Preguntas frecuentes de MLHub
¿Qué lenguajes de programación se admiten en los Notebooks?
Actualmente, sólo es compatible con Python. Está previsto añadir otros idiomas en futuras versiones. Utilice la función "Pedir un deseo" del menú Ayuda para hacernos saber qué idiomas le gustaría utilizar en los cuadernos.
¿Cómo puedo instalar otros idiomas?
No es posible instalar otros idiomas por su cuenta. Está previsto añadir otros idiomas en futuras versiones. Utilice la función "Pedir un deseo" del menú Ayuda para hacernos saber qué idiomas le gustaría utilizar en los cuadernos.
¿Qué paquetes puedo utilizar?
Los siguientes paquetes Python se suministran con MLHub por defecto: dask, ipykernel, ipython, Jinja2, Keras, matplotlib, nbformat, numba, numpy, nyoka, pandas, pandasql, plotly, protobuf, psutil, pyod, scipy, seaborn, scikit-learn, statsmodels, suod. Si su servidor TrendMiner dispone de una conexión abierta a Internet, también puede instalar paquetes adicionales.
¿Cómo puedo instalar más paquetes?
Puede instalar paquetes adicionales utilizando el comando pip install en el código de su Notebook. Tenga en cuenta que el servidor de TrendMiner debe estar conectado a Internet para que esto funcione (consulte con su administrador local si este es el caso). Utilizando este comando, el paquete se descargará en su núcleo actual. Ejemplo: "pip install tensflow" descargará e instalará el último paquete de TensorFlow.
Nota
No es posible instalar paquetes adicionales si su servidor TrendMiner no puede conectarse a Internet.
¿Puedo importar scripts de Python existentes?
Puede importar cuadernos utilizando el botón de importación en MLHub. Sólo se admiten cuadernos Jupyter (extensión de archivo .ipynb).
¿Puedo exportar mis Notebooks?
La barra de herramientas de Notebook tiene una opción para descargar su cuaderno (extensión de archivo .ipynb).
¿Cómo puedo colaborar con un colega en un cuaderno?
Puede compartir su Notebook con un colega a través del Organizador de trabajo. Tenga en cuenta que su colega sólo tendrá derechos de visualización de la libreta y que los cambios que realice no se guardarán. Está previsto añadir en el futuro el uso compartido con derechos de edición. Utilice la función "Pedir un deseo" del menú Ayuda para hacernos saber si esto le resultaría útil.
¿Qué datos utiliza MLHub al cargar una vista de TrendHub?
MLHub utilizará datos indexados, tal y como los guarda TrendMiner. El fragmento de código tomará los datos guardados en la vista y los importará como un marco de datos en su cuaderno.
¿Cómo sé que mi Notebook se ha guardado correctamente?
Deberá guardar manualmente su Notebook después de realizar cualquier cambio. Está previsto añadir mensajes de confirmación en futuras versiones.
¿Puedo persistir los fragmentos de contenido de TrendMiner a través de las sesiones de trabajo?
Actualmente, estos fragmentos sólo están disponibles en su sesión actual y no persisten. Esto significa que su menú de contenido de TrendMiner estará vacío después de recargar la página.
¿Cómo puedo borrar una celda de mi Notebook?
Actualmente no existe una opción pura de 'eliminar celda'. Sin embargo, puede utilizar la acción 'cortar' para eliminar la celda. Tenga en cuenta que esto sobrescribe el contenido actual de su portapapeles.
¿Puedo ejecutar todo mi Notebook sin reiniciar el núcleo?
No, puede ejecutar el cuaderno celda por celda o elegir la opción de reiniciar el núcleo y ejecutar todo el cuaderno (aunque sólo es un clic).
¿Por qué los cuadros de diálogo de mi Notebook están en inglés en lugar del idioma de mi navegador?
TrendMiner utiliza tecnología de terceros para los cuadernos MLHub. A pesar de que la mayoría de las capacidades son sensibles a la localización, no podemos garantizar que todos los cuadros de diálogo y el texto estén completamente traducidos para estas capacidades de los notebooks.
¿Cómo comparto la salida de Notebook en un Dashboard?
Puede compartir la salida de un cuaderno en un panel de DashHub a través de un mosaico de salida de cuaderno. Cree un objeto de canalización utilizando la opción "Publicar" en los cuadernos de MLHub Más información aquíA continuación, agregue un mosaico de salida de notebook a su panel de control utilizando el flujo de trabajo creado. Puede encontrar más información sobre cómo configurar mosaicos de DashHub aquí.
¿Cómo edito la tubería utilizada en mi mosaico de DashHub notebook?
Actualmente no es posible editar o sobrescribir los pipelines existentes. Debe crear un nuevo pipeline desde su notebook y asignarlo a la Ventana de salida del notebook.
¿Tiene alguna buena práctica general para garantizar el mejor rendimiento de nuestros Notebooks? Los siguientes consejos deberían ayudarle a garantizar el rendimiento de sus portátiles:
No cargue innecesariamente grandes conjuntos de datos. Incluya sólo los tags y periodos de tiempo necesarios en las vistas que vaya a cargar en sus cuadernos.
Por ejemplo, si desea mostrar los datos actuales comparados con una línea de regresión calculada, no incluya los pasos de cálculo de la línea de regresión que cargaron potencialmente meses de datos. En su lugar, guarde la línea de regresión después de ajustar los parámetros y dibújela inmediatamente.
Cuando cree un objeto pipeline para utilizarlo en un mosaico de cuaderno de DashHub, incluya sólo los pasos necesarios de sus cuadernos. Omita todos los pasos que no contribuyan al resultado final que desea compartir.
Separe el entrenamiento del modelo de la ejecución del modelo. No vuelva a entrenar un modelo en cada ejecución de una ficha de cuaderno DashHub. En su lugar, limítese a ejecutar el modelo en los nuevos datos disponibles.
¿Cuáles son los recursos del sistema recomendados?
Los recursos del sistema recomendados para TrendMiner incl. MLHub se encuentran en la guía de instalación. Tenga en cuenta que puede ser necesario aumentar aún más los recursos del sistema cuando se haga un uso intensivo de las funciones de MLHub.
¿Cuánta memoria se asigna a mi Notebook y a mi Ventana de salida del DashHub?
Cada núcleo de Notebook tendrá asignado 1 GB de RAM. El núcleo se purgará tras 30 minutos sin uso. Los mosaicos de salida de Notebook obtienen 256MB de RAM asignados cuando se refrescan, que se purgarán directamente tras la ejecución de la canalización conectada. Por favor, consulte las mejores prácticas generales anteriores para evitar encontrarse con limitaciones de memoria.
¿Cuántos usuarios pueden utilizar simultáneamente los Notebooks?
Esto dependerá de los recursos disponibles del sistema y del número de Ventanas de Notebook que se estén ejecutando. Con los requisitos mínimos del sistema (véase la guía de instalación), no debería haber ningún problema para que al menos 4 usuarios simultáneos utilicen los cuadernos. En caso de que note problemas de rendimiento cuando haya más usuarios utilizando MLHub o con grandes cantidades de mosaicos de salida de cuaderno creados, habrá que aumentar los recursos del sistema (RAM y CPU).
¿Cuál es el impacto de MLHub en el rendimiento del núcleo de TrendMiner?
MLHub, los cuadernos y los mosaicos de salida de los cuadernos utilizan sus recursos dedicados, independientemente de los servicios centrales de TrendMiner. Por lo tanto, en circunstancias normales, MLHub no afectará al rendimiento del núcleo de TrendMiner. Sin embargo, en casos excepcionales, un fallo de otro servicio de TrendMiner mientras MLHub está solicitando mucha memoria, puede provocar un fallo en el reinicio del otro servicio.
¿Por qué no puedo abrir un Notebook desde mi Organizador de trabajo?
Actualmente no es posible abrir un Notebook desde el Organizador de trabajo. Estamos planeando añadir esto en una versión futura. Puede abrir su Notebook utilizando la opción 'Cargar' en MLHub.
¿Qué debo hacer cuando obtenga errores de sintaxis u otros errores específicos de Python?
Si el error se produce en un fragmento de TrendMiner cargado, no dude en ponerse en contacto con support@trendminer.com para investigar el problema. Los errores de sintaxis u otros errores específicos de Python en su propio código son su responsabilidad depurarlos.
¿Por qué ha desaparecido mi código después de cerrar el Notebook?
Los Notebooks de MLHub no se guardan automáticamente. Debe guardar explícitamente su Notebook antes de cerrarlo. Le recomendamos que guarde sus cambios con regularidad.
¿Por qué aparece un "Error al guardar el archivo" en el Notebook?
Esto suele ocurrir cuando ha borrado la libreta del organizador de trabajo mientras aún estaba abierta en el editor.
¿Qué debo hacer cuando aparezca el error "Algo ha ido mal" en una Ventana de salida de Notebook?
Pida al propietario del Notebook que compruebe si todas las celdas necesarias están incluidas en el objeto pipeline. Si el código está cargando una vista grande o contiene código complicado, podría ser que la memoria asignada al mosaico no sea suficiente. Otra posibilidad es que no haya suficientes recursos disponibles para ejecutar simultáneamente todos los cuadernos y mosaicos actuales.
Por favor, póngase en contacto con support@trendminer.com después de realizar algunas comprobaciones iniciales sobre la integridad de la tubería, la complejidad del código y el número de usuarios de Notebook / Ventanas de Notebook en esta instalación. Esta información nos ayudará a localizar la causa y sugerir una solución más fácilmente.