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jupyter notebook 是一个非常有用的工具我们可以在浏览器中任意编辑调试我们的python代码并且支持markdown 语法可以说是科研利器。但是这种情况适合个人使用也就是jupyter notebook以我们自己的主机作为服务器然后我们用自己的浏览器编辑自己本机的python代码。
最近公司搭建了业务模型的服务器每个人都有一个用户可以使用GPU资源但是每次写代码要在本地调试好了然后再ssh提交到服务器运行如果有问题还要再在本地更改然后再次提交非常的麻烦。为了解决这个烦恼我们在GPU服务器上搭建了jupyterhub, 它和notebook不同之处在于它是一个hub哈哈也就是notebook的服务器把它装在服务器上然后大家可以通过局域网在浏览器上进行python代码的编辑和调试。
jupyterhub 和 jupyter notebook一样是python的一个包可以通过pip安装也可以通过 conda安装在服务器端安装就可以供大家使用。
二、环境
确保你的服务器环境满足以下要求
一台运行支持的操作系统如 Ubuntu、CentOS 等的服务器安装了 Python 和 pip足够的系统资源CPU、内存、磁盘空间
1、Python环境
安装 Miniconda 是管理 Python 环境以及安装 Python 包的一个方便工具。 以下是在 CentOS 上安装 Miniconda 的步骤
下载 Miniconda 安装包
在终端中执行以下命令下载适用于 CentOS 的 Miniconda 安装包64 位
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh或curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh运行安装脚本
运行下载的脚本来安装 Miniconda。首先给脚本执行权限
chmod x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh然后运行安装脚本
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh按照提示阅读许可协议并同意。
配置 Miniconda
安装过程中会提示你是否将 Miniconda 添加到 shell 的 PATH 中。选择 “yes”这将允许你在终端中直接使用 conda 命令。
重启终端
安装完成后为了使配置生效关闭当前终端窗口然后重新打开一个新的终端。
5.测试安装
在新的终端中运行以下命令来验证 conda 是否已成功安装
rootbt:/home/fengkong# conda --version
conda 23.5.0
安装插件补全
conda install -c conda-forge conda-bash-completion备注
3、配置环境变量.bashrc
如果选择了init会自己配置
export PATH~/miniconda3/bin:$PATH
3.5、卸载miniconda
找到miniconda3的文件夹使用rm命令将它删除
然后用vim命令进入.bashrc文件将conda的语句用#注释掉
最后重新激活一下source .bashrc就可以了。2、Jupyter Lab
安装 JupyterLab 非常简单只需一行命令即可
conda 安装 [Miniconda]
conda install -c conda-forge jupyterlab
or
pip 安装 pip install jupyterlab
注册环境
conda create -n python3_7 python3.7 ipykernel
or 创建后 conda install ipykernel环境添加到ipykernel 添加的是当前环境 需要先activate到需要环境
python -m ipykernel install --user --name python3_7 --display-name python3_7查看删除注册到内核的环境
jupyter kernelspec list 查看
jupyter kernelspec remove python3_7 删除
conda remove -n py36 --all 删环境配置文件
jupyter lab --generate-config 生成配置
c.ServerApp.ip * 所有人访问
c.LabApp.open_browser False 不再默认打开浏览器
jupyter lab password 修改密码
conda config --set auto_activate_base false 禁止自启环境打开这个jupyterhub_config.py
c.Spawner.default_url /lab
c.JupyterHub.ip 0.0.0.0
安装插件
conda install nodejs装中文
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN启动
nohup jupyterhub -f /opt/jupyterhub/jupyterhub_config.py 3、关联系统的其它认证用户
用Root账户启动才能关联系统的其它认证用户
平台环境基于jupyterhubconda构建默认环境是ubuntu账户下的conda环境请勿用作开发环境 请创建并使用自己的linux账户后再自建环境使用
环境注册命令
环境名称 {python版本}{具体功用(看是否专用项目)}{使用人} 示例python38_{xx模型}_long 注册环境在创建环境的同时添加ipykernel核心
conda create -n python38_xxx python3.8 ipykernel 环境添加到ipykernel操作前必须先激活进入对应环境
conda activate python38_xxx
python -m ipykernel install --user --name python38_xxx --display-name python38_xxx内核注册异常处理
1、手动执行内核添加命令 如上: python -m ipykernel install --user --name python38_xxx --display-name python38_xxx
2、重启面板File-HubControlPanel-stopMyServerstartMyServer
3、选择内核时可选中always start the preferred kernel设置为默认内核环境导入windows环境包
pip list --formatfreeze requirements.txt进入到需要安装的环境
conda activate python38_xxx 删除requirements.txt文件多余的包(conda自带或windows特有
类似conda,clyent,distribute,pip,jupyter,setuptools,wheel .. 安装过程失败或卡住不动的包建议删除后继再单独安装pip导入
python -m pip install -r requirements.txt
