远程工作利器：高效指南教你如何在Linux服务器上部署Jupyter Notebook并实 ...

远程工作利器：高效指南教你如何在Linux服务器上部署Jupyter Notebook并实现安全远程访问

1.安装 Anaconda和python

你可以在终端中运行以下命令来查抄是否已安装：

1. python --version
2. python3 --version

复制代码

• 安装 pip
  pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 库。在终端中运行以下命令来安装 pip：
  
  1. sudo yum install python3-pip

  复制代码
• Anaconda安装
  这里就不赘述了直接参考下述链接：
  Linux和Windows体系下:安装Anaconda、Paddle、tensorflow、pytorch，GPU[cuda12.4、cudnn]、CPU安装教学,多版本cuda11.2 自由切换
  
  1. #1.创建指定python版本的环境
  2. conda create --name your-env python=3.11
  3. #2. 激活环境
  4. conda activate your-env
  5. #3.退出环境
  6. conda deactivate

  复制代码

2.安装 Jupyter

• 利用 pip 安装 Jupyter。运行以下命令：
  
  1. # 更新pip3到最新版本
  2. pip3 install --upgrade pip
  3. # pip安装jupyter notebook
  4. pip3 install jupyter

  复制代码
• 把 jupyter 添加到环境变量。
  
  1. # 显示jupyter所在目录
  2. ~ pip3 show jupyter
  3. Location: /usr/local/lib/python3.6/site-packages

  复制代码
  a. 查找 Jupyter 的安装位置:
  查找 Jupyter 可执行文件的安装位置。你可以利用以下命令找到：
  
  1. find / -name jupyter

  复制代码
  上述命令大概必要一些时间，由于它会搜索整个文件体系。找到类似/xxx/xxxl/bin/jupyter的路径。
  
  
  
  b. 将 Jupyter 路径添加到 PATH:
  打开你的 bash 设置文件，通常是~/.bashrc或~/.bash_profile。利用文本编辑器打开该文件：
  
  1. vim ~/.bashrc
  2. 或者
  3. nano ~/.bash_profile

  复制代码
  c. 在文件的末了添加以下行（将xxx/xxxx/bin替换为上面找到的 Jupyter 可执行文件的路径）：
  
  1. export PATH="/www/anaconda3/anaconda3/envs/agent/bin:$PATH"

  复制代码
  保存并退出文本编辑器。
  d. 使更改见效：
  
  1. source ~/.bashrc

  复制代码
  或者
  
  1. source ~/.bash_profile

  复制代码

3.启动 Jupyter Notebook

3.1. 天生设置文件

1. jupyter notebook --generate-config

复制代码

会天生一个jupyter_notebook_config.py文件。
   一样寻常天生在root/.jupyter/下面
  3.2. 创建密码

1. jupyter notebook password

复制代码

输入两次密码，然后他会主动帮你把天生含有密码的 hash 码输入到jupyter_notebook_config.json文件。
   任意设置简朴即可 123456789
  3.3. 修改 jupyter notebook 的设置文件

• 打开设置文件
  
  1. vim jupyter/jupyter_notebook_config.py

  复制代码
• 在该文件中做如下修改或直接在文件尾端添加：
  
  1. c.NotebookApp.allow_remote_access = True #是否允许远程访问，默认False
  2. c.NotebookApp.allow_root = True #是否同意jupyter以root身份运行，默认False
  3. c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' #允许所有ip访问
  4. c.NotebookApp.notebook_dir = '/www/algorithm/agent' #自定义工作区,目录要自己预先创建。
  5. c.NotebookApp.open_browser = False #是否在键入jupyter时打开浏览器
  6. c.NotebookApp.password = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=xxxxxxxxxxxxx' #jupyter server密码，从jupyter_notebook_config.json 复制出来。
  7. c.NotebookApp.port = 8502 #jupyter的监听端口，默认8888

  复制代码

   自定义工作区 ：推荐放在ipynb全部目录划一
  3.4. 启动 jupyter notebook

1. jupyter notebook
2. #jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888
3. # 或使用nohup后台运行
4. nohup jupyter notebook &

复制代码

3.5. 远程访问 jupyter notebook

欣赏器输入http://ip:8502, 会让你输入密码，密码即为你上面设置的。

   本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 blog.csdn.net
  4.Jupyter 好用的扩展插件

• 1、安装 jupyter_contrib_nbextensions
  该插件会扩展 jupyter 的很多功能，如目录，主动补全等，在服务器终端依次运行如下命令
  
  1. pip install jupyter_contrib_nbextensions
  3. jupyter-contrib-nbextension install --user

  复制代码
  打开 jupyter 会发现多了一个菜单栏 Nbextension
  
  
  
  对 Nbextension 进行设置，勾选必要的功能
  
  
  
  
• 2、安装 nb_conda
  
  1. conda install nb_conda

  复制代码
  安装完成后，必要在服务器重新启动一下 Jupyter notebook，会发现多了一个菜单栏 Conda
  
  
  
  在服务器创建一个虚拟环境 python312，然后革新一下页面，就可以看到虚拟环境 python312
  
  1. conda create -n python312 python=3.12

  复制代码

5. 多个 Python 版本 kernel 设置

固然上面已经创建了虚拟环境，并显示出来了，但是在创建新的 notebook 时并显示 python312，由于 python312 存在不同的虚拟环境里面，这个必要我们再进行设置

Jupyter Notebook 允许用户在同一个 notebook 中利用多个不同的 IPython 内核

• 1、安装 Jupyter Notebook 和 IPython 内核
  
  1. conda create -n python312 python=3.12
  2.    #上面安装过的可以忽略conda activate python312pip install jupyterpip install ipykernelpip install ipywidgets

  复制代码
• 2、安装新的 kernel 内核
  
  1. conda activate python312   #切换虚拟环境
  2. ipython kernel install --name "python312" --user

  复制代码
• 3、服务器端重新启动 Jupyter notebook
  建一个 python312 内核的 notebook，查察当前内核的 python 解释器版本
  
  
  
  

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