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搭建Ubuntu跳板机的Jupyter环境

Jupyter Notebook是非常优秀的开发环境,在Ubuntu服务器中,启动服务,通过浏览器开发,同时可视化执行.ipynb文件,这样就可以使用GPU直接执行深度学习的算法。

环境:

  1. 本地ssh登录跳板机 -> 跳板机ssh登录服务器;
  2. 通过本地直接访问Ubuntu服务器的Jypyter服务。

关键点:

  • 安装jupyter;
  • 设置jupyter访问密码;
  • 配置jupyter环境;
  • 通过跳板机访问jupyter服务;
  • 添加虚拟环境;

启动服务

创建virtualenv虚拟环境,在虚拟环境中,安装Jupyter:

pip install jupyter 
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创建密匙,密匙就是jupyter的登录密码,生成sha1的加密字符串:

>> from notebook.auth import passwd
>> passwd()
Enter password: 
Verify password: 
'sha1:xxx'
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编辑配置文件,命名为:jupyter_config.py

c.NotebookApp.ip = 'localhost' # 指定
c.NotebookApp.open_browser = False # 关闭自动打开浏览器
c.NotebookApp.port = 8812 # 端口随意指定
c.NotebookApp.password = u'sha1:xxxx' # 复制前一步生成的密钥
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启动Jupyter服务:jupyter notebook --config=jupyter_config.py

(mlp3_p37_venv) xxx@xxxx:/data1/wcl/workspace$ jupyter notebook --config=jupyter_config.py

[I 17:14:01.262 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /data1/wcl/workspace
[I 17:14:01.262 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 17:14:01.262 NotebookApp] http://localhost:8812/
[I 17:14:01.262 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
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nohup版本的启动命令:

nohup jupyter notebook --config=jupyter_config.py &
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本地连接

本地连接服务器的方式为:.ssh/config

Host gateway
    HostName xx.xx.xx.xxx
    User xxx
    Port xxxxx
Host 3
    User    xxx
    HostName xxx.xx.xx.3
    ProxyCommand ssh -q -W %h:%p gateway
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执行如下命令,其中:

  • -N:告诉SSH没有命令要被远程执行;
  • -f:告诉SSH在后台执行;
  • -L:是指定port forwarding的配置
ssh -N -f -L localhost:8812:localhost:8812 xxx@3
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前面的是本地端口,后面的是远程端口,xxx是用户名,3是服务器。

这个命令也可以写入至系统环境中,每次启动shell都会自动执行。

本地浏览器中,输入:http://localhost:8812

jupyter


添加虚拟环境

在开发中,需要使用虚拟环境,因此需要在Jypyter中,增加虚拟环境。

  1. 激活虚拟环境;
  2. 添加至ipython kernel中;

命令如下:

(mlp3_p37_venv) xxx@3:/data/workspace$ ipython kernel install --user --name=mlp3_p37_venv
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测试Python的版本:

python


OK, that's all!

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