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...@@ -114,12 +114,20 @@ Añadir la imagen al repositorio de nuestro Docker local que es la imagen de doc ...@@ -114,12 +114,20 @@ Añadir la imagen al repositorio de nuestro Docker local que es la imagen de doc
1. Abrir una terminal en Linux o una consola de Windows Power Shell. 1. Abrir una terminal en Linux o una consola de Windows Power Shell.
2. Colocarse en la ubicación donde se descargó la imagen:\ 2. Colocarse en la ubicación donde se descargó la imagen:\
cd .\Documents\ **cd .\Documents**
3. Añadir la imagen con el siguiente comando:\ 3. Añadir la imagen con el siguiente comando:\
**docker load -i .\CubitoDatos.tar**\ **docker load -i .\CubitoDatos.tar**\
Este paso puede tardar algunos minutos, pero una vez que termine se puede ver que se agregó a la lista de imágenes en docker a través del siguiente comando:\ Este paso puede tardar algunos minutos, pero una vez que termine se puede ver que se agregó a la lista de imágenes en docker a través del siguiente comando:\
**docker image ls**\ **docker image ls**\
![Imagen_load](images-project/Imagen_load.png "Imagen añadida")\ ![Imagen_load](images-project/Imagen_load.png "Imagen añadida")\
4. Verificar el archivo docker-compose.yml que se encuentra en la raíz.\
Para continuar con el proceso de instalación del GeoCubo Portable, es necesario modificar el archivo docker-compose.yml que se encuentra en la raíz del proyecto que se descargó de gitlab previamente. Las líneas a revisar se encuentran señaladas en la siguiente imagen:\
![Archivo](images-project/Archivo_yml.png "Archivo")\
Nota: Si estas en el sistema operativo de Windows y la carpeta Almacenamiento la tienes ubicada en C:/, la raíz del sistema, no es necesario que hagas ninguna modificación en el archivo antes mencionado y puedes continuar con el siguiente paso, resaltado en negritas en la siguiente pagina.
5. Moverse a la ubicación del proyecto:
6. Activar e iniciar tareas de los contenedores de Docker con el siguiente comando:\
**docker-compose up -d**
# Iniciar un cuaderno de Jupyter # Iniciar un cuaderno de Jupyter
Es una herramienta que nos permite ejecutar un código en Python al mismo tiempo que se va explicando. Es una herramienta que nos permite ejecutar un código en Python al mismo tiempo que se va explicando.
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