开源社区ipynb如何运行到ModelArts notebook上

1. 使用Notebook实例，两种方式

ModelArts CodeLab

ModelArts平台支持的云原生notebook，即开即用，免费算力。适合快速、临时使用
优点：免费，快速内容接入。缺点：资源受限使用。
ModelArts控制台->总览->开发工具

参考：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0339.html

ModelArts Notebook

专业版Notebook实例，以更灵活的资源配置支持通用和专业级的AI开发与探索。适合专业场景并长期使用
优点：资源配置充足且灵活，例如存储、计算资源及镜像更多样化。缺点：实例生命周期需要自己管理
ModelArts控制台->开发环境->notebook

参考：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_30_0004.html

2. 内容上传到Notebook实例上

Git clone, 直接对于要访问的代码仓库进行clone操作，例如可以在terminal中执行

cd /home/ma-user/work  # 该目录为持久化存储挂载的根目录
git clone https://github.com/ageron/handson-ml.git

通过wget直接在notebook中下载对应的notebook文件

cd /home/ma-user/work # 该目录为持久化存储挂载的根目录
wget https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip

通过网页进行直接上传，小于100MB文件，适合小文件直接上传

大文件需要通过对象存储（OBS）进行中转。适合大文件迁移，OBS公网上传大带宽，内网下载网络黑科技

1. 上传内容到OBS
2. 下载OBS内容到Notebook中
   参考：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_30_0010.html

实操试一下？ Run in ModelArts

3. 打开并运行Notebook内容，notebook文件大多以ipynb文件作为后缀，完成运行环境差异适配

根据ipynb文件内容，选择合适的Kernel。

notebook实例中一般预置了一个或者多个IPython Kernel，每个kernel对应一个独立已经预装AI引擎并配置好的Conda env，可以直接作为IPython的运行环境

运行依赖按需进行补充

社区的notebook文件很多没法直接运行，原因大多在于ipynb发布者的环境和真实运行的环境依赖不一致导致，首先要确保notebook中依赖的内容都已经正常的安装。依赖安装可以通过pip或者conda的方式进行安装。以动手学深度学习的notebook为例，这些案例均无法直接在ModelArts notebook实例中直接运行，需要额外添加一个notebook cell，用于安装d2l的package

pip install d2l

注：pip源在实例上已经配置好，直接可用。conda源需要用户手工配置，建议调测状态下可以配置为清华源。

如果安装或升级后依然找不到依赖，建议执行 restart kernel强制生效

参考:https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_30_0021.html

数据环境不一致

国内的网络下载大部分数据集、预训练模型是可以的，直接在notebook中通过wget的方式能够进行下载。例如

cd /home/ma-user/work
wget https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip

但是对于google drive或者百度网盘这种，一般无法直接通过wget命令下载的内容，需要首先进行下载，再通过OBS中转到notebook中，并且根据代码内容，放置到指定目录完成内容加载。参考大文件上传

硬件环境适配

notebook运行有些会依赖GPU等AI计算硬件，需要对应进行匹配，否则无法直接运行，例如ModelArts提供CPU、GPU、Ascend等规格供选择，ModelArts Notebook通过console页面创建的实例中，可以在停止状态下修改规格；或者在ModelArts CodeLab中，可以通过规格切换到指定的计算规格上去。

代码适配

开源社区中，例如github，星象比较好的内容一般质量较高，但是也经常中间会有一些bug，如果运行有问题，需要结合调试输出或日志查看。

最后一步，分享出来让小伙伴学习一下？

ModelArts提供的一键分享功能可以方便的进行ipynb文件的分享和协作。创建分享后，任何人都可以通过分享的链接在ModelArts CodeLab中直接打开查看并运行已分享内容。建议分享到AI Gallery让更多的同学都能看到:-)