要使用Docker部署Jupyter Notebook非常简单，只需要选择并拉取你想要安装的版本镜像，然后在容器中进行参数设置就可以启动容器，运行Jupyter Notebook了。本文中使用的操作系统为Ubuntu 22.04 1. 安装Docker步骤 添加Docker源 # Add Docker's official GPG key:sudo apt-get update
现在我想用来docker-compose在容器内启动 Jupyter 笔记本服务器(使用 conda 环境文件构建,指定 Jupyter 作为依赖项)。当我使用以下内容时docker-compose.ymlversion: "3.7" services: notebook-server: build: context: ./ ports: - "8888:8888" volumes: - ./:/home/al-khawarizmi command: jupyter notebook ...
restart: always volumes:- D:/code/docker_project/jupyter/data:/home/docker_worker/work ports:-8888:8888#更改外部進入的埠號,若無必要也可以都設為8888command:"start-notebook.sh"user: root environment:- NB_USER=docker_worker- NB_UID=1008- NB_GID=1011- CHOWN_HOME=yes- CHOWN_HOME_OPT=-R- ...
这可以通过修改Jupyter Notebook的配置文件来实现。 (可选)使用Docker Compose进行部署: 对于更复杂的部署场景,可以使用Docker Compose来管理多个容器和服务。你可以创建一个docker-compose.yml文件来定义Jupyter Notebook服务,并使用docker-compose up命令来启动服务。 通过以上步骤,你就可以在Docker中成功部署Jupyter Note...
Jupyter Notebook 菜单 您可以通过创建可在容器构建期间执行的 shell 脚本来自动激活 Jupyter Notebook。退出容器并像之前一样使用 将其关闭docker compose down。在 components/requirements/ 中编辑 run_notebooks.sh 文件以包含我们上面使用的 jupyter notebook 命令。您需要添加命令tail -f /dev/null以将输出重定向...
使用docker-compose启动Jupyter notebook时激活Docker容器内的conda env所发生的情况是以下情况的后果：1....
以下是我设置的Docker Compose配置(A/B技术配置): A技术配置: version:'3'services:jupyter:image:jupyter/base-notebookports:-"8888:8888"volumes:-./notebooks:/home/jovyan/workenvironment:-JUPYTER_TOKEN=mytoken 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
docker rm -f 96683146ee5b#96683146ee5b为CONTAINER ID 2..Docker设置 2.1 设置vim,和Linux换源 因为设置Jupyter Notebook需要用到vim,但在使用Docker容器时,没有安装vim,敲vim命令时提示说:vim: command not found,这个时候就需要安装vim,可是当你敲apt-get install vim命令时,提示E: Unable to locate packa...
docker-composeexecjupyterhubbash-c'useradd -m -s /bin/bash <username>' 1. 在上面的命令中,你需要将<username>替换为你想要创建的用户名。 现在,你就可以通过在浏览器中访问http://localhost:8000来打开Jupyter Hub界面。在该界面中,你可以使用上一步创建的用户名进行登录,并开始使用Jupyter Notebook。
隔离性:每个Docker容器都是相互隔离的,避免了应用程序之间的冲突和干扰。 可扩展性:可以根据需要创建多个Jupyter Notebook容器,实现并行计算和资源隔离。 应用场景: Docker镜像启动Jupyter Notebook适用于以下场景: 数据科学和机器学习:提供一个交互式的开发环境,方便数据分析、模型训练和实验。