NSI

RSS Atom Add a new post titled:

Ressource

NSI

SNT

Notebook jupyter:

  • des bloc note jupyter
  • VI1PR0701MB27514094FB482B90D8CADA90F79E0@VI1PR0701MB2751.eurprd07.prod.outlook.com :

    • solution google
    • La solution visiblement la plus simple, gratuite, que je découvre en ce moment grâce à Tony HIRST et donc que je ne maitrise pas complètement, serait Microsoft Azure Notebooks. Il suffit de se connecter avec un compte Microsoft (au lycée nous utilisons office365 mais ce n’est pas indispensable, tout autre compte Microsoft fonctionnerait à priori), de créer un nouveau projet, puis de cliquer sur le bouton « Run on Free Compute », alors un nouvel onglet s’ouvre sur un environnement jupyter notebook classique et on peut commencer à produire. Plusieurs noyaux sont disponibles dont Python2 et Python3, les principales bibliothèques scientifiques semblent installées et on peut aussi très facilement gérer des extensions via l’onglet Nbextensions. Les données sont sauvegardées dans le cloud d’une fois sur l’autre, on peut partager un projet et aussi en télécharger une archive en local. Il y a évidemment des limitations mais pour SNT je pense que cela peut suffire…
    • Une autre solution que j’utilise avec mes élèves depuis un an est de créer un dépôt GitHub et de démarrer un environnement jupyter notebook sur une machine virtuelle éphémère par l’intermédiaire de myBinder avec l’URL du dépôt. Il faut au préalable créer un fichier de configuration (.txt ou .yml) de la VM à placer dans le dépôt GitHub tout est très bien expliqué dans la doc. D’expérience, il faut avoir une bonne bande passante internet et la machine étant éphémère il faut impérativement récupérer son travail en local avant de fermer l’onglet du navigateur ! Cette solution est intéressante pour partager une production mais elle n’est pas très pratique pour produire…
    • Pour pallier à cela, il y a deux mois avec un collègue de math et le soutien logistique du responsable informatique nous avons monté un serveur JupyterHub ouvert sur l’extérieur. Les élèves comme les profs peuvent s’y connecter à partir d’un navigateur Web depuis n’importe où et n’importe quand. C’est un TLJH installé sur une distribution LUBUNTU. Précédemment j’avais essayé différentes procédures d’installation d’un JupyterHub sur Linux c’est de loin celle-là la plus simple de celles que j’ai pu tester. La documentation est très bien faite. Nous utilisons nbgitpuller pour distribuer nos supports de cours aux élèves. Pour l’instant c’est de l’expérimental mais cela fonctionne assez bien…
    • Le Red Pitaya comme le Poppy Ergo Jr intègre un environnement jupyter notebook pour leur programmation en Python. Il est possible de configurer de la même façon une Raspberry Pi sur un LAN ou en Hot Spot pour qu’un élève puisse programmer le GPIO, la caméra, un SenseHat, ou n’importe quelle extension en s’y connectant depuis un PC, une tablette ou un Smartphone…
    • Enfin, si l’on veut programmer une carte à microcontrôleur comme le BBC micro:bit ou le Circuit Playground Express depuis un jupyter notebook, il faut l’exécuter en local sur le PC auquel est raccordé la carte en USB. Il faut donc installer jupyter sur cette machine ainsi que toutes les bibliothèques, noyaux et extensions nécessaires : https://jupyter.org/install

    Voilà notre état d’avancement au lycée Notre Dame du Mur de Morlaix (29). J’ai en projet d’essayer d’installer un serveur jupyterhub sur RaspberryPi en HotSpot pour que quelques élèves (4 à 5) s’y connectent avec leur Ipad en local pour qu’avec une flotte de cinq à six Raspberry Pi, toute une classe puisse développer en Python sur tablette sans connexion internet… Je suis aussi très intéressé par connaitre les expériences des uns et des autres avec jupyter…