Inilah Beberapa Platform untuk menjalankan Jupyter Notebook secara Online

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Halo gais! Jika kita ingin membuat Project Data Science maupun Machine Learning, tentunya kita akan membutuhkan yang namanya Jupyter Notebook untuk menjalankan Program Python dan juga Markdown. Biasanya, Jupyter Notebook disimpan secara Offline menggunakan Localhost (Penyimpanan di Laptop/Komputer), dan dijalankan menggunakan Command Line (CMD) atau menggunakan Anaconda. Akan tetapi, bagaimanakah kalau ingin membuat Program Jupyter Notebook secara Online agar Teman-temanmu atau Rekan-rekanmu bekerja secara Tim/Kelompok? Untuk itu, kita akan membahas tentang Beberapa Platform untuk menjalankan Jupyter Notebook secara Online.

Sumber Artikel : Datasciencenotebook.org dan Mljar.com (Blog)

Jupyter notebooks berguna untuk berbagi wawasan tentang data. Jika notebook tersebut hanya ada di perangkat Anda sendiri, bagaimana Anda seharusnya berbagi? Mengirimkan file ipynb ke orang lain bukan pengalaman yang baik. Idealnya, Anda dapat mengirimkan tautan, dan penerima tidak perlu khawatir tentang menginstal lingkungan Jupyter atau Python atau hal-hal semacam itu.

Salah satu cara yang sulit untuk melakukannya adalah menjalankan JupyterHub dan mengeksposnya ke internet. Ini memerlukan banyak usaha, tetapi valid dalam beberapa situasi. Jika hanya Anda yang perlu mengaksesnya, menjalankan Jupyter dalam mode server sedikit lebih mudah. Kedua opsi ini memerlukan Anda untuk menjalankan server seperti mesin di layanan cloud seperti AWS.

Notebook yang dikelola atau dihosting adalah cara yang jauh lebih andal untuk melakukannya. Notebook yang dikelola menangani menjalankan Jupyter untuk Anda, dan memungkinkan Anda berbagi notebook hanya dengan tautan. Mengatur mereka hanya membutuhkan beberapa menit daripada berjam-jam.

Berikut ini adalah Beberapa Platform untuk menjalankan Jupyter Notebook secara Online.

1. Google Colab

Google Colaboratory, juga dikenal sebagai Google Colab, adalah layanan yang disediakan oleh Google. Layanan ini memiliki versi gratis dan berbayar (informasi harga dapat dilihat di situs web resmi). Notebook dari Google Colab disimpan di Google Drive. Anda juga dapat dengan mudah mengakses file dari Google Drive. Kolaborasi secara waktu nyata tidak tersedia. Implementasi Google Colab bersifat propietary dan memiliki antarmuka pengguna yang sedikit berbeda dari Jupyter Notebook asli. Anda dapat menginstal paket-paket sendiri, tetapi setelah instalasi, Anda perlu me-restart kernel. Waktu maksimum eksekusi notebook adalah 12 Jam pada rencana gratis. Jika Anda memerlukan eksekusi yang lebih lama, Anda perlu mempertimbangkan rencana berbayar.

Pada rencana gratis, Anda memiliki akses ke GPU dan TPU. Jenis perangkat yang tersedia dapat bervariasi tergantung pada waktu dan penggunaan. Akses internet juga tersedia dalam notebook. Notebook dapat dijadikan pribadi atau publik. Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat mengunjungi FAQ Colab.

Google Colab adalah salah satu Jupyter notebook online yang paling populer karena rencana gratisnya yang murah hati. Anda tidak perlu mendaftar jika sudah memiliki akun email di Google.

2. JupyterLite

JupyterLite adalah sebuah Notebook online yang berjalan sepenuhnya di dalam peramban web. Apa? Ya, itu terhubung ke kernel Python yang dikompilasi ke WebAssembly dan berjalan di dalam peramban. Anda tidak perlu terhubung ke mesin backend dengan interpreter Python. Semuanya berjalan di peramban web Anda. Anda dapat mencobanya secara online di alamat ini https://jupyter.org/try-jupyter/lab.

Ini adalah solusi yang bagus jika Anda ingin bermain-main dengan Python atau melakukan demo yang sangat sederhana, misalnya, visualisasi. Jika Anda berencana untuk melakukan pekerjaan berat dengan Python, itu tidak akan mungkin dilakukan dengan JupyterLite. Menginstal paket tambahan mungkin menjadi masalah karena tidak semua paket telah dikompilasi ke WebAssembly.

Ini mungkin merupakan solusi yang bagus untuk guru dan siswa, tetapi mereka harus menyadari bahwa mereka beroperasi dalam lingkungan yang dikompilasi ke WebAssembly.

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker membantu para Data Scientist dan Developer untuk mempersiapkan, membangun, melatih, dan mendeploy model pembelajaran mesin (ML) berkualitas tinggi dengan cepat dengan menggabungkan sejumlah kemampuan yang dibangun khusus untuk ML.

4. Kaggle Kernels

Kaggle.com adalah situs web yang mengadakan kompetisi machine learning. Situs ini dimiliki oleh Google. Kaggle menyediakan layanan untuk membuat dan menjalankan notebook Python secara online. Layanan ini dapat digunakan secara gratis. Pengguna perlu memverifikasi akun mereka untuk mendapatkan akses ke semua fitur (seperti akses internet). Meskipun tersedia mesin dengan dukungan GPU, namun hanya untuk waktu terbatas. Pengguna dapat membuat notebook pribadi dan publik. Notebook publik cocok untuk berbagi di Kaggle dengan pesaing lainnya. Antarmuka notebook berbeda dari Jupyter Notebook asli. Lingkungan yang tersedia dilengkapi dengan banyak paket ilmu data yang sudah terinstal sebelumnya. Selain itu, ada opsi untuk menginstal paket kustom - hal ini dapat dilakukan di dalam sel dengan menjalankan perintah ! (contoh !pip install mljar-supervised).

Ini adalah solusi yang bagus jika Anda ingin belajar machine learning dan bersaing dengan orang lain. Komunitas Kaggle sangat ramah.

5. Deepnote

Deepnote adalah sebuah perusahaan rintisan yang bekerja pada sebuah notebook online. Mereka didukung oleh Y-Combinator dan memiliki pendanaan yang kuat. Antarmuka pengguna mereka berbeda dari Jupyter Notebook asli tetapi terlihat sangat mengesankan (ini adalah pendapat saya). Mereka menyediakan rencana gratis dan berbayar. Rencana gratis memiliki 750 jam komputasi. Selain itu, Anda dapat mengakses rencana berbayar secara gratis jika Anda adalah seorang siswa atau guru. Anda dapat menjalankan notebook pada mesin berukuran berbeda dengan dukungan GPU. Deepnote menawarkan kolaborasi real-time pada notebook.

Anda dapat memiliki notebook pribadi dan publik. Mereka memiliki banyak fitur kustom seperti penjadwalan, mengkonversi notebook menjadi aplikasi, pembuat grafik visual, dan lain-lain. Mereka menyediakan integrasi dengan GitHub, PostgreSQL, BigQuery, Redshift, dan lainnya.

Deepnote mungkin merupakan solusi yang baik jika Anda mencari solusi berbasis cloud dengan ruang kerja pribadi.

6. JetBrains Datalore

Datalore merupakan Lingkungan online yang kuat untuk Jupyter Notebook dari JetBrains. Gunakan bantuan pengkodean cerdas untuk Python di notebook Jupyter online, jalankan kode pada CPU dan GPU yang kuat, berkolaborasi secara real-time, dan bagikan hasilnya dengan mudah.

7. DataCamp Workspace

DataCamp Workspace adalah Notebook Data Science modern di Cloud yang memungkinkan Anda melakukan analisis data menyeluruh dengan mudah.

Dengan antarmuka yang intuitif, integrasi data penting, dan visualisasi tanpa kode, Workspace menyambut semua tingkat keahlian. Dan pada bulan Juni 2023, DataCamp mengumumkan Asisten AI baru, yang menghadirkan bantuan pengkodean bertenaga GPT langsung ke browser.

8. Nextjournal

Nextjournal menjalankan apa pun yang dapat Anda masukkan ke dalam container Docker. Tingkatkan alur kerja Anda dengan Notebook Poliglot, pembuatan versi otomatis, dan kolaborasi waktu nyata. Hemat waktu dan uang dengan penyediaan on-demand, termasuk dukungan GPU.

9. Noteable

Berikutnya adalah platform notebook kolaboratif dengan fitur kode dan tanpa kode. Noteable adalah lingkungan berbasis notebook yang berjalan sepenuhnya di cloud. Ini adalah solusi bagi mereka yang mencari kolaborasi real-time. Mereka menawarkan rencana individu dan perusahaan. Mereka menyediakan database internal DuckDB untuk mengquery file proyek + Pandas dataframes menggunakan integrasi SQL dengan database SQL umum, gudang data, dan penyedia penyimpanan cloud. Noteable menyediakan konektor data (BigQuery, Redshift, PostgreSQL, Presto/Trino, MySQL) dan berbagai ukuran mesin komputasi yang dapat dipilih. (Noteable tersedia secara publik mulai Oktober 2022)

10. Databricks Notebooks

Berkolaborasi antar Tim Teknik, Data Science, dan Machine Learning dengan dukungan untuk berbagai bahasa, visualisasi data bawaan, pembuatan versi otomatis, dan operasionalisasi pekerjaan oleh Databricks Notebooks.

Untuk melihat Artikel sebelumnya tentang Tutorial Jupyter Notebook, silakan lihat di sini.

Itulah beberapa Platform untuk menjalankan Jupyter Notebook secara Online yang cocok untuk Anda coba. Semoga bermanfaat bagi kita semua!

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.