Tag: Python
Instalasi Jupyter Notebook Di Linux Tanpa User Root
Jika Anda sering menggunakan Google Colab, maka pasti sudah terbiasa menggunakan Jupyter Notebook. Jupyter Notebook adalah aplikasi web open source yang memungkinkan kita untuk membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode program, text, visualisasi, dan komponen dokumen lainnya. Yang paling menarik adalah, kita bisa menuliskan kode program dan menjalankannya dalam dokumen yang sama.
Dalam tulisan ini, saya akan menunjukkan cara instalasi Jupyter Notebook dengan menggunakan Anaconda tanpa user root. Tujuannya nanti adalah kita bisa menggunakan Jupyter Notebook yang dapat digunakan untuk menjalankan program Python.
Instalasi Anaconda tanpa user root
Langkah pertama andalah melakukan instalasi Anaconda. Anda dapat melakukannya tanpa user root seperti yang sudah saya jelaskan pada artikel sebelumnya.
Membuat conda environments baru
Jalankan perintah berikut untuk membuat conda environments
baru dengan nama jupyter
.
$ conda create --name jupyter
Anda aka diminta melakukan konfirmasi proses instalasi.
Proceed ([y]/n)?
Tekan y
lalu tekan ENTER
untuk melakukan konfirmasi.
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate jupyter
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
conda environments
baru dengan nama jupyter
telah berhasil dibuat. Jalankan perintah berikut untuk mengaktifkannya.
$ conda activate jupyter
Prompt dari command line anda akan berubah. Kurang lebih seperti ini
(jupyter) saya@algostudio:~$
Instalasi Jupyter Notebook
Jalankan perintah berikut ini di dalam conda environments
yang telah dibuat sebelumnya.
$ conda install -c conda-forge jupyterlab
Anda aka diminta melakukan konfirmasi proses instalasi.
Proceed ([y]/n)?
Tekan y
lalu tekan ENTER
untuk melakukan konfirmasi.
Menjalankan Jupyter Notebook
Bila komputer Anda menggunakan GUI
Jalankan Jupyter Notebook dengan perintah
$ jupyter notebook
Tab baru akan terbuka di browser anda dengan alamat http://localhost:8888/tree dan root directory yang terbuka akan sama dengan directory tempat Anda menjalankan perintah jupyter notebook
. Berikut contoh tampilan Jupyter Notebook pada browser.
Selesai, Jupyter Notebook sudah dapat digunakan di komputer Anda. Bila ingin mematikan Jupyter Notebook, kembalilah ke command line tempat anda menjalankan perintah jupyter notebook
lalu tekan Ctrl+C
. Sebuah pesan konfirmasi akan muncul.
The Jupyter Notebook is running at:
http://localhost:8888/?token=a09e55951acd598fa3428da676d1fbe5678a1712506ca673
or http://127.0.0.1:8888/?token=a09e55951acd598fa3428da676d1fbe5678a1712506ca673
Shutdown this notebook server (y/[n])?
Tekan y
lalu tekan ENTER
untuk melakukan konfirmasi.
Bila komputer Anda menggunakan CLI
Bila komputer anda hanya menggunakan CLI, maka Jupyter Notebook harus dibuka menggunakan komputer lain yang memiliki browser berbasis GUI. Berikut adalah langkah-langkah untuk dapat mengakses Jupyter Notebook melalui browser komputer lain
Konfigurasi Jupyter Notebook
Jalankan perintah berikut untuk melakukan generate file konfigurasi
$ jupyter notebook --generate-config
Di layar akan muncul lokasi file konfigurasi yang telah dibuat.
Writing default config to: /home/saya/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
Bukalah file tersebut dengan text editor, lalu modifikasi baris
#c.NotebookApp.ip = 'localhost'
menjadi
c.NotebookApp.ip = '*'
lalu simpan perubahan tersebut.
Menjalankan Jupyter Notebook tanpa browser
Jalankan Jupyter Notebook dengan perintah
$ jupyter notebook --no-browser
Anda harus mengakses URL dan token yang muncul di layar CLI anda setelah menjalankan perintah perintah jupyter notebook
. Contoh pesan yang muncul di layar adalah
To access the notebook, open this file in a browser:
file:///home/dataq/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-12801-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://thinkpad:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c
or http://127.0.0.1:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c
Bila IP komputer Anda dalah 192.168.56.101
, maka anda dapat mengakses alamat http://192.168.56.101:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c
dari komputer lain.
Bila Anda tidak dapat membuka alamat tersebut, maka kemungkinan akses anda ditolak oleh firewall. Mintalah kepada system administrator untuk membuka port 8888
tersebut.
Menambahkan Package Baru
Ada beberapa cara menambahkan package ke dalam Jupyter Notebook Anda. Cara yang saya pilih adalah dengan menggunakan perintah conda install
.
Berikut ada contoh langkah menambah package tensorflow
ke dalam Jupyter Notebook yang berada di conda environments
jupyter
yang kita buat sebelumnya.
Bila Jupyter Notebook masih berjalan, tutup dengan menekan Crtl+C
. Kemudian install tensorflow
dengan perintah
$ conda install -c conda-forge tensorflow
Daftar conda package
yang akan ditambahkan akan ditampilkan.
...
tensorflow pkgs/main/linux-64::tensorflow-2.1.0-mkl_py37h80a91df_0
...
Proceed ([y]/n)?
Ketik y
dan ENTER
untuk melanjutkan proses instalasi. Setelah selesai, jalankan lagi Jupyter Notebook dengan perintah
$ jupyter notebook
Atau
# jupyter notebook --no-browser
Selamat mencoba mengunakan Jupyter Notebook di komputer Anda.
Instalasi Anaconda Di Linux Tanpa User Root
Anaconda telah menjadi platform Python standar dalam bidang Data Science. Anaconda menyediakan berbagai packages yang berkaitan dengan Data Science seperti numpy, ternsorflow, matplotlib, dll. Saya pribadi lebih menyukai menggunakan Anaconda daripada package manager Python lainnya ketika membuat program yang berkaitan dengan Data Science.
Dalam tulisan ini saya akan memandu Anda dalam melakukan instalasi Anaconda dalam sistem Operasi Linux tanpa memerlukan hak akses user root. Dalam tulisan ini saya akan menggunakan Ubuntu Linux 18.04, namun secara umum cara instalasi ini akan sama di distribusi Linux lainnya.
Tulisan ini saya buat berdasarkan panduan di dokumentasi Anaconda dengan beberapa penyesuaian.
Unduh instalasi Anaconda
Langkah pertama adalah mengunduh instalasi Anaconda Python 3.7 versi 64 Bit (x86) pada alamat berikut https://www.anaconda.com/distribution/#linux, lalu simpan di directory home anda, misal /home/saya/anaconda
.
Anda bisa mengunduhnya menggunakan perintah wget
, misalnya
$ mkdir /home/saya/anaconda
$ cd /home/saya/anaconda
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
Pada contoh diatas, versi Anaconda yang saya unduh adalah 2020.02
Proses instalasi Anaconda
Jalankan perintah file instalasi tersebut. Berikut adalah contoh peirntah yang dapat anda gunakan untuk menjalankan file instalasi Anaconda versi 2020.02
.
$ bash /home/saya/anaconda/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
Berikut ini adalah contoh tampilan awal proses instalasi. Anda akan diminta membaca license.
Welcome to Anaconda3 2020.02
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
Tekan ENTER
===================================
End User License Agreement - Anaconda Individual Edition
===================================
Copyright 2015-2020, Anaconda, Inc.
All rights reserved under the 3-clause BSD License:
This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between y
ou and Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Anaconda Individual E
dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).
Subject to the terms of this Agreement, Anaconda hereby grants you a non-exclusi
ve, non-transferable license to:
* Install and use the Anaconda Individual Edition (which was formerly known as
Anaconda Distribution),
* Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition; and
* Redistribute code files in source (if provided to you by Anaconda as source)
and binary forms, with or without modification subject to the requirements set
forth below.
--More--
Tekan Q
.
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Ketik yes
lalu tekan ENTER
.
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/saya/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/home/saya/anaconda3] >>>
Proses instalasi akan dilakukan ke dalam directory /home/saya/anaconda3
. Tekan ENTER
bila menyetujui lokasi instalasi.
. . .
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>
Ketik yes
lalu ENTER
untuk menjalankan proses conda init
secara otomatis.
no change /home/saya/anaconda3/condabin/conda
no change /home/saya/anaconda3/bin/conda
no change /home/saya/anaconda3/bin/conda-env
no change /home/saya/anaconda3/bin/activate
no change /home/saya/anaconda3/bin/deactivate
no change /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change /home/saya/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change /home/saya/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change /home/saya/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change /home/saya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified /home/saya/.bashrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Anaconda3!
=================================================================
Anaconda and JetBrains are working together to bring you Anaconda-powered
environments tightly integrated in the PyCharm IDE.
PyCharm for Anaconda is available at:
https://www.anaconda.com/pycharm
Proses instalasi selesai. Silahkan tutup dan buka kembali shell
atau terminal
yang Anda gunakan untuk melihat hasil instalasi. Berikut adalah contoh tampilan shell saya ketika saya buka kembali
(base) saya@algostudio:~$
(base)
menandakan bahwa saat ini anda sedang menggunakan conda environments
bernama base
.
Membuat conda environments baru
Saya sangat menyarankan untuk membuat conda environments
baru untuk program Data Science yang anda gunakan. Tujuannya adalah agar memudahkan dalam mengelola package
yang kita gunakan dalam program tersebut. Karena terkadang kita memerlukan versi package
yang spesifik untuk tiap program.
Berikut adalah contoh perintah untuk membuat conda environments
baru bernama datascience
.
$ conda create --name datascience
Berikut tampilan awal proses pembuatan conda environments
.
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/saya/anaconda3/envs/datascience
Proceed ([y]/n)?
Tekan y
untuk menyetujui pembuatan conda environment
baru.
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate datascience
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
conda environments
baru bernama datascience
telah selesai dibuat. Jalankan perintah berikut ini untuk mengaktifkan conda environments
tersebut.
$ conda activate datascience
Kini tampilan shell anda akan berubah sperti ini.
(datascience) saya@algostudio:~$
Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.
Instalasi conda package
Anda bisa mencari conda package
yang anda perlukan di https://anaconda.org/anaconda/repo. Misalnya, tensorflow
dapat anda temukan di https://anaconda.org/conda-forge/tensorflow.
Untuk melakukan instalasi tensorflow
Anda cukup mengaktifkan conda environments
tempat tensorflow
tersebut akan Anda install, misalnya
$ conda activate datascience
Kemudian jalankan perintah
$ conda install -c conda-forge tensorflow
Daftar conda package
yang akan ditambahkan akan ditampilkan.
...
tensorflow pkgs/main/linux-64::tensorflow-2.1.0-mkl_py37h80a91df_0
...
Proceed ([y]/n)?
Ketik y
dan ENTER
untuk melanjutkan proses instalasi. Setelah selesai, tensorflow
telah siap digunakan.
Menghapus conda environments
Untuk menghapus conda environments
yang sudah tidak digunakan, misalnya datascience
yang kita buat sebelumnya, kembalilah ke conda environments
base
(atau conda environments
lain selain yang anda hapus) dengan perintah:
$ conda activate base
Lalu hapus conda environments
dengan perintah:
$ conda remove --name datascience --all
Anda akan diminta melakukan konfirmasi penghapusanconda environments
.
Proceed ([y]/n)?
Ketik y
dan ENTER
untuk melanjutkan proses penghapusan.
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
Proses penghapusan conda environment selesai.
Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.