Repositório da disciplina de Data Science
Dependências necessárias:
- Virtualbox 5.0 ou maior
- Vagrant 1.7.4 ou maior
Dúvidas devem ser registradas em #1.
Realize o clone ou o download do repositório ml-vm-notebook. Este repositório contém o Vagrantfile que será utilizado por nós.
Passos:
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Abrir o console e ir até o diretório onde encontra-se o aquivo (hc-download) do box disponibilizado na aula.
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Executar o comando
vagrant box add data-science [file]
$:~/Downloads$ vagrant box add data-science hc-download
==> box: Box file was not detected as metadata. Adding it directly...
==> box: Adding box 'data-science' (v0) for provider:
box: Unpacking necessary files from: file:///home/ck0149/Downloads/hc-download
==> box: Successfully added box 'data-science' (v0) for 'virtualbox'!
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Faça o download do Vagrantfile modificado e substitua pelo existente na pasta pasta ml-vm-notebook. Acesse o diretório via o terminal.
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Ainda no diretório do Vagrantfile execute o comando
vagrant up
Obs.: caso no processo de acesso via SSH disparar um timeout, abra novamente o Vagrantfile e descomente a linha 134. Execute o comando vagrant halt e em seguida vagrant up.
How-to de como configurar o ambiente que será utilizado ao longo da disciplina.
Passos:
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Abra o terminal, acesse a pasta onde o repositório ml-vm-notebook encontra-se e execute o comando
vagrant up. Este comando irá realizar o download do box base e depois as configurações necessárias. -
Caso o processo execute sem erros, ao final do comando o Jupyter Notebook estará rodando em
http://localhost:8008. Ainda do diratório onde o Vagrantfile encontra-se, você poderá executar o comandovagrant sshpara acessar a máquina virtual via comando de linha.
Mais detalhes estão disponíveis aqui. Assim como, na documentação do próprio Vagrant.