pip install pandas
   # 1. pandas ライブラリをインポートし、pd という別名を付けます。
   import pandas as pd

   [Select Kernel] メニューからカーネルを読み込めない場合は、ブラウザーを更新してください。

   出力：

   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