服务器上的jupyter

服务器上的Jupyter是一个流行的开源工具,用于创建和共享可执行代码、数据可视化和文档的交互式环境。

服务器上使用 Jupyter 可以通过多种方式实现,以下是详细的步骤和相关配置说明:

服务器上的jupyter

1、通过 Docker 部署 Jupyter Notebook

安装 Docker

在 Linux 服务器上,可以使用以下命令来安装 Docker。

         sudo apt-get update
         sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
         curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
         add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
         sudo apt-get update
         sudo apt-get install -y docker-ce

安装完成后,可以运行以下命令检查 Docker 是否正确安装。

         sudo docker --version

拉取 Jupyter Notebook Docker 镜像

拉取 Jupyter Notebook 的 Docker 镜像,Jupyter 官方提供了多个可用的镜像,最常用的是jupyter/scipy-notebook

         sudo docker pull jupyter/scipy-notebook

运行 Jupyter Notebook 容器

使用以下命令来运行 Jupyter Notebook 容器。-p 8888:8888 用于将容器的 8888 端口映射到主机的 8888 端口。

         sudo docker run -p 8888:8888 jupyter/scipy-notebook

运行成功后,终端将输出一条 URL,类似于:http://localhost:8888/?token=<TOKEN>,你可以在浏览器中输入上述 URL,即可访问运行中的 Jupyter Notebook 环境。

Docker 容器管理

查看正在运行的容器:

         sudo docker ps

停止容器:

服务器上的jupyter

         sudo docker stop <CONTAINER_ID>

删除容器:

         sudo docker rm <CONTAINER_ID>

使用 Docker Compose 管理 Jupyter Notebook

创建docker-compose.yml 文件:

         version: '3.1'
         services:
           jupyter:
             image: jupyter/scipy-notebook
             ports:
               "8888:8888"
             volumes:
               ./notebooks:/home/jovyan/work

启动服务:

         sudo docker-compose up

停止服务:

         sudo docker-compose down

2、直接在服务器上安装和配置 Jupyter Notebook

安装 Python 和 Pip

确保服务器上已安装 Python 3、pip 和 Python venv 模块,如果没有安装,可以参考相关的安装教程进行安装。

安装 Jupyter Notebook

激活虚拟环境后,使用以下命令安装 Jupyter Notebook。

         python3 -m pip install jupyter

生成 Jupyter Notebook 配置文件

使用以下命令生成默认的配置文件。

服务器上的jupyter

         jupyter notebook --generate-config

设置密码(可选)

如果需要设置访问密码,可以使用以下命令。

         jupyter notebook password

设置远程 IP 可访问(可选)

打开生成的配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py,找到并修改以下配置。

         c.NotebookApp.ip = '*'    #允许所有IP访问
         c.NotebookApp.open_browser = False    #不打开浏览器
         c.NotebookApp.port = 8888             #端口为8888,可以自己设置

添加内核(可选)

如果需要在不同的 Python 环境中运行代码,可以为 Jupyter Notebook 添加多个内核,使用以下命令添加一个名为 “tf27” 的内核。

         conda activate tf27
         python -m ipykernel install --user --name tf27 --display-name "TF27"

启动 Jupyter Notebook

在服务器上运行以下命令启动 Jupyter Notebook。

         jupyter notebook

运行成功后,终端将输出一条 URL,类似于:http://localhost:8888/?token=<TOKEN>,你可以在浏览器中输入上述 URL,即可访问运行中的 Jupyter Notebook 环境。

无论是通过 Docker 部署还是直接在服务器上安装和配置,都可以在服务器上成功搭建 Jupyter Notebook 环境,用户可以根据自己的需求和服务器的配置选择合适的方法。

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