Всем привет! Одним из основных инструментов на нашем курсе «Разработчик BigData» является Jupyter. Глянем, что его разработчики приготовили в новой итерации и что уже доступно в бета-версии. Поехали. Вкратце: JupyterLab готов к ежедневному использованию (установка, документация, экскурс через Binder) JupyterLab — это интерактивная среда разработки для работы с блокнотами, кодом и данными. Читать дальше →
JupyterHub is an open source multi-user server for Jupyter notebooks. In affected versions users who have multiple JupyterLab tabs open in the same browser session, may see incomplete logout from the single-user server, as fresh credentials (for the single-user server only, not the Hub) reinstated after logout, if another active JupyterLab session is open while the logout takes place. Upgrade to JupyterHub 1.5. For distributed deployments, it is jupyterhub in the _user_ environment that needs patching.…
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном poetry-окружении.В статье соберем минимальный сетап для работы с Jupyter-ноутбуками и ссылки на полезные ресурсы для ознакомления. Читать далее
Docker-in-Docker представляет собой виртуализированную среду Docker-демон, запущенную в самом контейнере для сборки образов контейнера. Основной целью создания Docker-in-Docker была помощь в разработке самого Docker. Многие люди используют его для запуска Jenkins CI. Поначалу это кажется нормальным,…