Mode d'emploi

Quels langages de script sont pris en charge dans les Notebooks ?

L'ajout d'autres langues est prévu dans les prochaines versions. L'ajout d'autres langages est prévu dans les prochaines versions. Utilisez la fonction "Faire un vœu" dans le menu Aide pour nous faire savoir quelles langages vous aimeriez utiliser dans les Notebooks.

Comment puis-je installer d'autres langages ?

Actuellement, seul Python est pris en charge. L'ajout d'autres langages est prévu dans les prochaines versions. Utilisez la fonction "Faire un vœu" dans le menu Aide pour nous faire savoir quelles langages vous aimeriez utiliser dans les Notebooks.

Quels paquets puis-je utiliser ?

Les paquets Python suivants sont livrés par défaut avec MLHub : dask, ipykernel, ipython, Jinja2, Keras, matplotlib, nbformat, numba, numpy, nyoka, pandas, pandasql, plotly, protobuf, psutil, pyod, scipy, seaborn, scikit-learn, statsmodels, suod. Si votre serveur TrendMiner dispose d'une connexion Internet ouverte, vous pouvez également installer des paquets supplémentaires.

Comment puis-je installer plus de paquets ?

Vous pouvez installer des paquets supplémentaires en utilisant la commande pip install dans le code de votre Notebook. Notez que le serveur TrendMiner doit être connecté à l'Internet pour que cela fonctionne (veuillez vérifier auprès de votre administrateur local si c'est le cas). En utilisant cette commande, le paquet sera téléchargé dans votre kernel actuel. Exemple : "pip install tensflow" téléchargera et installera le dernier paquet TensorFlow. Il n'est pas possible d'installer des packages supplémentaires si votre serveur TrendMiner n'est pas en mesure de se connecter à l'Internet.

Puis-je importer des scripts Python existants ?

Vous pouvez importer des notebooks en utilisant le bouton d'importation dans MLHub. Seuls les notebooks Jupyter (extension de fichier .ipynb) sont pris en charge.

Puis-je exporter mes Notebooks ?

Ceci n'est actuellement pas possible. Utilisez la fonction "Faire un vœu" dans le menu Aide pour nous faire savoir si cette fonctionnalité vous serait utile.

Comment puis-je collaborer avec un collègue sur un Notebook ?

Vous pouvez partager votre Notebook avec un collègue via l'Organiseur de travail. Notez que votre collègue n'aura que des droits de visualisation sur le notebook et que les modifications qu'il apportera ne seront pas enregistrées. Le partage avec des droits d'édition est prévu d'être ajouté dans le futur. Utilisez la fonction "Faire un cœu" dans le menu Aide pour nous faire savoir si cela vous serait utile.

Quelles sont les données utilisées par MLHub lors du chargement d'une vue TrendHub ?

MLHub utilisera des données indexées, telles que sauvegardées par TrendMiner. L'extrait de code récupérera les données stockées dans la vue et les importera sous forme de dataframe dans votre Notebook.

Comment puis-je savoir que mon Notebook a été sauvegardé avec succès ?

Vous devez enregistrer manuellement votre Notebook après toute modification effectuée. L'ajout de messages de confirmation est prévu dans les prochaines versions.

Puis-je faire persister les extraits de contenu TrendMiner à travers les sessions de travail ?

Actuellement, ces snippets ne sont disponibles que dans votre session actuelle et ne sont pas persistés. Cela signifie que votre menu de contenu TrendMiner sera vide après le rechargement de la page.

Comment puis-je supprimer une cellule de mon Notebook ?

Il n'existe actuellement aucune option de suppression de cellule. Vous pouvez toutefois utiliser l'action "couper" pour supprimer la cellule. Notez que cela écrase le contenu actuel de votre presse-papiers.

Puis-je faire fonctionner tout mon Notebook sans redémarrer le kernel ?

Non, vous pouvez soit exécuter le Notebook cellule par cellule, soit choisir l'option permettant de redémarrer le kernel et d'exécuter l'ensemble du Notebook (il s'agit toutefois d'un seul clic)

Pourquoi les boîtes de dialogue de mon Notebook sont-elles en anglais au lieu de la langue de mon navigateur ?

TrendMiner utilise une technologie tierce pour les notebooks MLHub. Même si la plupart des fonctionnalités sont sensibles à la langue, nous ne pouvons pas garantir que chaque boîte de dialogue et chaque texte seront entièrement traduits pour ces fonctionnalités de notebook.

Comment puis-je partager la sortie du Notebook sur un tableau de bord ?

Vous pouvez partager la sortie d'un bloc-notes sur un tableau de bord dans DashHub via une mosaïque de sortie de bloc-notes. Créez un objet pipeline à l'aide de l'option « Publier » sur les blocs-notes MLHub plus d'informations ici. Ensuite, ajoutez une mosaïque de sortie de bloc-notes à votre tableau de bord à l'aide du pipeline créé. Vous trouverez plus d'informations sur la configuration des mosaïques DashHub ici.

Comment puis-je modifier le pipeline utilisé dans la vignette de mon Notebook DashHub ?

Actuellement, il n'est pas possible de modifier ou d'écraser les pipelines existants. Vous devez créer un nouveau pipeline à partir de votre Notebook et l'affecter à la vignette de sortie du Notebook.

Avez-vous des pratiques d'excellence générales pour garantir les meilleures performances de nos Notebooks ? Les conseils suivants devraient vous aider à assurer le bon fonctionnement de vos Notebooks :

Quelles sont les ressources système recommandées ?

Les ressources système recommandées pour TrendMiner, y compris MLHub, se trouvent dans le guide d'installationNotez que les ressources système peuvent devoir être augmentées davantage en cas d'utilisation intensive des fonctionnalités MLHub.

Combien de mémoire est allouée à mon Notebook et à la vignette de sortie de mon Notebook DashHub ?

Chaque kernel de Notebook se verra allouer 1GB de RAM. Le kernel sera purgé après 30 minutes d'inutilisation. Les vignettes de sortie du Notebook obtiennent 256 Mo de RAM lorsqu'elles sont rafraîchies, qui seront purgés directement après l'exécution du pipeline connecté. Veuillez vous référer aux meilleures pratiques générales ci-dessus pour éviter de vous heurter à des contraintes de mémoire.

Combien d'utilisateurs peuvent utiliser les Notebooks simultanément ?

Cela dépendra des ressources système disponibles et du nombre de tuiles de bloc-notes en cours d'exécution. Sur la configuration minimale requise (voir guide d'installation), il ne devrait pas y avoir de problème pour qu'au moins 4 utilisateurs simultanés utilisent les blocs-notes. Si vous constatez des problèmes de performances lorsque plusieurs utilisateurs utilisent MLHub ou avec de grandes quantités de tuiles de sortie de bloc-notes créées, les ressources système (RAM et CPU) devront être augmentées.

Quel est l'impact de MLHub sur les performances de base de TrendMiner ?

MLHub, les Notebooks et les vignettes de sortie des Notebooks utilisent leurs ressources dédiées, indépendamment des services principaux de TrendMiner. Par conséquent, dans des circonstances normales, MLHub n'aura pas d'impact sur les performances de TrendMiner. Dans des cas exceptionnels cependant, une défaillance d'un autre service TrendMiner alors que MLHub demande beaucoup de mémoire, peut entraîner une défaillance de redémarrage de l'autre service.

Pourquoi ne puis-je pas ouvrir un Notebook à partir de mon Organiseur de travail ?

L'ouverture d'un Notebook à partir de l'Organiseur de travail n'est actuellement pas prise en charge. Nous prévoyons d'ajouter cette fonctionnalité dans une prochaine version. Vous pouvez ouvrir votre Notebook en utilisant l'option "Charger" dans MLHub.

Que dois-je faire lorsque je reçois des erreurs de syntaxe ou d'autres erreurs spécifiques à python ?

Si l'erreur se produit sur un snippet TrendMiner chargé, n'hésitez pas à contacter support@trendminer.com pour étudier le problème. Les erreurs de syntaxe ou autres erreurs spécifiques à Python sur votre propre code sont de votre responsabilité de déboguer.

Pourquoi mon code a-t-il disparu après la fermeture du Notebook ?

Les Notebooks de MLHub ne s'enregistrent pas automatiquement. Vous devez sauvegarder explicitement votre notebook avant de le fermer. Nous vous recommandons de sauvegarder régulièrement vos modifications.

Pourquoi est-ce que j'obtiens une "erreur d'enregistrement de fichier" dans le Notebook ?

Cela se produit généralement lorsque vous avez supprimé le Notebook de l'Organiseur de travail alors qu'il était encore ouvert dans l'éditeur.

Que dois-je faire lorsque j'obtiens l'erreur "Something went wrong" dans une vignette de sortie de Notebook ?

Demandez au propriétaire du Notebook de vérifier si toutes les cellules nécessaires sont incluses dans l'objet pipeline. Si le code charge une grande vue ou contient du code compliqué, il se peut que la mémoire affectée à la vignette ne soit pas suffisante. Il se peut également qu'il n'y ait pas assez de ressources disponibles pour exécuter simultanément tous les notebooks et vignettes actuels.