はじめに

『Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤』を読んで、基盤にjupyter notebookを直接組み込むなんてことが出来るのかととても感心しました。記事の中でjupyter notebookを外部から実行できる『papermill』というライブラリが登場したので、これを使ってみたいと思います。

参考

nteract/papermill

環境

macOS Catalina 10.15.3（19D76）
python 3.7.5

手順

インストール

pip install papermill

実行

フォルダ構成は下記のようにしました。input.ipynbが実行したいnotebookで、実行コードをmain.pyに書きます。

work/
　├ main.py
　└ input.ipynb

input.ipynbの中身はごくシンプルに下記のようにしました。

ここで、１つ目のセルにparametersというタグがついています。タグはメニューのView-Cell Toolbar - Tagsと選択するとセル右上のテキストボックスが表示されるので、ここにparametersと入力しAdd tagをクリックして追加します。papermillはnotebook内のparametersタグが付いたをセルを探しに行って、セル内の変数を書き換えることができます。

python APIでの実行は次のようにします。実行後のnotebookが./output.ipynbとして出力されます。

main.py

import papermill as pm

pm.execute_notebook(
   './input.ipynb',
   './output.ipynb',
   parameters = dict(alpha=0.6, ratio=0.1)
)

python main.pyで実行します。

$ python main.py 
Executing: 100%|████████████████████████████████| 3/3 [00:01<00:00,  1.80cell/s]

./output.ipynbを開いてみると次のようになっています。Injected-parametersというタグが付いたセルが追加されていて、パラメーターが上書きされています。

CLIから実行するには次のようにします。booleanや数値はpapermillが勝手に判断してくれます。

$ papermill ./input.ipynb ./output.ipynb  -p alpha 0.6 -p ratio 0.1
Input Notebook:  ./input.ipynb
Output Notebook: ./output.ipynb
Executing: 100%|████████████████████████████████| 3/3 [00:01<00:00,  2.67cell/s]

パラメーターはyamlファイルでも指定できます。

work/
　├ main.py
　├ input.ipynb
　└ parameters.yaml

CLIで次のように実行します。

papermill ./input.ipynb ./output.ipynb -f ./parameters.yaml

クラウドストレージに保存することもできます。その場合、オプションもインストールする必要があります。

pip install papermill[all]

./output.ipynbの部分をクラウドの宛先に変えてやります。下記はAWSのS3の例です。CLIでconfigureされていれば実行できます。

papermill ./input.ipynb s3://xxxxxxxxxx/output.ipynb -f ./parameters.yaml

おまけ

出力先を入力と同じにすると上書きになります。

papermill ./input.ipynb ./input.ipynb -f ./parameters.yaml

複数回繰り返してもInjected-parametersのセルが上書きされるだけなので、きちんとパラメータは書き換えられます。

おわりに

flaskで管理画面を作って学習とか管理できると面白そうです。