JupyterLab – CODE-DE-Lab

Jupyter Hub ist die Umgebung zum Erstellen, Verwalten und Beenden von Jupyter-Notebooks mit der JupyterLab-Benutzeroberfläche. Benutzer interagieren mit ihren Notebooks, die über den Hub verwaltet werden.

Jupyter Notebook ist eine quelloffene, interaktive Online-Webanwendung. Sie ermöglicht die Erstellung von Dokumenten - sogenannten Notebooks - die Live-Code, Visualisierungen und beschreibenden Text enthalten. Das Tool ist via SSO integriert (Nutzung der CODE-DE credentials zum Login) und ermöglicht den Benutzern einen direkten Zugriff auf die Daten.

CODE-DE JupyterLab bietet verschiedene Servergrößen, die Sie nach dem Login und vor dem Start einer Instanz auswählen können. GPU-Unterstützung für Ihre Jupyter-Notebooks wird auf Anfrage angeboten.

Außerdem haben wir einen Bereich für Beispiele eingerichtet, den wir im Laufe der Zeit kontinuierlich erweitern werden. Dort stellen wir Ihnen Best-Practice-Beispiele zur Verfügung, die Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen. Um Ihre Arbeit zu sichern, haben Sie Zugang zu einem speziellen Speicherplatz, auf dem Ihre Notebooks und Daten gespeichert werden. Die Daten werden automatisch gelöscht, wenn über einen Zeitraum von 2 Wochen keine Nutzeraktivität stattfindet.

Wir empfehlen, die Umgebung ausschließlich für Tests und Prototyping zu nutzen und nicht für den operativen Einsatz. Zudem raten wir dringend dazu, regelmäßig Sicherungskopien Ihrer Arbeit anzufertigen, um Datenverluste zu vermeiden.

Der Hub läuft auf der Computing-Cloud und kann bei wachsendem Bedarf skaliert werden. Die Standardkonfiguration des Notebooks umfasst die gängigsten Bibliotheken und Module, die den Zugriff auf Daten, deren Analyse und Manipulation ermöglichen.

Anforderungen an die Nutzung

Es gibt bestimmte Anforderungen, die für die Nutzung erfüllt werden müssen. Für einige Daten oder Dienste ist eine individuelle Anwendung erforderlich. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den CODE-DE Support.

	Erforderlich?	Bemerkung
Registrierung auf CODE-DE	Ja	---
Cloud-Ressourcen auf CODE-DE	Nein	---
Individuelle Beantragung	Nein	Ja, für GPU Support

Um GPU-Ressourcen für JupyterLab anzufordern, senden Sie uns bitte eine Support-Anfrage mit den folgenden Details:

Titel und kurze Beschreibung Ihrer Aktivität oder Ihres Projekts
warum Sie GPU-Ressourcen verwenden möchten
Geben Sie an, wie lange Sie planen, die Ressourcen zu nutzen

Wir werden Ihre Anfrage prüfen und uns mit Ihnen in Verbindung setzen!