Interaktive Rechenumgebungen mit Binder

3.5. Interaktive Rechenumgebungen mit Binder#

Binder erstellt reproduzierbare, interaktive Rechenumgebungen aus Git-Repositories. Im Gegensatz zu Google Colab repliziert Binder exakt die im Repository definierte Umgebung, inklusive aller Pakete und Versionen. Über “Launch (🚀) → Binder” erhalten Nutzer eine Live-Version der Notebooks mit allen Abhängigkeiten. Für Projekte ohne hohe CPU- oder RAM-Anforderungen kann der öffentliche BinderHub genutzt werden.

3.5.1. Wie Binder funktioniert#

1. Analyse des Repositories Binder untersucht beim Klick auf die “Launch (🚀) → Binder”-Option Ihr GitHub-Repository.

2. Erstellung der Umgebung Basierend auf den gefundenen Konfigurationsdateien (z. B. requirements.txt, environment.yml oder Dockerfile) wird ein Docker-Image gebaut.

3. Start der Umgebung Nutzer:innen erhalten Zugriff auf eine vollständige Jupyter-Oberfläche im Browser – inklusive aller Projektdateien und Abhängigkeiten.

4. Interaktive Sitzung Alles läuft in der Cloud: Sie können die Notebooks live ausführen, allerdings endet die Sitzung nach einer gewissen Zeit der Inaktivität, und Änderungen werden nicht gespeichert.

3.5.2. Technische Konfiguration#

Um den Binder-Launch-Button zu aktivieren, stellen Sie sicher, dass die folgenden Zeilen in Ihrer _config.yml-Datei enthalten sind:

repository:
  url: https://github.com/your-username/your-repo  # GitHub-Adresse des Projekts
  branch: main  # Standardbranch, z. B. "main" oder "master"

launch_buttons:
  notebook_interface: jupyterlab  # Oberfläche: jupyterlab oder classic
  binderhub_url: https://mybinder.org

3.5.3. Erforderliche Dateien#

Binder sucht nach Konfigurationsdateien im Stammverzeichnis Ihres Repositories. Sie benötigen nur die Dateien, die für Ihr Projekt relevant sind:

requirements.txt
Enthält eine Liste der Python-Pakete und deren Versionen, die für die Umgebung erforderlich sind.

Beispiel: requirements.txt

jupyter-book==1.0.4
jupyterquiz==2.8.*
matplotlib
numpy

postBuild
Führt benutzerdefinierte Befehle aus, die nach dem Erstellen der Umgebung ausgeführt werden sollen.

Beispiel: postBuild

jupyter sparqlkernel install --user

install.R
Installiert die benötigten R-Pakete und richtet den R-Kernel ein.

Beispiel: install.R

install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
install.packages("SPARQL")
IRkernel::installspec(user = FALSE)

Erweiterte Konfiguration mit Docker#

Für komplexe Umgebungen können Sie ein Dockerfile verwenden. Binder priorisiert dies gegenüber anderen Konfigurationsdateien:

Beispiel: Dockerfile

# Variablen für Container-Besitzer und Basis-Image
ARG OWNER=jupyter
ARG BASE_CONTAINER=$OWNER/minimal-notebook
FROM $BASE_CONTAINER

# Shell-Konfiguration
SHELL ["/bin/bash", "-o", "pipefail", "-c"]

USER root

# System-Pakete installieren: 
# Hier können Sie weitere System-Pakete hinzufügen (z.B. curl, build-essential)
RUN apt-get update --yes && \
    apt-get install --yes --no-install-recommends \
    fonts-dejavu \
    gfortran \
    gcc && \
    apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

USER ${NB_UID}

# R und R-Pakete installieren: 
# Nach Bedarf hinzufügen oder entfernen (z.B. 'r-ggplot2', 'r-dplyr')
RUN mamba install --quiet --yes \
    'r-base' \
    'r-tidyverse' \
    'r-irkernel' && \
    mamba clean --all -f -y && \
    fix-permissions "${CONDA_DIR}"

# Repository kopieren
USER root
COPY . ${HOME}
RUN chown -R ${NB_USER} ${HOME}
USER ${NB_UID}

# Python-Pakete installieren: 
# Zum Hinzufügen oder Entfernen von Bibliotheken bearbeiten Sie die requirements.txt-Datei
RUN pip install -r requirements.txt

# Zusätzliche Jupyter-Kernel installieren (z.B. SPARQL)
RUN jupyter sparqlkernel install --user

WORKDIR "${HOME}"

Was sollten Sie verwenden?

Verwenden Sie Docker, wenn: Komplexe Systeminstallationen erforderlich sind, Sie mehrere Programmiersprachen mischen, spezifische Versionen von Systembibliotheken benötigen oder vollständige Kontrolle über die Umgebung wünschen.

Verwenden Sie einfache Konfigurationsdateien, wenn: Sie Standard-Python- oder R-Pakete nutzen, schnellere Build-Zeiten benötigen oder eine einfachere Wartung bevorzugen.

3.5.4. Häufige Herausforderungen#

Umgebungs-Build-Zeit: Binder muss Ihre Umgebung beim ersten Mal erstellen und dabei alle Pakete aus Ihren Konfigurationsdateien installieren. Dies kann insbesondere bei R-Paketen zeitaufwendig sein.

Session-Begrenzungen: Binder-Sessions haben zeitliche Beschränkungen und werden nach typischerweise 1-2 Stunden Inaktivität beendet. Nutzer sollten ihre Arbeit regelmäßig herunterladen.

Datei-Persistenz: Änderungen in Binder werden nicht in Ihr Repository zurückgespeichert. Alle Modifikationen gehen bei Session-Ende verloren.

Bewährte Praktiken

Beschränken Sie sich auf notwendige Pakete in Ihren Konfigurationsdateien. Verwenden Sie spezifische Versionsnummern für Reproduzierbarkeit und testen Sie Ihre Umgebung lokal vor der Bereitstellung.

3.5.5. Vergleich: Colab vs. Binder#

Merkmal

Google Colab

Binder

Umgebungskontrolle

Nutzt Googles vorinstallierte Pakete; zusätzliche Pakete erfordern manuelle Installation

Erstellt Ihre exakte Umgebung aus Konfigurationsdateien nach

Dateizugriff

Öffnet einzelne Notebooks; erfordert manuelles Hochladen zusätzlicher Dateien

Bietet Zugriff auf die gesamte Repository-Struktur und Dateien

Persistenz

Kann in Google Drive speichern; integriert in Google-Ökosystem

Temporäre Sessions; Arbeit muss manuell heruntergeladen werden

Setup-Anforderungen

Minimaler Setup; funktioniert sofort mit jedem Notebook

Erfordert ordnungsgemäße Konfigurationsdateien und Umgebungsspezifikation

Ressourcenverfügbarkeit

Bietet GPU-Zugriff und generell mehr Rechenressourcen

Begrenzte Ressourcen; besser geeignet für Bildungsinhalte und Demos

Nutzererfahrung

Vertraute Google-Oberfläche; erfordert Google-Account

Native Jupyter-Oberfläche; kein Account erforderlich

Binder eignet sich besonders gut für pädagogische Jupyter Books, bei denen Sie eine vollständige, reproduzierbare Umgebung bereitstellen möchten, die Ihrem lokalen Entwicklungssetup entspricht.

Zusätzliche Materialien

Für detaillierte Informationen zur Konfiguration von Launch-Buttons in Jupyter Book empfehlen wir die offizielle Jupyter Book Dokumentation zu Launch Buttons.

Für umfassende Informationen zu Binder-Konfigurationen und erweiterten Setup-Optionen konsultieren Sie die offizielle Binder Dokumentation. Praktische Beispiele und Templates für verschiedene Umgebungen finden Sie in den Binder Examples Repository.

Contents