文章目录使用Docker部署远程服务的好处我就不过多赘述了,你不知道Docker的话应该也不会打开这篇博文
- 使用Docker部署远程jupyter服务器
- 一 阿里云(或其他远程服务器提供商)安全组配置对应的端口
- 二 拉取官方推荐的镜像
- 三 创建本地(宿主机)文件夹用来映射存放容器内的jupyter文件
- 四 创建Docker容器
- 查看结果
- 五 进入容器内
- 六 容器内操作
- 01 生成jupyter配置
- 02 设置登录密码
- 03 修改配置文件
- 04 后台运行jupyter
- 05 然后按 Ctrl+p+q 退出交互式容器(不打断容器内进程)
- 七 回到宿主机shell
- 网上同类型文章很多,已经找不到源出处了,本文结合相关文章使用Docker容器技术部署了远程Jupyter服务.
- 出处:微光小九 (B站同名)
Docker - Anaconda documentation
docker pull continuumio/miniconda
docker images三 创建本地(宿主机)文件夹用来映射存放容器内的jupyter文件
mkdir /root/anaconda/jupyter四 创建Docker容器
docker run -itd --name jupyter -p 8888:8888 -v /root/anaconda/jupyter:/root/anaconda/jupyter continuumio/miniconda3 /bin/bash
- -itd 交互式后台运行
- —name 容器名
- -p 端口映射 宿主机端口:容器端口
- -v 文件路径映射 宿主机路径:容器路径
镜像名,其实更推荐填写镜像ID 进入容器后的命令
docker exec -it <容器ID> bash六 容器内操作
- 查看conda版本(确认安装成功)
- 安装jupyter
- 升级系统安装vim用来编辑配置文件
conda --version conda install jupyter apt-get update apt-get install vim01 生成jupyter配置
jupyter notebook --generate-config02 设置登录密码
jupyter notebook password Enter password: yourcode #输入密码 Verify password: yourcodeagain #再次输入密码确认 #运行后结果 #[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json #密码被保存的位置 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json03 修改配置文件
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py # 在配置文件中打开并设置好以下配置项 c.NotebookApp.ip = '*' #允许所有ip访问 如果报错可设置为:'0.0.0.0' c.NotebookApp.open_browser = False #不打开浏览器 c.NotebookApp.port = 8888 #端口为8888 c.NotebookApp.notebook_dir = '/root/anaconda/jupyter' #设置进入jupyter后的默认工作路径 c.NotebookApp.allow_remote_access = True04 后台运行jupyter
nohup jupyter notebook --allow-root &05 然后按 Ctrl+p+q 退出交互式容器(不打断容器内进程) 七 回到宿主机shell
docker ps # 运行效果 # ConTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES # e26203876a7d continuumio/miniconda3 "/bin/bash" 42 minutes ago Up 42 minutes 0.0.0.0:8888->8888/tcp, :::8888->8888/tcp jupyter
访问<宿主机公网IP>:端口号 (例如1.2.3.4:8888) 登录即可远程使用jupyter
网上同类型文章很多,已经找不到源出处了,本文结合相关文章使用Docker容器技术部署了远程Jupyter服务. 出处:微光小九 (B站同名)此时Jupyter的工作目录就是我们之前设置好的的工作目录(/root/anaconda/jupyter)
编辑的文件也会保存在宿主机的映射目录内(同为:/root/anaconda/jupyter)



