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JupyterLite Python Notebooks nel browser

JupyterLite è una distribuzione di JupyterLab che funziona interamente nel browser web. Il codice Python viene eseguito tramite WebAssembly, quindi non sono necessari né un server né un'installazione locale di Python. Notebook, file e impostazioni vengono memorizzati nel browser.

Si avvia in pochi secondi e offre la familiare interfaccia del notebook con widget interattivi. I limiti sono reali: non è pensato per grandi set di dati o calcoli complessi, l'installazione di pacchetti arbitrari è limitata e i dati memorizzati scompaiono se si cancella la cronologia del browser.

Intuizione

JupyterLab è un ambiente di lavoro interattivo basato su browser, costruito attorno a notebook che combinano codice, risultati (tabelle, grafici, widget) e testo esplicativo. Richiede un server Jupyter, locale o remoto, dove viene eseguito un kernel reale (solitamente Python, ma anche R, Julia e altri) con pieno accesso alle librerie installate, ai file locali e alle GPU, il che lo rende la scelta ideale per analisi approfondite e grandi quantità di dati. JupyterLite offre la stessa interfaccia senza server: il kernel Python viene eseguito all'interno del browser tramite WebAssembly (principalmente Pyodide), quindi è sufficiente un link a una pagina web statica per iniziare a lavorare. Il prezzo di questa comodità è un ambiente isolato. Sono disponibili solo i pacchetti supportati da Pyodide, non c'è un terminale di sistema né una GPU, le prestazioni e la memoria sono limitate e i notebook risiedono nella memoria del browser, quindi la cancellazione dei dati del browser li elimina a meno che non vengano scaricati. JupyterLab è pensato per il lavoro serio, mentre JupyterLite è per test rapidi, per l'insegnamento e per condividere una demo funzionante con chi non ha installato nulla.

Gli scienziati lo usano per esplorare rapidamente i dati, creare grafici ed esempi didattici. Gli ingegneri testano un calcolo Python senza dover configurare un ambiente e gli sviluppatori di prodotti condividono una demo eseguibile. Scarica qualsiasi notebook che desideri conservare.

Discipline: Scienza dei dati, Istruzione, Calcolo scientifico, Apprendimento automatico, Ingegneria del software.
Alternativa gratuita a Google Colab, Anaconda Jupyter e Kaggle Notebooks.
Confronto tra JupyterLite, Google Colab, Anaconda Jupyter e Kaggle Notebooks.
JupyterLiteGoogle ColabAnaconda JupyterNotebook di Kaggle
Modello di esecuzione: JupyterLite è una distribuzione di JupyterLab che funziona interamente nel browser. I kernel Python vengono eseguiti in un Web Worker tramite Pyodide o Xeus Python, ed è documentato anche un kernel R per Xeus.Modello di esecuzione: Colab è un servizio Jupyter ospitato che non richiede alcuna configurazione. Ogni runtime è una macchina virtuale privata che viene eliminata quando non viene utilizzata.Modello di esecuzione: Anaconda Notebooks è un servizio JupyterLab ospitato con archiviazione cloud persistente e pacchetti di data science preinstallati. La pagina controllata menziona ipykernel dal canale principale.Modello di esecuzione: Kaggle Notebooks è un ambiente di calcolo cloud per esplorare ed eseguire codice di machine learning, descritto come un ambiente che supporta analisi riproducibili e collaborative.
Spazio di archiviazione per notebook: Il lavoro salvato risiede nel browser, in IndexedDB o in localStorage. I notebook possono essere modificati, salvati e scaricati, quindi è possibile esportare tutto ciò che si desidera conservare.Spazio di archiviazione per notebook: I notebook vengono salvati su Google Drive o caricati da GitHub nel formato standard .ipynb. I file presenti nell'ambiente di runtime non vengono condivisi quando si condivide un notebook.Spazio di archiviazione per notebook: Il servizio offre uno spazio di archiviazione SSD veloce e con backup nel cloud. La quantità di spazio disponibile dipende dal piano di abbonamento.
Confezioni e ambiente: La compatibilità dei pacchetti con i kernel WebAssembly è un argomento di risoluzione dei problemi documentato e non tutte le funzionalità di JupyterLab o Classic Notebook funzionano. I siti sono file statici e non necessitano di un server applicativo.Confezioni e ambiente: Colab consiglia di aggiungere celle che installino e carichino le librerie personalizzate, in modo che altri possano rieseguire un notebook condiviso. Le librerie installate non vengono trasferite insieme al notebook.Confezioni e ambiente: Tutti i pacchetti nell'installer di Anaconda sono precaricati. Gli utenti possono creare i propri ambienti conda utilizzando i pacchetti disponibili su repo.anaconda.com.
Limiti delle risorse e modello di costo: I siti sono file statici che possono essere serviti dalla maggior parte degli host web statici e solo le ultime due versioni principali sono attivamente supportate.Limiti delle risorse e modello di costo: Colab non pubblica limiti precisi. I tipi di GPU e TPU non sono garantiti, i notebook gratuiti funzionano al massimo per circa 12 ore e il tempo di inattività scade. I piani a pagamento (Pro, Pro+ e a consumo) offrono maggiore potenza di calcolo.Limiti delle risorse e modello di costo: Le funzionalità sono limitate dal piano di abbonamento e la potenza di calcolo viene misurata in secondi CPU che si aggiornano giornalmente.
Protezione dei dati: I notebook e i file vengono salvati nella memoria del browser dell'utente, non su un server.Protezione dei dati: Le funzionalità di intelligenza artificiale generativa di Colab raccolgono prompt, codice correlato e output, che possono essere esaminati da revisori umani. Questi dati vengono conservati per un massimo di 18 mesi, pertanto è importante non inserire informazioni sensibili nei prompt.

Di più Codifica, Analisi e visualizzazione dei dati strumenti

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