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[速報]GitHub Codespacesが全ユーザーに無料提供へ、毎月60時間分。JetBrainsとJupyterLabもIDEとして選択可能に GitHubは年次イベント「GitHub Universe 2022」の基調講演で、これまで有料プランのGitHub TeamとGitHub Enterpriseのユーザーに対して提供していた「GitHub Codespaces」を、無料プランの個人ユーザーにも毎月60時間まで無料で提供することを発表しました。 We’re here to help you push what’s possible: Starting today, we’re rolling out GitHub Codespaces for all, with access to 60 hours of GitHub Codespaces free(!) every mon
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content for notebooks - improved extension system. Check out the announcement blog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J
「JupyterLab」のデスクトップアプリ「JupyterLab App」がリリース。Pythonなどに対応した統合開発環境 Pythonなどに対応した統合開発環境としてWebブラウザから利用する「JupyterLab」のデスクトップアプリケーション版となる「JupyterLab App」がリリースされました。 Electronベースのマルチプラットフォーム対応となっており、Mac、Linux、Windowsに対応します。 基になったWebアプリケーションのJupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能を統合。 さらにブレークポイントの設定や変数の確認などの機能を備えたビジュアルデバ
Amazon Web Services(AWS)は、機械学習の実行環境を提供する新サービス「SageMaker Studio Lab」を無料で提供すると、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました。 SageMaker Studio Labは、機械学習の実行環境として広く使われているオープンソースのJupyterLab IDEをベースにした新サービスです。PythonやR言語などに対応しており、ターミナル機能やGitとの連携機能などを備えています。 AWSには、すでに「SageMaker Studio」がサービスとして存在していますが、今回発表された「SageMaker Studio Lab」は機械学習の教育を目的とし、機能の一部をサブセットとして取り出したものといえます。 インストールやセットアップなどは不要で、Webブラウザからすぐに利用可能な環境が立ち上が
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
We are pleased to announce the release of desktop application for JupyterLab! Standalone and self-containedJupyterLab App is the cross-platform standalone application distribution of JupyterLab. It is a self-contained desktop application which bundles a Python environment with several popular Python libraries ready to use in scientific computing and data science workflows. JupyterLab App running o
この記事はRust Advent Calendar 2021の23日目の記事です。 Rustで機械学習をやってみたいという方は少数派かもしれません。PythonやRの環境が圧倒的過ぎて他の追随を許さないからです。しかしそれがタダで手に入るとなったらいかがでしょうか? ブラウザだけでどこでも利用できるRustの機械学習環境をクラウド上に持てるのであれば試す価値があるかもしれません。本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、無料でRustの機械学習環境を作る方法にチャレンジします。 はじめに 本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、Rustの機械学習環境を構築する試みを紹介します。無料のJupyterLab環境をRustで利用しようという狙いです。 単にJupyter Notebookの環境が欲しいだけならVisual St
Project Jupyterは2023年2月9日(米国時間)、オープンソースアプリケーション「JupyterLab Desktop」の最新版「JupyterLab Desktop v3.6.1-1」を公開したと発表した。 JupyterLab Desktopは、PythonなどのプログラムをWebブラウザ上で作成、実行できる開発環境「Jupyter Notebook」の後継として提供されている「JupyterLab」のクロスプラットフォームデスクトップアプリケーションだ。PCでJupyterノートブックを使い始めるための最も迅速かつ簡単な方法として位置付けられている。 JupyterLab Desktop v3.6.1-1の新機能 セッションとプロジェクト 「セッション」と「プロジェクト」という概念が導入された。セッションは、ローカルプロジェクトの起動や、既存のJupyterLabサーバ
The 3.0 release of JupyterLab brings many new features to users and substantial improvements to the extension system. InstallationTo install JupyterLab with pip: pip install jupyterlab==3With mamba: mamba install -c conda-forge jupyterlab=3With conda: conda install -c conda-forge jupyterlab=3(Note that many third-party extensions are still in the process of updating to be compatible with JupyterLa
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Introducing the new JupyterLab Desktop!We are pleased to announce a major update to JupyterLab Desktop which adds many new features with main focus on the user experience. JupyterLab Desktop is the cross-platform desktop application for JupyterLab and it is the quickest and easiest way to get started with Jupyter notebooks on your personal computer. JupyterLab DesktopWelcome PageUsers are now pres
Project Jupyterは、「Jupyter Notebooks」の環境をデスクトップ・アプリケーションの形で再現したソフトウェア「JupyterLab Desktop」の新版を2月9日(現地時間)に公開した。JupyterLab Desktopは、修正BSDライセンスで公開しているオープンソース・ソフトウェア。 Jupyter NotebooksはWebサービスとして利用するのが普通で、ユーザーのローカル環境にインストールして動作させることもできるが、ローカルのWebサーバーにWebブラウザでアクセスして使用する形を採るため、ネットワークなどの設定が必要だ。JupyterLab Desktopは、デスクトップ・アプリケーションとして作られているため、ローカルで使用するにはインストーラーからインストールするだけで済む。 今回の新バージョンでは、「セッション」と「プロジェクト」という考
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The Jupyter contributor community is proud to announce JupyterLab 4.0, the next major release of our full-featured development environment. The package is now available on PyPI and conda-forge. You can upgrade by running pip install --upgrade jupyterlab or conda install -c conda-forge jupyterlab. We have updated our JupyterLab Documentation for this new version. Here are some of the major new feat
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「[速報]GitHub Codespacesが全ユーザーに無料提供へ、毎月60時間分。JetBrainsとJupyterLabもIDEとして選択可能に」(2022年11月10日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米GitHubは年次イベント「GitHub Universe 2022」の基調講演で、これまで有料プランの「GitHub Team」と「GitHub Enterprise」のユーザーに対して提供していた「GitHub Codespaces」を、無料プランの個人ユーザーにも毎月60時間まで無料で提供することを発表しました。 CodespacesはGitHubの機能として統合されたWebIDEです。GitHubのWebページからワンクリックで開発環境が起動し、コードの編集やデバッグが簡単
認知度の高いJupyter Notebookですが、Jupyter Notebookを更に使いやすくした「Jupyter Notebookの後継版」とも言える、JupyterLabというアプリケーションが存在しています。 私は2018年頃からJupyterLabを使っていますが、これまでに何度もバージョンアップを繰り返し、今では「JupyterLab 3.xシリーズ」として更に使いやすく進化を遂げています。また、以前は拡張機能を利用するためにNode.jsが必須でしたが、現在ではNode.js無しでも動作するようになっています。(ただし、古い拡張機能を使う場合は、依然としてNode.jsが必要になるケースもあります)
研究者によると、Jupyter NotebookおよびJupyterLabをターゲットにしたランサムウェアが登場したそうだ。このランサムウェアはPythonベースで作られたものであるという。多くのランサムウェアではGo、DLang、Nim、Rustなどの言語で作られる傾向がある。SecurityWeekによると、これは最初のPythonランサムウェアというわけではなく、2021年10月に発見されたVMwareESXiサーバーを狙ったものがPythonベースで作成されたものが存在しているとのこと(Aqua Blog、SecurityWeek.Com、The Hacker News)。 新しいランサムウェアのサンプルは、AquaSecurityの研究者によって発見された。データ専門家が使用することの多いオープンソースのWebアプリであるJupyter Notebookに特化したものとされ、サー
はじめに 話題のStable Diffusionをローカル環境で動かすまでに行った作業のメモです。ついでにJupyterLabでも使えるようにしました。 作業環境 OS:Windows 11(21H2 Build 22000.856) GPU:RTX3070 手順 基本的にはこちらに書いてある内容と一緒です。 WSL2を有効にする Ubuntuを入れる Microsoft StoreからWSL用のUbuntuをインストール。Ubuntu 22.04.4 LTSを入れた。 インストールしたあとはとりあえず一度起動しておく。 初期状態でバックアップとっておく やってもやらなくてもよいが、まっさらなOSを保存しておくとあとでなにかと便利。
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Amazon SageMaker Studio Lab は、無料の機械学習 (ML) 開発環境であり、コンピューティング、ストレージ (最大 15 GB)、セキュリティをすべて無料で提供し、誰でも ML を学んで実験できます。開始するために必要なのは有効な E メールアドレスだけです。インフラストラクチャを設定したり、ID とアクセスを管理したり、AWS アカウントにサインアップしたりする必要はありません。SageMaker Studio Lab は、GitHub 統合を通じてモデル構築を加速し、最も人気のある ML ツール、フレームワーク、およびライブラリが事前設定されているため、すぐに開始できます。SageMaker Studio Lab は作業内容を自動的に保存するため、セッションの合間に再起動する必要はありません。ノートパソコンを閉じて後で戻ってくるのと同じくらい簡単です。
この記事でわかること JupyterLabとは、統計のモデリングや機械学習などデータ分析に利用されるプログラム開発・実行環境です グラフや画像の描画、テキストの形式設定など、データの視覚化やレポート作成といった作業に役立つ機能を備えています オープンソースソフトウェアとして無料で利用でき、初心者でも取り組みやすいツールです 目次 1. JupyterLabとは? 1-1. そもそもJupyterLabとは何か 1-2. JupyterLabの特徴 1-3. JupyterLab誕生の背景 2. JupyterLabでできること 2-1. JupyterLabの活用メリット 2-2. データのセキュリティ面でも安全 2-3. JupyterLabとJupyterNotebookの相違点 3. JupyterLabのインストール方法 3-1. Anaconda(アナコンダ)と一緒にインストール
はじめに Jupyter notebookの進化形、Jupyter Lab。見た目が綺麗で使いやすいです。 今回は2020年10月現在で使用できる便利な拡張機能をご紹介します。 (余談:半年ほどこれらの拡張機能を使ってみましたが、個人的に得に便利だと思ったのは ・3.コード自動整形 ・4.Vim風キーバインド ・5.TensorBoard管理 の3つでした。時間がなければこの3つだけでも十分かも知れません。) ※(注記)JupyterLab,Node.jsが既にインストールされていることが前提です。私は以下のバージョンを使っていますが、拡張機能によっては最新版のjupyterlabに対応していないものもあり、きちんと動作するかは自環境で試してみてください。 JupyterLab : v2.2.8 Node.js : v13.12.0 これからJupyterLab,Node.jsを導入する人は以下を
Project Jupyterは、「Jupyter Notebook」の後継として提供されている統合開発環境(IDE)の最新メジャーバージョン「JupyterLab 4.0」を発表した。 JupyterLab 4.0はPyPIとconda-forge経由で入手でき、利用者は以下のコマンドを実行してアップグレードできる。JupyterLabドキュメントも4.0の変更点が反映されている。 CSS ルールの最適化、CodeMirror 6、MathJax 3、ノートブックウィンドウ処理などの改善により、JupyterLabの動作が改善された。Webブラウザのビューポートに収まるノートブックの部分のみをレンダリングするため、大きなノートブックを操作する場合、JupyterLab 3よりもはるかに効率的になった。これはオプトイン機能として実装されており、設定に応じてパフォーマンス向上が可能だ。 Ch
JupyterLab Changelog# v4.4# JupyterLab 4.4 includes a number of new features (described below), bug fixes, and enhancements. This release is compatible with extensions supporting JupyterLab 4.0. Extension authors are encouraged to consult the Extension Migration Guide which lists deprecations and changes to the public API. Code console improvements# The code console prompt can now be positioned on
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【経緯】簡易版:Androidのブラウザで実現するpython環境の紹介について 以前に紹介しておりましたTermuxをベースとしたjupyterlab環境について、Termuxをupgradeすると、pythonのバージョンまで上がってしまい、元のpython環境を再現できなくなってしまったようです。。 参考リンク:Termux Wiki Python – Termux Wiki 【一部内容を転載します】 Warning: upgrading major/minor version of Python package, for example from Python 3.8 to 3.9, will make all your currently installed modules unusable. You will need to reinstall them. However up
はじめまして。入社2年目社員の岡本と申します。普段はGPUサーバーの構築や開発環境構築を中心として、インフラエンジニア業務を担当しています。 GPUサーバーの利用を検討されている方の中には、このようなインフラ構築のお悩みを持っている方も多いのではないでしょうか。 複数台のマシンを用意する際、環境構築が大変! 一人に1台マシンを購入するのはお金がかかる! 今回はこうした複数台の環境構築の簡素化、マシン調達のコスト削減という課題を解決するため、マルチユーザでGPUサーバーにアクセスしプログラムを実行できる「JupyterHub」「JupyterLab」を構築してみました! JupyterLabとは Pythonをはじめ、40種類以上の言語をサポートしている開発環境 Webブラウザから簡単に利用できるため、利用者側の環境構築が必要ない オープンソースかつ無料で利用可能 JupyterHubとは
こんにちは!こーすけです。 Notebook IntelligenceというJupyterLab向けのAIコーディングアシスタントがあったので使ってみました。 この記事ではNotebook Intelligenceの導入方法を紹介した後、簡単なデータを分析させてレポートを作成してもらうことにチャレンジします。 Notebook Intelligenceとは JupyterLabで使用できるGitHub Copilotを基盤としたAIアシスタントです。Jupyter上でAIにチャットで質問ができたり、コーディングをしてもらったり、コードの補完機能を使えたりなど、基本的なGithub Copilotの機能を使えるようになります。 使用イメージはこんな感じです。 Jupyter公式のライブラリではなく、個人開発者によるOSSです。 導入 Notebook IntelligenceはPyPIで公開
Docker Brings Compose to the Agent Era: Building AI Agents is Now Easy
Project Jupyterは米国時間2021年1月5日、JupyterLab 3.0をリリースした。インストールはパッケージ管理システムによって若干異なり、pipであれば「pip install jupyterlab==3」、mambaなら「mamba install -c conda-forge jupyterlab=3」、condaは「conda install -c conda-forge jupyterlab=3」で実行可能。公式ブログでは、JupyterLab 3.0のユーザー向け変更点を紹介している。 1つめはビジュアルデバッガーの標準サポート。2020年3月に発表したビジュアルデバッガーを既定で含み、「xeus-python」でランチャーから選択するが、利用時は対応するJupyterカーネルが必要となる。公式ブログは公式ドキュメントで、対話型にビジュアルデバッガーの使用方
M1 macOS で arm64 native な python と numpy/scipy/matplotlib, Jupyter-lab など入れてデータサイエンスしたい. 現状だと x86 の時と同じやり方でインストールしようとすると, M1(arm64) の場合はコンパイルがコケたりなどしてうまく行きません (pip とか, macports 経由とかでインストールとか) 例えば altivec(みんな知っているかな!) コンパイルフラッグが clang 未サポートで numpy ビルドできないなどの issue があります. いずれ時が解決するでしょうが, 待つのもめんどいです. ソースからビルドするのはもっとめんどい. ぺろっとお手軽に Arm64 native なデータサイエンス環境セットアップしたいですよね. miniforge Apple Silicon, run Sci
ブログ USBメモリがあればどこでも使えるPython + JupyterLab環境の作り方 [PR] 2021年3月1日 2023年4月3日 | Jupyter Python開発環境 しばしばプログラミングに立ちはだかる壁が「環境に関する問題」です。 コードを書きたいのに、環境にばかり時間をとられてしまう。インストールした当初は問題がなかったのに、いつの間にかいろいろと支障が生じてきた。...こんな環境にまつわる悩みは、多くの方が経験したことがあるはずです。 Pythonの場合、そんな悩みの解決策の1つが「Google Colaboratory(略称: Colab)」を使うことです。Googleがクラウド上に準備してくれている環境なので、自分で構築したりメンテナンスする必要がありません。Googleアカウントがあれば、ブラウザですぐに無料で利用できて非常に便利ですが、どうしてもデータはクラウドに
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