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Cuadernos de Python con JupyterLite en el navegador

JupyterLite es una distribución de JupyterLab que se ejecuta completamente en el navegador web. El código Python se ejecuta mediante WebAssembly, por lo que no se necesita un servidor ni una instalación local de Python. Los cuadernos, archivos y configuraciones se almacenan en el navegador.

Se inicia en segundos y ofrece la interfaz familiar de un cuaderno con widgets interactivos. Sin embargo, tiene limitaciones: no está diseñado para grandes conjuntos de datos ni cálculos complejos, la instalación de paquetes arbitrarios está restringida y los datos almacenados desaparecen si se borran los datos del navegador.

Conocimiento

JupyterLab es un espacio de trabajo basado en navegador para computación interactiva, construido alrededor de cuadernos que combinan código, resultados (tablas, gráficos, widgets) y texto explicativo. Necesita un servidor Jupyter, local o remoto, donde se ejecuta un kernel real (generalmente Python, pero también R, Julia y otros) con acceso completo a las bibliotecas instaladas, archivos locales y GPU, lo que lo convierte en la opción adecuada para análisis serios y grandes conjuntos de datos. JupyterLite ofrece la misma interfaz sin servidor: el kernel de Python se ejecuta dentro del navegador a través de WebAssembly (principalmente Pyodide), por lo que un enlace a una página web estática es suficiente para comenzar a trabajar. El precio de esta comodidad es un entorno aislado. Solo están disponibles los paquetes compatibles con Pyodide, no hay terminal del sistema ni GPU, el rendimiento y la memoria son limitados, y los cuadernos se almacenan en el navegador, por lo que borrar los datos del navegador los elimina a menos que los descargue. JupyterLab es para trabajo real, y JupyterLite es para pruebas rápidas, enseñanza y para compartir una demostración ejecutable con alguien que no tenga nada instalado.

Los científicos lo utilizan para explorar datos rápidamente, crear gráficos y enseñar ejemplos. Los ingenieros prueban cálculos en Python sin necesidad de configurar un entorno, y los desarrolladores de productos comparten una demostración ejecutable. Descarga cualquier cuaderno que quieras conservar.

Disciplinas: Ciencia de datos, Educación, Computación científica, Aprendizaje automático, Ingeniería de software.
Alternativa gratuita a Google Colab, Anaconda Jupyter y Kaggle Notebooks.
Comparación de JupyterLite con Google Colab, Anaconda Jupyter y Kaggle Notebooks
JupyterLiteGoogle ColabAnaconda JupyterCuadernos de Kaggle
Modelo de ejecución: JupyterLite es una distribución de JupyterLab que se ejecuta completamente en el navegador. Los kernels de Python se ejecutan en un Web Worker a través de Pyodide o Xeus Python, y también se documenta un kernel de Xeus R.Modelo de ejecución: Colab es un servicio Jupyter alojado que no requiere configuración. Cada entorno de ejecución es una máquina virtual privada que se elimina cuando está inactiva.Modelo de ejecución: Anaconda Notebooks es un servicio alojado de JupyterLab con almacenamiento persistente en la nube y paquetes de ciencia de datos preinstalados. La página consultada menciona ipykernel del canal principal.Modelo de ejecución: Kaggle Notebooks es un entorno de computación en la nube para explorar y ejecutar código de aprendizaje automático, que se describe como una herramienta que permite realizar análisis reproducibles y colaborativos.
Almacenamiento de portátiles: El trabajo guardado reside en el navegador, en IndexedDB o en el almacenamiento local. Los cuadernos se pueden editar, guardar y descargar, así que exporta todo lo que quieras conservar.Almacenamiento de portátiles: Los cuadernos se guardan en Google Drive o se cargan desde GitHub en el formato estándar .ipynb. Los archivos del entorno de ejecución no se comparten al compartir un cuaderno.Almacenamiento de portátiles: El servicio ofrece almacenamiento SSD rápido y con copias de seguridad en la nube. La cantidad disponible depende del plan de suscripción.
Paquetes y entorno: La compatibilidad de los paquetes con los núcleos de WebAssembly es un tema documentado para la resolución de problemas, y no todas las funciones de JupyterLab o Classic Notebook funcionan. Los sitios son archivos estáticos y no necesitan un servidor de aplicaciones.Paquetes y entorno: Colab recomienda agregar celdas que instalen y carguen las bibliotecas personalizadas, para que otros usuarios puedan ejecutar un cuaderno compartido. Las bibliotecas instaladas no se conservan junto con el cuaderno.Paquetes y entorno: Todos los paquetes del instalador de Anaconda vienen precargados. Los usuarios pueden crear sus propios entornos conda con los paquetes disponibles en repo.anaconda.com.
Limitaciones de recursos y modelo de costos: Los sitios son archivos estáticos que pueden alojarse en la mayoría de los servidores web estáticos, y solo las dos últimas versiones principales cuentan con soporte activo.Limitaciones de recursos y modelo de costos: Colab no publica límites exactos. No se garantiza el tipo de GPU ni de TPU, los portátiles gratuitos tienen una autonomía máxima de 12 horas y el tiempo de inactividad se agota. Los planes de pago (Pro, Pro+ y pago por uso) ofrecen mayor capacidad de procesamiento.Limitaciones de recursos y modelo de costos: Las funciones están limitadas por el plan de suscripción, y el procesamiento se mide en segundos de CPU que se actualizan diariamente.
Privacidad de datos: Los cuadernos y archivos se guardan en el almacenamiento del navegador del usuario, no en un servidor.Privacidad de datos: Las funciones de IA generativa de Colab recopilan indicaciones, código relacionado y resultados, que pueden ser revisados ​​por personas. Estos datos se conservan hasta por 18 meses, por lo que se recomienda no incluir información confidencial en las indicaciones.

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