데이터 과학 IDE에서 작업

프로세스

1. File → New → Notebook 을 클릭합니다.

2. 메시지가 표시되면 목록에서 노트북의 커널을 선택합니다.

   커널을 사용하려면 Select 를 클릭합니다. 커널을 사용하지 않으려면 커널을 클릭합니다.

프로세스

1. sendpyterLab 인터페이스의 왼쪽 사이드바에 있는 파일 브라우저 의 업로드 ( )를 클릭합니다.

2. 노트북 파일을 찾아서 선택한 다음 열기 를 클릭합니다.

   파일이 파일 브라우저에 표시됩니다.

프로세스

1. Git 리포지토리의 HTTPS URL을 복사합니다.

   • GitHub에서 코드 → HTTPS 를 클릭한 다음 클립보드에 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
   • GitLab에서 코드를 클릭한 다음 HTTPS를 사용하여 Clone(복제) 아래에 있는 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.

2. sendpyterLab 인터페이스에서 Git 복제 버튼( )을 클릭합니다.

   메뉴에서 Git → Clone a repository 를 클릭하거나 Git 아이콘( )을 클릭하고 리포지토리 복제 버튼을 클릭할 수도 있습니다.

   리포지토리 복제 대화 상자가 표시됩니다.

3. 노트북이 포함된 리포지토리의 HTTPS URL을 입력합니다.
4. CLONE 을 클릭합니다.
5. 메시지가 표시되면 Git 리포지토리의 사용자 이름과 암호를 입력합니다.

프로세스

1. Git 리포지토리의 HTTPS URL을 복사합니다.

   • GitHub에서 코드 → HTTPS 를 클릭한 다음 클립보드에 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
   • GitLab에서 코드를 클릭한 다음 HTTPS를 사용하여 Clone(복제) 아래에 있는 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
2. sendpyterLab에서 File → New → Terminal 을 클릭하여 터미널 창을 엽니다.

3. git clone 명령을 입력합니다.

   git clone <git-clone-URL>

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   git-clone-URL >을 HTTPS URL로 교체합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   [1234567890@jupyter-nb-jdoe ~]$ git clone https://github.com/example/myrepo.git
   Cloning into myrepo...
   remote: Enumerating objects: 11, done.
   remote: Counting objects: 100% (11/11), done.
   remote: Compressing objects: 100% (10/10), done.
   remote: Total 2821 (delta 1), reused 5 (delta 1), pack-reused 2810
   Receiving objects: 100% (2821/2821), 39.17 MiB | 23.89 MiB/s, done.
   Resolving deltas: 100% (1416/1416), done.

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프로세스

1. sendpyterLab 인터페이스에서 Git 버튼( )을 클릭합니다.
2. 최신 변경 사항 가져오기 버튼을 클릭합니다( ).

프로세스

1. 파일 → 모두 저장을 클릭하여 저장되지 않은 변경 사항을 저장합니다.
2. Git 아이콘( )을 클릭하여 sumpyterLab 인터페이스에서 Git 창을 엽니다.

3. 변경된 파일이 Changed 에 표시되는지 확인합니다.

   변경된 파일이 Untracked 아래에 표시되면 Git → Simple Staging 을 클릭하여 Git 프로세스를 단순화할 수 있습니다.

4. 변경 사항을 커밋합니다.

   1. Changed 아래의 모든 파일에 파란색 확인 표시가 있는지 확인합니다.
   2. 요약 필드에 변경 사항에 대한 간략한 설명을 입력합니다.
   3. 커밋을 클릭합니다.
5. Git → Export to Remote 를 클릭하여 변경 사항을 원격 리포지토리로 내보냅니다.
6. 메시지가 표시되면 Git 자격 증명을 입력하고 확인을 클릭합니다.

프로세스

1. 노트북의 새 셀에 다음을 입력합니다.

   !pip list

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2. 셀을 실행합니다.

프로세스

1. 다음 방법 중 하나를 사용하여 새 텍스트 파일을 생성합니다.

   • + 를 클릭하여 새 시작 프로그램을 열고 텍스트 파일을 클릭합니다.
   • 파일 → 새 텍스트 파일을 클릭합니다.

2. 텍스트 파일의 이름을 requirements.txt 로 변경합니다.

   1. 파일 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 Rename text 를 클릭합니다. 파일 이름 변경 대화 상자가 열립니다.
   2. 새 이름 필드에 requirements.txt 를 입력한 다음 Rename 을 클릭합니다.

3. 설치할 패키지를 requirements.txt 파일에 추가합니다.

   altair

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   == (equal to) Operator를 사용하여 설치할 정확한 버전을 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   altair==4.1.0

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   참고

   Red Hat은 시간이 지남에 따라 노트북 서버의 안정성을 높이기 위해 정확한 패키지 버전을 지정하는 것이 좋습니다. 새 패키지 버전에서는 환경 동작에 바람직하지 않거나 예기치 않은 변경이 발생할 수 있습니다.

   동시에 여러 패키지를 설치하려면 각 패키지를 별도의 줄에 배치합니다.

4. 노트북 셀을 사용하여 requirements.txt 의 패키지를 서버에 설치합니다.

   1. 노트북에 새 셀을 생성하고 다음 명령을 입력합니다.

      !pip install -r requirements.txt

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   2. Shift 및 Enter 키를 눌러 셀을 실행합니다.
   중요

   pip install 명령은 노트북 서버에 패키지를 설치합니다. 그러나 코드에서 패키지를 사용하려면 가져오기 문을 코드 셀에서 실행해야 합니다.However, you must run the import statement in a code cell to use the package in your code.

   import altair

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프로세스

1. OpenShift AI 대시보드에서 Data Science Projects 를 클릭합니다.

   Data Science Projects 페이지가 열립니다.

2. 워크벤치를 추가할 프로젝트의 이름을 클릭합니다.

   프로젝트 세부 정보 페이지가 열립니다.

3. Workbenches 탭을 클릭합니다.

4. Create workbench 를 클릭합니다.

   Create workbench 페이지가 열립니다.

5. 이름 필드에 워크벤치의 고유 이름을 입력합니다.

6. 선택 사항: 워크벤치의 기본 리소스 이름을 변경하려면 리소스 이름 편집을 클릭합니다.

   리소스 이름은 OpenShift에서 리소스에 레이블이 지정된 이름입니다. 유효한 문자에는 소문자, 숫자, 하이픈(-)이 포함됩니다. 리소스 이름은 30자를 초과할 수 없으며 문자로 시작하여 문자 또는 숫자로 끝나야 합니다.

   참고: 워크벤치가 생성된 후에는 리소스 이름을 변경할 수 없습니다. 표시 이름과 설명만 편집할 수 있습니다.

7. 선택 사항: 설명 필드에 워크벤치에 대한 설명을 입력합니다.

8. Notebook 이미지 섹션에서 필드를 작성하여 워크벤치와 함께 사용할 워크벤치 이미지를 지정합니다.

   이미지 선택 목록에서 사용 사례에 맞는 워크벤치 이미지를 선택합니다. 워크벤치 이미지에는 IDE 및 Python 패키지(사용 가능한 코드)가 포함되어 있습니다. 선택적으로 패키지 정보 보기를 클릭하여 선택한 이미지에 포함된 패키지 목록을 확인합니다.

   워크벤치 이미지에 여러 버전을 사용할 수 있는 경우 버전 선택 목록에서 사용할 워크벤치 이미지 버전을 선택합니다. 최신 패키지 버전을 사용하려면 최근 추가된 이미지를 사용하는 것이 좋습니다.

   참고

   워크벤치 이미지를 생성한 후 워크벤치 이미지를 변경할 수 있습니다.

9. Deployment size 섹션의 컨테이너 크기 목록에서 서버의 컨테이너 크기를 선택합니다. 컨테이너 크기는 두 CPU 수와 컨테이너에 할당된 메모리 양을 지정하여 둘 다에 대해 보장된 최소(요청) 및 최대값(제한)을 설정합니다.

10. 선택 사항: 환경 변수 섹션에서 환경 변수의 값을 선택하고 지정합니다.

    워크벤치 구성 중에 환경 변수를 설정하면 노트북 또는 IDE 명령줄 인터페이스에서 정의할 필요가 없기 때문에 나중에 시간을 절약할 수 있습니다.

    S3 호환 스토리지를 사용하는 경우 다음 권장 환경 변수를 추가합니다.

    • AWS_ACCESS_KEY_ID 는 Amazon Web Services의 액세스 키 ID를 지정합니다.
    • AWS_SECRET_ACCESS_KEY 는 AWS_ACCESS_KEY_ID 에 지정된 계정의 Secret 액세스 키를 지정합니다.

    OpenShift AI는 변수를 추가할 때 보안을 선택하는 경우 인증 정보를 보호된 네임스페이스에 Kubernetes 시크릿 으로 저장합니다.

11. Cluster storage 섹션에서 워크벤치용 스토리지를 구성합니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • workbench를 종료한 후 유지되는 스토리지를 생성할 새 영구 스토리지를 생성합니다. 스토리지를 정의하려면 관련 필드를 작성합니다.

      1. 클러스터 스토리지의 이름을 입력합니다.
      2. 클러스터 스토리지에 대한 설명을 입력합니다.

      3. 클러스터 스토리지의 스토리지 클래스 를 선택합니다.

         참고

         워크벤치에 클러스터 스토리지를 추가한 후에는 스토리지 클래스를 변경할 수 없습니다.

      4. 영구 스토리지 크기에서 새 크기를 기가바이트 또는 메비바이트로 입력합니다.
    • 기존 영구 스토리지를 사용하여 기존 스토리지를 재사용하고 영구 스토리지 목록에서 스토리지를 선택합니다.

12. 선택 사항: 워크벤치에 연결을 추가할 수 있습니다. 연결은 오브젝트 스토리지 버킷과 같이 데이터 소스 또는 싱크에 연결하는 데 필요한 구성 매개변수가 포함된 리소스입니다. 스토리지 버킷을 사용하여 데이터, 모델 및 파이프라인 아티팩트를 저장할 수 있습니다. 연결을 사용하여 배포할 모델의 위치를 지정할 수도 있습니다.

    연결 섹션에서 기존 연결을 사용하거나 새 연결을 만듭니다.

    • 다음과 같이 기존 연결을 사용합니다.

      1. 기존 연결 연결을 클릭합니다.
      2. 연결 목록에서 이전에 정의한 연결을 선택합니다.

    • 다음과 같이 새 연결을 생성합니다.

      1. 연결 생성을 클릭합니다. 연결 추가 대화 상자가 표시됩니다.
      2. 연결 유형 드롭다운 목록에서 연결 유형을 선택합니다. 연결 세부 정보 섹션이 표시됩니다.

      3. 이전 단계에서 S3 호환 오브젝트 스토리지를 선택한 경우 연결 세부 정보를 구성합니다.

         1. 연결 이름 필드에 연결에 대한 고유한 이름을 입력합니다.
         2. 선택 사항: 설명 필드에 연결에 대한 설명을 입력합니다.
         3. 액세스 키 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 공급자의 액세스 키 ID를 입력합니다.
         4. Secret 키 필드에 지정한 S3 호환 오브젝트 스토리지 계정의 시크릿 액세스 키를 입력합니다.
         5. Endpoint 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 버킷의 끝점을 입력합니다.
         6. Region 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 계정의 기본 리전을 입력합니다.
         7. Bucket 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 버킷의 이름을 입력합니다.
         8. 생성을 클릭합니다.

      4. 이전 단계에서 URI 를 선택한 경우 연결 세부 정보를 구성합니다.

         1. 연결 이름 필드에 연결에 대한 고유한 이름을 입력합니다.
         2. 선택 사항: 설명 필드에 연결에 대한 설명을 입력합니다.
         3. URI 필드에 URI(Uniform Resource Identifier)를 입력합니다.
         4. 생성을 클릭합니다.
13. Create workbench 를 클릭합니다.

프로세스

1. 코드 서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 파일 → 열기 파일을 선택합니다.
2. 파일 열기 대화 상자에서 로컬 표시 버튼을 클릭합니다.

3. 노트북 파일을 찾아서 선택한 다음 열기 를 클릭합니다.

   파일이 코드-서버 창에 표시됩니다.

4. 파일을 저장한 다음 변경 사항을 리포지토리로 내보냅니다.

프로세스

1. Git 리포지토리의 HTTPS URL을 복사합니다.

   • GitHub에서 코드 → HTTPS 를 클릭한 다음 클립보드에 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
   • GitLab에서 코드를 클릭한 다음 HTTPS를 사용하여 Clone(복제) 아래에 있는 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
2. 코드-서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 보기 → 명령줄을 선택합니다.
3. 명령행 명령에서 Git: Clone 을 입력한 다음 목록에서 Git: Clone 을 선택합니다.
4. 노트북이 포함된 리포지토리의 HTTPS URL을 붙여넣은 다음 Enter를 누릅니다.
5. 메시지가 표시되면 Git 리포지토리의 사용자 이름과 암호를 입력합니다.
6. 리포지토리를 복제할 폴더를 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
7. 리포지토리가 복제되면 복제된 리포지토리를 열지 묻는 대화 상자가 표시됩니다. 대화 상자에서 열기 를 클릭합니다.

프로세스

1. Git 리포지토리의 HTTPS URL을 복사합니다.

   • GitHub에서 코드 → HTTPS 를 클릭한 다음 클립보드에 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
   • GitLab에서 코드를 클릭한 다음 HTTPS를 사용하여 Clone(복제) 아래에 있는 URL 복사 아이콘을 클릭합니다.
2. 코드-서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 터미널 → 새 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다.

3. git clone 명령을 입력합니다.

   git clone <git-clone-URL>

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   HTTPS URL로 바꿉니다 . 예를 들면 다음과 같습니다.

   $ git clone https://github.com/example/myrepo.git
   Cloning into myrepo...
   remote: Enumerating objects: 11, done.
   remote: Counting objects: 100% (11/11), done.
   remote: Compressing objects: 100% (10/10), done.
   remote: Total 2821 (delta 1), reused 5 (delta 1), pack-reused 2810
   Receiving objects: 100% (2821/2821), 39.17 MiB | 23.89 MiB/s, done.
   Resolving deltas: 100% (1416/1416), done.

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프로세스

1. 코드 서버 창의 활동 표시줄에서 소스 제어 아이콘( )을 클릭합니다.
2. 보기 및 추가 작업 버튼(...)을클릭한 다음 가져오기 를 선택합니다.

프로세스

1. 코드 서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 파일 → 모두 저장 을 선택하여 저장되지 않은 변경 사항을 저장합니다.
2. 소스 제어 아이콘( )을 클릭하여 소스 제어 창을 엽니다.
3. 변경된 파일이 변경 사항 아래에 표시되는지 확인합니다.

4. 변경 사항 제목 옆에 있는 모든 변경 사항 단계 버튼(+)을 클릭합니다.

   스테이징된 파일은 Staged Changes 섹션으로 이동합니다.

5. 메시지 필드에 변경 사항에 대한 간략한 설명을 입력합니다.
6. 커밋 버튼 옆에 있는 More Actions…​ 버튼을 클릭한 다음 Commit & Sync 를 클릭합니다.
7. 메시지가 표시되면 Git 자격 증명을 입력하고 확인을 클릭합니다.

프로세스

1. 코드-서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 터미널 → 새 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다.

2. pip list 명령을 입력합니다.

   pip list

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프로세스

1. 코드-서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 파일 → 새 텍스트 파일을 선택하여 새 텍스트 파일을 생성합니다.

2. 설치할 패키지를 텍스트 파일에 추가합니다.

   altair

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   == (equal to) Operator를 사용하여 설치할 정확한 버전을 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   altair==4.1.0

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   참고

   Red Hat은 시간이 지남에 따라 워크벤치의 안정성을 높이기 위해 정확한 패키지 버전을 지정하는 것이 좋습니다. 새 패키지 버전에서는 환경 동작에 바람직하지 않거나 예기치 않은 변경이 발생할 수 있습니다.

   동시에 여러 패키지를 설치하려면 각 패키지를 별도의 줄에 배치합니다.

3. 텍스트 파일을 requirements.txt 로 저장합니다.
4. 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) → 터미널 → 새 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다.

5. 다음 명령을 사용하여 requirements.txt 의 패키지를 서버에 설치합니다.

   pip install -r requirements.txt

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   중요

   pip install 명령은 워크벤치에 패키지를 설치합니다. 그러나 코드에서 패키지를 사용하려면 import 문을 실행해야 합니다.

   import altair

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