Jupyter Scheduler 사용하여 주기적으로 실행하는 방법

Jupyter Scheduler를 사용하여 Jupyter 노트북을 주기적으로 실행하는 단계입니다.

Jupyter Scheduler 설치
Jupyter Scheduler를 사용하려면 먼저 JupyterLab에 확장 프로그램으로 설치해야 합니다. 이를 위해 아래 명령을 실행하십시오.설치가 완료되면 JupyterLab을 다시 시작해야 합니다.
pip install jupyter_scheduler
노트북 작업 생성
- 메뉴를 통한 노트북 작업 생성
  - JupyterLab 파일 브라우저에서 실행하려는 노트북을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  - 나타나는 맥락 메뉴에서 "Create Notebook Job" 옵션을 선택합니다.
- 툴바 버튼을 통한 노트북 작업 생성
  - 노트북을 열고 툴바에서 "Create Notebook Job" 버튼을 클릭합니다.
작업 설정
- 작업 또는 작업 정의에 이름을 할당합니다.
- 실행 환경을 선택합니다. (로컬 시스템, 클라우드, 온프레미스 클러스터, JupyterHub, 슈퍼컴퓨터)
- 원하는 출력 형식을 선택합니다.
- 노트북이 실행될 때 사용될 로컬 변수로 매개변수를 지정합니다.
스케줄러 설정
- "Run on a schedule" 옵션을 선택하면 작업을 주기적으로 실행할 수 있습니다.
- 다양한 간격 옵션을 활용하여 노트북을 분, 시간, 일 또는 주 단위로 실행할 수 있습니다.
- 또는 "custom schedule"을 선택하고 cron 표현식을 사용하여 사용자 지정 스케줄을 설정할 수 있습니다.
작업 및 작업 정의 관리
- "Notebook Jobs" 아이콘을 JupyterLab 런처에서 클릭하여 작업 및 작업 정의의 목록을 볼 수 있습니다.
- 각 항목의 이름을 클릭하면 해당 작업 또는 작업 정의에 대한 자세한 정보를 볼 수 있습니다.
작업 실행 및 결과 다운로드
- 작업이 완료되면 결과 파일을 목록 또는 자세한 정보 보기에서 다운로드할 수 있습니다.
- 노트북이 실행될 때 스케줄러는 입력 파일의 사본을 저장하므로 파일을 나중에 변경해도 실행 시점의 노트북 상태를 캡처합니다.
- 스케줄러는 입력 및 출력 파일에 고유한 이름을 사용하여 동일한 노트북을 다시 실행하더라도 매번 새로운 파일이 생성됩니다.
고급 설정 및 커스터마이제이션:
- Jupyter Scheduler는 REST API를 통해 작업 및 작업 정의를 관리합니다.
- 사용자 고유의 스케줄러 클래스를 추가하여 Jupyter Scheduler를 사용자 정의할 수 있으며, 예를 들어 SQLite 데이터베이스를 대체하거나 클라우드에서 작업을 실행할 수 있습니다.
의견 제공 및 기여:
- Jupyter Scheduler에 대한 의견을 주실 경우 Jupyter Scheduler의 문서를 참고하십시오.
- 더 많은 기능 또는 버그 리포트를 제공하려면 관련 이슈를 오픈하세요.
- 코드 기여를 원한다면 Jupyter Scheduler 기여 가이드를 확인하세요.