ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook) چیست؟ + آموزش نصب ژوپیتر نوت بوک

در دنیای برنامه ‌نویسی و علم داده، ابزارهای متعددی برای توسعه و اجرای کد وجود دارند، اما برخی از آن ‌ها به دلیل امکانات گسترده و سادگی استفاده، محبوبیت بیشتری پیدا کرده ‌اند. ژوپیتر نوت بوک یکی از این ابزارهاست که محیطی تعاملی و کاربرپسند برای اجرای کد، تجزیه ‌و تحلیل داده ‌ها و مستندسازی فرآیندها ارائه می ‌دهد. اگر به دنبال راهی برای یادگیری و استفاده از این ابزار کاربردی هستید، در ادامه این مطلب با ما همراه باشید. در اینجا علاوه بر معرفی این محیط، به نصب ژوپیتر نوت بوک نیز پرداخته ‌ایم تا بتوانید به ‌راحتی از آن استفاده کنید.

فهرست مطالب

• ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook) چیست؟
• تاریخچه ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook)
• چرا از ژوپیتر استفاده کنیم؟ ژوپیتر نوت بوک برای چه کسانی مناسب است؟
• کاربردهای ژوپیتر
  • تحلیل داده ‌ها
  • یادگیری ماشین و مدل ‌سازی
  • مستندسازی و به اشتراک‌ گذاری کدها
  • آموزش و پژوهش
  • توسعه و آزمایش کدهای برنامه ‌نویسی
• مزایا و معایب ژوپیتر (Jupyter)
• معماری و اجزای اصلی ژوپیتر نوت بوک
  • 1. کرنل ‌ها (Kernels)
  • 2. سرور ژوپیتر (Jupyter Server)
  • 3. رابط وب  (Web Interface)
  • 4. رابط ‌های برنامه ‌نویسی کاربردی (APIs)
  • 5. فایل نوت ‌بوک (Notebook File)
  • 6. سلول‌ ها  (Cells)
  • 7. نوت ‌بوک ‌ها (Notebooks)
• آینده ژوپیتر
• نصب ژوپیتر نوت بوک در ویندوز و لینوکس
  • نصب با استفاده از آناکوندا
  • نصب با استفاده از pip
• ساخت اولین پروژه ژوپیتر نوت بوک
• قابلیت های ژوپیتر نوت بوک
• تفاوت بین ژوپیتر نوت بوک و گوگل کولب
• استفاده از Cloud Jupyter در سرور گرافیکی ابری

ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook) چیست؟

ژوپیتر نوت بوک یک محیط تعاملی و متن ‌باز برای اجرای کدهای برنامه ‌نویسی، مستند سازی و تجزیه ‌و تحلیل داده‌ هاست. این ابزار به کاربران اجازه می ‌دهد کدهای خود را در قالب «نوت ‌بوک» بنویسند و در کنار آن توضیحات متنی، نمودارها و خروجی‌ های تعاملی داشته باشند. ژوپیتر نوت بوک به طور گسترده در حوزه ‌های علم داده، یادگیری ماشین و تحقیقات علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این محیط از چندین زبان برنامه نویسی مانند  Python،  R  و Julia پشتیبانی می‌کند و امکان اجرای گام‌ به ‌گام کد را فراهم می ‌آورد.

تاریخچه ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook)

پروژه ژوپیتر در سال 2014 به‌ عنوان ادامه‌ ای از پروژه IPython توسعه یافت. IPython در ابتدا به ‌عنوان یک رابط کاربری پیشرفته برای زبان پایتون ایجاد شده بود، اما به ‌مرور توسعه ‌دهندگان آن تصمیم گرفتند ابزار قدرتمندتری را برای پردازش داده ‌ها و محاسبات علمی طراحی کنند. نام “Jupyter” از سه زبان اصلی آن یعنی Julia، Python  و R الهام گرفته شده است. از زمان معرفی، ژوپیتر نوت بوک به یکی از پرکاربردترین ابزارها در علم داده و برنامه ‌نویسی علمی تبدیل شده و توسط مؤسسات تحقیقاتی، دانشگاه ‌ها و شرکت‌ های بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چرا از ژوپیتر استفاده کنیم؟ ژوپیتر نوت بوک برای چه کسانی مناسب است؟

ژوپیتر نوت بوک امکانات متنوعی را برای کاربران فراهم می‌کند که آن را به یک ابزار ارزشمند تبدیل کرده است. یکی از مزایای اصلی آن امکان ترکیب کد، متن و نمودارها در یک محیط یکپارچه است که کار را برای مستند سازی و ارائه آسان می‌کند. همچنین، این ابزار به کاربران اجازه می ‌دهد کدهای خود را به‌ صورت تعاملی اجرا کرده و به‌ راحتی خروجی ‌ها را بررسی کنند.

ژوپیتر نوت بوک به ‌ویژه برای یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ ها ایده‌ آل است، زیرا کاربران می‌ توانند مدل ‌ها و نتایج را به ‌صورت مرحله به مرحله بررسی و تنظیم کنند. علاوه بر این، پشتیبانی از افزونه ‌ها و ابزارهای متنوع باعث می‌ شود که کار با آن بسیار انعطاف ‌پذیر باشد. این ابزار برای طیف وسیعی از کاربران مفید است. بنابراین این ابزار برای طیف زیادی از افراد مناسب است شامل:

• محققان علمی می ‌توانند از آن برای پردازش داده‌ های پیچیده و انجام محاسبات عددی استفاده کنند.
• دانشجویان و مدرسین نیز می ‌توانند از آن به‌ عنوان یک ابزار آموزشی برای یادگیری و تدریس برنامه ‌نویسی بهره ببرند.
• تحلیل‌گران داده و دانشمندان حوزه هوش مصنوعی نیز از ژوپیتر نوت بوک برای پیاده ‌سازی و ارزیابی مدل ‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.
• حتی توسعه ‌دهندگان نرم ‌افزار که نیاز به اجرای کدهای تعاملی دارند، می ‌توانند از این محیط برای آزمایش و مستندسازی استفاده کنند.

کاربردهای ژوپیتر

آنچه که ابزار ژوپیتر نوت بوک را به یک ابزار حرفه ای و کاربردی در دنیای تکنولوژی تبدیل کرده است، کاربردهای مهم آن می باشد که در ادامه به معرفی آن ها می پردازیم.

تحلیل داده ‌ها

ژوپیتر نوت بوک ابزاری ایده ‌آل برای تحلیل‌گران داده است. این محیط امکان پردازش، پاکسازی و مصورسازی داده ‌ها را فراهم می‌کند. کاربران می ‌توانند به‌ راحتی داده ‌ها را از منابع مختلف بارگیری کرده و با استفاده از کتابخانه ‌هایی مانند  Pandas ،Matplotlib  و Seaborn آن‌ ها را تحلیل و تجسم کنند.

یادگیری ماشین و مدل ‌سازی

این ابزار به دانشمندان داده کمک می‌کند تا مدل ‌های یادگیری ماشین را پیاده ‌سازی، آموزش و ارزیابی کنند. با پشتیبانی از TensorFlow، Scikit-learn  و PyTorch، کاربران می ‌توانند الگوریتم‌ های پیچیده را اجرا کرده و بهینه ‌سازی کنند.

مستندسازی و به اشتراک‌ گذاری کدها

ژوپیتر نوت بوک به کاربران امکان می ‌دهد توضیحات و تحلیل‌ های خود را همراه با کدها ارائه دهند. این ویژگی، اشتراک‌گذاری دانش را تسهیل کرده و امکان همکاری تیمی را بهبود می ‌بخشد. خروجی ‌ها را می ‌توان در قالب HTML یا PDF ذخیره و به اشتراک گذاشت.

آموزش و پژوهش

مدرسان و محققان از ژوپیتر نوت بوک برای آموزش برنامه ‌نویسی، علوم داده و محاسبات علمی استفاده می‌کنند. امکان نوشتن توضیحات در کنار کدها و اجرای زنده آن‌ ها، فرآیند یادگیری را تعاملی ‌تر و کارآمدتر می‌کند.

توسعه و آزمایش کدهای برنامه ‌نویسی

ژوپیتر نوت بوک محیطی مناسب برای توسعه و آزمایش کدها فراهم می‌کند. برنامه ‌نویسان می ‌توانند بخش ‌های مختلف کد را جداگانه اجرا کرده و اشکالات را سریع ‌تر شناسایی و رفع کنند. این ویژگی به ‌خصوص در توسعه نمونه ‌های اولیه بسیار مفید است.

مزایا و معایب ژوپیتر (Jupyter)

تا اینجا با مهم ترین ویژگی ها و کاربردهای ژوپیتر نوت بوک آشنا شدیم. احتمالا تا حدودی می توانید مزایای این ابزار را حدس بزنید. از مهم ترین این مزایا عبارتند از:

• محیط یکپارچه برای کد نویسی و مستند سازی که فرآیند یادگیری و توسعه را ساده ‌تر می‌کند.
• امکان اجرای تعاملی کدها و مشاهده سریع خروجی ‌ها
• پشتیبانی از انواع زبان‌ های برنامه ‌نویسی و ابزارهای بصری ‌سازی داده
• محبوب در میان متخصصین داده و محققان علمی به دلیل انعطاف ‌پذیری بالا
• امکان اجرا در فضای ابری از طریق سرویس ‌هایی مانند Google Colab و  Binder

اما این ابزار دارای یک سری معایب نیز هست که بهتر است با این موارد نیز آشنا باشید:

• کندی در پردازش داده ‌های حجیم در مقایسه با اجرای مستقیم اسکریپت ‌ها
• مشکلات مدیریت نسخه ‌ها به دلیل وابستگی به کتابخانه‌ های متعدد
• عدم پشتیبانی کامل از همه قابلیت ‌های  IDE های پیشرفته مانند دیباگرهای حرفه ‌ای
• محدودیت در توسعه نرم ‌افزارهای بزرگ که نیاز به ساختارهای پیچیده دارند.

با وجود این مزایا و معایب، ژوپیتر نوت بوک همچنان یکی از محبوب ‌ترین ابزارها در دنیای برنامه ‌نویسی علمی و تحلیل داده ‌ها به شمار می ‌رود و بسیاری از کاربران آن را به دلیل سادگی و کارایی بالا انتخاب می‌کنند.

معماری و اجزای اصلی ژوپیتر نوت بوک

ژوپیتر نوت بوک از اجزای مختلفی تشکیل شده که به ‌صورت یکپارچه با یکدیگر کار می‌کنند تا محیطی تعاملی برای اجرای کد، تجزیه ‌و تحلیل داده ‌ها و مستندسازی فراهم کنند. در این بخش، به معرفی اجزای اصلی این سیستم پرداخته ‌ایم.

1. کرنل ‌ها (Kernels)

کرنل ‌ها موتورهای اجرایی هستند که دستورات کاربر را پردازش کرده و خروجی را باز می‌گردانند. به‌ عبارت ‌دیگر، زمانی که یک کد در سلولی از ژوپیتر نوت بوک اجرا می‌ شود، کرنل مربوطه آن را پردازش کرده و نتیجه را نمایش می‌ دهد. ژوپیتر از چندین کرنل برای زبان ‌های مختلف مانند Python (IPython)، R، Julia  و Scala پشتیبانی می‌کند. هر نوت ‌بوک به یک کرنل خاص متصل است که اجرای کدها را مدیریت می‌کند.

2. سرور ژوپیتر (Jupyter Server)

سرور ژوپیتر مسئول مدیریت ارتباط بین رابط کاربری و کرنل ‌هاست. این سرور درخواست‌ های کاربر را پردازش کرده و خروجی‌ ها را به رابط کاربری ارسال می‌کند. همچنین، این سرور امکان اجرای نوت ‌بوک‌ ها از طریق مرورگر وب را فراهم می‌کند و می ‌تواند روی سیستم لوکال یا یک سرور راه دور اجرا شود.

3. رابط وب (Web Interface)

رابط کاربری ژوپیتر نوت بوک یک محیط مبتنی بر وب است که کاربر از طریق مرورگر به آن دسترسی دارد. این رابط شامل نوار ابزار، منوها، ویرایشگر نوت ‌بوک و نمایشگر خروجی ‌ها است. کاربران می ‌توانند در این محیط کدهای خود را اجرا کرده، متن و نمودارها را اضافه کنند و خروجی ‌ها را در زمان واقعی مشاهده نمایند.

4. رابط ‌های برنامه ‌نویسی کاربردی (APIs)

ژوپیتر دارای  API های متعددی است که امکان کنترل و تعامل با نوت ‌بوک ‌ها و کرنل ‌ها را از طریق زبان ‌های برنامه‌ نویسی مختلف فراهم می‌کنند. به کمک این APIها، توسعه‌ دهندگان می ‌توانند نوت ‌بوک ‌ها را به برنامه ‌های خود متصل کرده یا پردازش‌ های خودکار روی آن‌ ها انجام دهند. برخی از مهم‌ ترین APIها شامل Jupyter REST API و Jupyter Kernel Messaging API  هستند.

5. فایل نوت ‌بوک (Notebook File)

فایل‌ های نوت ‌بوک ژوپیتر با پسوند .ipynbذخیره می‌ شوند و شامل تمام محتوای یک نوت‌ بوک، از جمله کدها، توضیحات، خروجی‌ ها و فرمت ‌بندی ‌ها هستند. این فایل ‌ها در قالب JSON  ذخیره می‌ شوند، به این معنی که در کنار اجرای آن ‌ها در محیط ژوپیتر، می ‌توان با ابزارهای دیگر نیز آن ‌ها را پردازش کرد. به ‌عنوان ‌مثال، می ‌توان نوت ‌بوک ‌ها را در Google Colab  بارگذاری کرد یا از آن‌ ها در پروژه‌ های گیت ‌هاب استفاده نمود. از آن جا که این فایل‌ ها متنی هستند، می ‌توان آن ‌ها را به‌ راحتی در سیستم‌ های کنترل نسخه مانند Git مدیریت کرد. همچنین، امکان تبدیل نوت ‌بوک‌ ها به فرمت ‌های HTML، PDF  و Python Script وجود دارد که برای مستند سازی و ارائه ‌ی گزارش ‌ها مفید است.

6. سلول‌ ها (Cells)

نوت ‌بوک ژوپیتر از سلول ‌ها برای سازماندهی محتوا استفاده می‌کند. انواع مختلفی از سلول‌ ها در ژوپیتر وجود دارند:

• سلول‌ های کد (Code Cells): حاوی کدهای اجرایی هستند که می ‌توانند توسط کرنل پردازش شوند.
• سلول ‌های متنی (Markdown Cells): برای اضافه کردن توضیحات، مستندسازی و فرمول ‌های ریاضی با استفاده از Markdown و LaTeX استفاده می ‌شوند.
• سلول‌ های خروجی (Output Cells): نمایش‌ دهنده نتایج اجرای کدها مانند متن، نمودار و داده ‌های پردازش ‌شده هستند.

7. نوت ‌بوک ‌ها (Notebooks)

برخلاف فایل نوت بوک که یک قالب ذخیره سازی است، نوت ‌بوک ‌ها در ژوپیتر محیط ‌های کاری تعاملی هستند که ترکیبی از کد، متن، نمودار و خروجی را در یک ساختار منظم ارائه می ‌دهند. برخلاف فایل ‌های .ipynb که صرفاً قالبی برای ذخیره‌ سازی داده‌ ها هستند، نوت ‌بوک ‌ها به کاربران اجازه می ‌دهند کدها را اجرا کنند، نتایج را در لحظه ببینند و مستندات را به‌ همراه محتوای کد ترکیب کنند. این قابلیت، نوت ‌بوک ‌ها را به ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده، آموزش و پژوهش تبدیل کرده است.

آینده ژوپیتر

ژوپیتر نوت بوک با گسترش هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین، نقش پررنگ ‌تری در آینده خواهد داشت. توسعه قابلیت‌ های همکاری آنلاین، افزایش سرعت پردازش و بهبود یکپارچگی با سرویس ‌های ابری از جمله روندهای پیش رو هستند.

پروژه JupyterLab  به ‌عنوان نسخه پیشرفته ‌تر، امکانات بیشتری برای مدیریت نوت ‌بوک ‌ها، توسعه کد و تحلیل داده ارائه خواهد کرد. همچنین، ادغام با مدل‌ های یادگیری عمیق، پردازش داده‌ های حجیم و ابزارهای بصری‌ سازی پیشرفته، کار با ژوپیتر را کارآمدتر می‌کند.

افزایش امنیت، قابلیت ‌های تعاملی بیشتر و پشتیبانی از زبان‌ های برنامه ‌نویسی متنوع ‌تر، باعث می‌ شود ژوپیتر در آموزش، پژوهش و توسعه نرم ‌افزارهای علمی جایگاه قوی ‌تری داشته باشد. با رشد پردازش ابری و هوش مصنوعی مولد، ژوپیتر نوت بوک احتمالاً به یک استاندارد اصلی در علم داده و کدنویسی تعاملی تبدیل خواهد شد.

نصب ژوپیتر نوت بوک در ویندوز و لینوکس

در ادامه آموزش دقیق نصب ژوپیتر نوت بوک را در اختیارتان قرار می دهیم. این راهنما مراحل نصب ژوپیتر نوت‌ بوک را در سیستم ‌عامل‌ های ویندوز و لینوکس با استفاده از دو روش آناکوندا (Anaconda) ومدیریت بسته ‌ی پایتون (pip) توضیح می ‌دهد.

نصب با استفاده از آناکوندا

آناکوندا یک توزیع جامع برای پایتون و R است که ابزارها و کتابخانه‌ های مورد نیاز برای محاسبات علمی و تحلیل داده‌ ها را فراهم می‌کند. مراحل نصب آن به شرح زیر است:

1. به وب ‌سایت رسمی آناکوندا مراجعه کرده و نسخه ‌ی مناسب سیستم ‌عامل خود (ویندوز یا لینوکس) را با توجه به نسخه‌ی پایتون 3.x  دانلود کنید.
2. فایل دانلود شده را اجرا کرده و مراحل نصب را دنبال کنید. در طول نصب، گزینه‌ی “Add Anaconda to my PATH environment variable” را فعال کنید تا آناکوندا به مسیرهای سیستم اضافه شود.
3. پس از نصب، برنامه‌ی “Anaconda Navigator” را باز کنید. در این محیط، می ‌توانید با کلیک بر روی دکمه‌ی “Launch” در بخش “Jupyter Notebook“، ژوپیتر نوت ‌بوک را اجرا کنید.
4. برای اطمینان از نصب صحیح، در محیط “Anaconda Prompt” دستور زیر را اجرا کنید:

jupyter notebook

اگر مرورگر وب شما باز شده و محیط ژوپیتر نوت ‌بوک نمایش داده شد، نصب با موفقیت انجام شده است.

نصب با استفاده از pip

اگر ترجیح می ‌دهید از یک روش سبک ‌تر استفاده کنید یا آناکوندا را نصب نکنید، می ‌توانید از pip  برای نصب ژوپیتر نوت ‌بوک استفاده کنید. مراحل به شرح زیر است:

• ابتدا اطمینان حاصل کنید که پایتون روی سیستم شما نصب است. در ویندوز، می ‌توانید آن را از وب ‌سایت رسمی پایتون دانلود و نصب کنید. در لینوکس، معمولاً پایتون به ‌صورت پیش‌ فرض نصب است، اما در صورت نیاز می ‌توانید با استفاده از مدیر بسته‌ ی سیستم خود آن را نصب کنید.
  • در هنگام نصب پایتون در ویندوز، گزینه‌ی “Add Python to PATH” را فعال کنید.
  • ابزار pip معمولاً همراه با پایتون نصب می‌ شود. برای اطمینان از به ‌روز بودن آن، دستور زیر را اجرا کنید:

python -m pip install --upgrade pip

اکنون دستور زیر را در ترمینال (یا Command Prompt در ویندوز) اجرا کنید تا ژوپیتر نوت ‌بوک نصب شود:

pip install notebook

پس از نصب، با اجرای دستور زیر در ترمینال، ژوپیتر نوت ‌بوک را راه ‌اندازی کنید:

jupyter notebook

این دستور یک سرور محلی راه ‌اندازی کرده و محیط ژوپیتر نوت‌ بوک را در مرورگر وب شما باز می‌کند.

در نهایت در محیط ژوپیتر نوت ‌بوک، یک نوت ‌بوک جدید ایجاد کرده و کد زیر را اجرا کنید:

print("Hello, Jupyter!")

اگر خروجی “Hello, Jupyter!” نمایش داده شد، نصب با موفقیت انجام شده است. نکته مهمی که باید در نظر داشته باشید این است که در سیستم ‌عامل لینوکس، ممکن است نیاز به دسترسی ریشه (sudo) برای نصب بسته‌ ها داشته باشید. در این صورت، دستورات را با sudo اجرا کنید. با دنبال کردن این مراحل، می ‌توانید ژوپیتر نوت ‌بوک را به ‌سادگی روی سیستم خود نصب کرده و از امکانات آن برای توسعه و تحلیل داده‌ ها بهره‌ مند شوید.

ساخت اولین پروژه ژوپیتر نوت بوک

پس از نصب ژوپیتر نوت ‌بوک، می ‌توانید اولین پروژه خود را ایجاد کرده و با محیط آن آشنا شوید. در این راهنما، گام ‌به ‌گام نحوه ‌ی ایجاد و اجرای اولین نوت ‌بوک را بررسی می‌کنیم.

1. طبق توضیحاتی که در آموزش ارائه کردیم، برای شروع، ترمینال Command Prompt در ویندوز یا Terminal در لینوکس و مک را باز کرده و دستور زیر را اجرا کنید:

jupyter notebook

2. با اجرای این دستور، سرور محلی ژوپیتر راه ‌اندازی شده و صفحه ‌ای در مرورگر وب باز می‌ شود که داشبورد ژوپیتر نوت ‌بوک را نمایش می ‌دهد. در این صفحه، می ‌توانید فایل ‌های خود را مدیریت کنید و نوت ‌بوک ‌های جدید ایجاد کنید.

3. در داشبورد ژوپیتر، به مسیر موردنظر خود بروید (مثلاً Desktop یا پوشه ‌ای خاص).

4. روی New  در گوشه‌ی بالا-راست صفحه کلیک کنید.

5. گزینه‌ی Python 3  را انتخاب کنید تا یک نوت ‌بوک جدید باز شود.

6. یک صفحه‌ی خالی شامل یک سلول کد (Code Cell) باز خواهد شد. در این محیط، می ‌توانید کدهای پایتون خود را نوشته و اجرا کنید. در سلول اول نوت ‌بوک، کد زیر را تایپ کنید:

x = 5
y = 10
print(x + y)

این کد دو متغیرx  وy  را تعریف کرده و جمع آن ‌ها را چاپ می‌کند. سپس، برای اجرای کد یکی از روش ‌های زیر را انتخاب کنید:

• دکمه‌ی Run  را در نوار ابزار بالای صفحه فشار دهید.
• کلیدهای Shift + Enter  را بزنید.

اگر خروجی 15  در بخش خروجی نمایش داده شد، اولین پروژه‌ی شما با موفقیت اجرا شده است.

قابلیت های ژوپیتر نوت بوک

ژوپیتر نوت بوک دارای قابلیت‌ های متعددی است که آن را به یک ابزار قدرتمند تبدیل کرده ‌اند. از مهم ترین این قابلیت ها می توانیم به لیست زیر اشاره کنیم:

• پشتیبانی از چندین زبان برنامه ‌نویسی از جمله  Python، R، Julia  و  Scala
• اجرای کدهای تعاملی با امکان اجرای گام ‌به ‌گام و مشاهده خروجی‌ ها در لحظه
• افزودن توضیحات متنی و فرمول ‌های ریاضی با استفاده از Markdown و LaTeX.
• ترسیم نمودارهای تعاملی با استفاده از کتابخانه ‌هایی مانند Matplotlib و  Seaborn
• ذخیره و اشتراک‌گذاری نوت ‌بوک‌ ها به‌ صورت فایل ‌های JSON با پسوند .ipynb.
• امکان اتصال به سرورهای محاسباتی قوی برای انجام پردازش‌ های سنگین

تفاوت بین ژوپیتر نوت بوک و گوگل کولب

1. ژوپیتر نوت ‌بوک به صورت محلی روی کامپیوتر کاربر اجرا می ‌شود. اما گوگل کولب به صورت آنلاین و در فضای ابری گوگل اجرا می ‌شود.
2. ژوپیتر نوت ‌بوک نیاز به نصب محلی روی سیستم دارد. گوگل کولب نیازی به نصب ندارد، فقط از طریق مرورگر قابل دسترسی است.
3. در ژوپیتر نوت ‌بوک، منابع سیستم محلی کاربر (رم، پردازنده) به عنوان منابع پردازشی مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما در گوگل کولب منابع پردازشی منابع ابری (از جمله GPU و TPU رایگان) توسط گوگل هستند.
4. در ژوپیتر نوت ‌بوک، اشتراک‌گذاری به صورت دستی و نیاز به آپلود فایل ‌ها دارد. اما گوگل کولب قابلیت همکاری آنلاین در زمان واقعی و به اشتراک‌گذاری آسان از طریق گوگل درایو را فراهم می آورد.
5. ژوپیتر نوت ‌بوک قابلیت استفاده از افزونه ‌ها و تنظیمات سفارشی بیشتر را دارد. گوگل کولب شامل ابزارهایی مثل Google Drive  و GitHub  برای ادغام آسان است.
6. ژوپیتر نوت ‌بوک رایگان است و فقط به منابع سیستم محلی نیاز دارد. گوگل کولب برای منابع مشخصی رایگان است، اما برای استفاده از منابع پیشرفته ‌تر (مانند GPU/TPU‌های قوی‌ تر) نیاز به اشتراک Google Colab Pro دارد.

استفاده از Cloud Jupyter در سرور گرافیکی ابری

استفاده از Cloud Jupyter  در سرور گرافیکی ابری امکانات گسترده ‌ای برای پردازش داده‌ های بزرگ و پیچیده فراهم می ‌آورد. این سرویس ‌ها از منابع پردازشی ابری برای تحلیل داده‌ ها و اجرای الگوریتم‌ های پیچیده استفاده می‌کنند که سرعت و دقت را افزایش می‌ دهد. محیط تعاملی Jupyter در سرور گرافیکی ابری این امکان را می ‌دهد که کاربران مدل ‌های گرافیکی پیچیده بسازند و آن‌ ها را به راحتی تجزیه و تحلیل کنند.

یکی از ویژگی ‌های برجسته، مقیاس ‌پذیری و انعطاف ‌پذیری است که با اضافه کردن منابع پردازشی بیشتر، می ‌توان پروژه‌ ها را به راحتی مقیاس ‌پذیر کرد. همچنین، این پلتفرم‌ ها به طور یکپارچه با ابزارهای پردازش گرافیکی و یادگیری ماشین، از جمله TensorFlow و PyTorch، ادغام می‌ شوند تا مدل‌ سازی و آموزش الگوریتم‌ ها به صورت بهینه انجام شود. علاوه بر این، از طریق سفارشی ‌سازی پروژه‌ ها، کاربران می ‌توانند کدها و نتایج را با دقت بیشتری طراحی کرده و در نهایت پروژه ‌های خود را به راحتی منتشر کنند.