蝠鲼 — 海洋协议推出的数据科学项目
海洋协议团队打造的Jupyter Notebook沙盒
本文介绍的是海洋协议（Ocean Protocol，以下简称Ocean）为数据科学家、数据工程师和Python开发者打造的“Manta Ray”项目（蝠鲼，以下简称Manta），旨在利用Ocean API（squid-py）来实现海洋协议平台内的数据搜索、发布和资产消费等功能。
对Jupyter Notebooks已有了解？不妨亲自动手来体验一下海洋协议的Manta项目吧？欢迎访问https://datascience.oceanprotocol.com/！
概论
Manta可以带领我们毫不费力地进入海洋协议平台内，浏览互动教程和演示、并使用海洋协议开发团队所提供的最新代码模版。
Manta是一个基于JupyterHub云服务器，在连接了海洋协议的浏览器中运行JupyterLab的项目。JupyterLab是数据科学家经常使用的交互式IPython shell，在公司和机构内的生产环境中不断得以应用。
我在本文中将着重介绍Manta的基本架构，和几个利用Kubernetes集群在云服务器上模拟运行的Jupyter Notebooks（用来实现代码与Ocean平台内的区块链等模块的交互和代码执行）。
我们准备发表有关Manta 项目的一系列文章，包括：
1. 本文，主要介绍Manta的基本架构和基础模块（见Notebooks）
2. 进一步演示基于海洋协议的数据科学的工作流程：包括数据搜索、购买资产及设置访问权限、数据模型的训练以及模型在Ocean平台上的发布。
3. 更多关于Manta功能的演示，以及如何使用Ocean平台来解决数据工程问题、建立预测性/预见性的数据分析流程。
除此之外，我们还会推出一系列的悬赏计划来请你参与！
海洋协议为数据科学家打造的Jupyter云运行环境
Jupyter Notebooks的所有代码首先由Python语言编写，并使用＃%%来标记和注释代码。然后我们将代码脚本用nbconvert程序包转化为Jupyter Notebook格式。最后，我们把Jupyter Notebooks上传到Notebook服务器，并存储在一个独立的存储库中（mantaray_jupyter）。
一切源于一个磁盘镜像……
首先，我们通过JupyterHub从dockerhub上的Jupyter容器中下载一个预先加载和配置了TensorFlow，pyspark和一些其他程序运行环境的基本容器。
然后，我们在此基本容器中，添加海洋协议API（应用程序编程接口）。最后，将包含了终端配置和最新版本Jupyter Notebooks 的mantaray_jupyter存储库克隆到磁盘上，就完成了全部的配置和加载。由此得到的磁盘镜像可被用于海洋协议平台上的功能和教程的演示，甚至是整合测试。海洋协议的主要API叫做Squid（乌贼），可通过Python和JavaScript进行使用（Java版本也即将推出！）。想了解更多关于Squid的信息，请阅读最近的这篇博客。
从镜像到云主机（也称实例）
接下来，已完成配置的磁盘镜像需要通过一个云主机来启动。根据实际情况，我们可以选择用于基本测试的单核低内存的云主机，或者选择适合深度学习模型训练的GPU和多核的云主机。在云主机启动后，Jupyter Notebooks将自动在浏览器中运行，用户可根据需要，自行改动或下载。
从镜像到海洋协议
注意哦，你的Jupyter Notebook并非是独自一人在海上飘着。实际上，在海洋协议的平台里，配置了智能交互终端的其他核心组件也一同在云服务器中运行着。
海洋协议平台里的核心组件是区块链的服务节点，用以运行以太坊虚拟主机和我们的智能合约。这也正是我们平台“服务执行协议（SEA）”的业务逻辑。
JupyterLab 的Python运行环境
在页面上完成账号登录和身份验证后，JupyterHub会自动运行Jupyter Notebook个人用户的服务器。在JupyterLab 页面左侧的文件夹结构面板里，点击并进入mantaray_jupyter文件夹，然后从“00Welcome”开始，依次运行文件夹里的Jupyter Notebooks。
JupyterLab的运行基于类似于虚拟环境的内核，这里指的是用于执行代码单元格的Python（或其他语言）版本。本项目安装的是带有Ocean API的Python 3基本内核 。
Jupyter Notebook由可自由排序的“代码单元格”组成。单元格中的代码被执行后，结果会显示在每个单元格的下方。Notebook里有两种主要的单元格：用于运行代码的单元格和用于注解代码的markdown笔记单元格。
自己动手试试吧！
我们希望借本文对数据服务流程的描述，向您阐明一些实现数据科学融合的基本理念。如果您已经摩拳擦掌了的话，现在就使用GitHub账户来潜入datascience.oceanprotocol.com 的Manta Ray吧。
本文撰写之时，正值Manta内测版本的发布。所以，如果您在运行Manta时发现了程序漏洞，请在 Gitter 聊天室中告诉我们或者在 GitHub 上向我们提问。另外，请注意，该程序目前仅用于演示，所有的存储文件都将被定期（或不定期）删除，所以请不要在Notebook云主机中保存任何重要信息！
敬请期待！
一大波关于数据科学的Jupyter Notebooks，以及我们博客https://blog.oceanprotocol.com/中描述的编程技术正在赶来发表的路上！
感谢 ……
本项目的灵感来自于Netflix的一系列博客，我们也希望在使用Jupyter Notebooks进行集成测试和项目上线时能获得更多的启发！
当然，还要感谢构建基础组件及API的Ocean开发团队，还有管理k8s集群的DevOps 们（开发和运维人员）！
那么，您已经跃跃欲试了吗？现在就访问Dev-Ocean来看看我们在做什么，并登陆Gitter聊天室开始向我们提问吧。
您还可以通过 Twitter, Telegram, LinkedIn, Reddit, GitHub & Newsletter来关注海洋协议，了解项目进展，获得最新资讯 。
衷心感谢 Sebastian Gerske，Emily Hirschberg和Don Gossen。
*This is a community-translated blog. Ocean Protocol cannot be held responsible for any translated content. For an official English-language version of this blog, please visit Project Manta Ray.
