阿里雲伺服器下使用docker部署jupyter

2021-10-02 08:39:15 字數 2115 閱讀 6120

最近計畫了解faiss,但是faiss無法在windows下安裝,因此打算把faiss部署到伺服器上進行一些簡單的測試,然後學長就推薦了乙個互動式筆記本jupyter。

這裡主要記錄一下如何在映象裡部署jupyter。

使用conda安裝jupyter

conda install jupyter
建立乙個配置檔案:

jupyter notebook --generate-config
由於我使用的是root賬戶,因此該配置檔案的路徑為:

/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
接著是使用note.auth的passwd函式生成乙個金鑰。

>from jupyter.auth import passwd

>passwd()

>**輸入兩次密碼後會返回乙個金鑰,儲存

然後修改jupyter_notebook_config.py中的一部分語句,如下:

## notebook服務會監聽的ip位址.

## 用於筆記本和核心的目錄。

## 預設不開啟瀏覽器

# the string should be of the form type:salt:hashed-password.

## notebook服務會監聽的ip埠.

接著在命令列輸入下列語句開啟:

jupyter notebook
然後在瀏覽器輸入ip:8888後就可以訪問。

使用docker出現的問題主要有:

conda安裝jupyter

配置檔案

對於第乙個問題,本映象以conda/miniconda3為基礎映象;對於第二個問題,我們會直接用到剛才得到的配置檔案。

dockerfile檔案如下:

from conda/miniconda3

volume ['/code']

workdir /code

run conda install -y jupyter

# add configuration

run mkdir -p /root/.jupyter

copy jupyter_notebook_config.py /root/.jupyter/

# run

cmd jupyter notebook --allow-root

expose 8888

dockerfile檔案會使用conda安裝jupyter,並把剛才生成的配置檔案放到映象的對應目錄裡,之後直接執行jupyter notebook。 docker-compose.yml檔案如下:

version: "2.2"

services:

detail:

build: .

volumes:

- ./workfiles:/code

ports:

- "8888:8888"

該檔案首先會把本目錄下的workfile資料夾對映到映象的/code資料夾下,然後會把8888和映象的8888埠對映。

我的檔案目錄如下:

之後輸入docker-compose up,網路順利的話映象很快生成,這時候可以使用

docker-compose up -d
讓映象後台執行即可。 

注:jupyter預設使用的不是conda的環境,如果想使用conda環境,則可以參考jupyter notebook 新增 conda 環境,在上述操作完成後,就可以在新建檔案時顯示出:

base即為conda的環境,這裡仍然命名為base。

在伺服器上使用jupyter

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