本文详细介绍如何使用Jupyter Notebook进行数据科学项目开发，包括如何下载并导入json配置文件，设置GPU数量和内存，以及通过特定端口和token访问Jupyter界面的方法。此外，还介绍了如何利用nvidia-smi和gpustat实时监控GPU使用情况。
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参考教程：https://forum.bitahub.com/views/article-detail.html?articleId=_daf894cda218409a8725f3a33daa7b2c
- 下载json(右键另存为);
- 提交任务，导入下载的json文件（可以修改gpuNumber和memory）;
- 查看Tracking Page页面，（ctrl+F查找token）可以按照教程里方式进入（或者直接输入202.38.95.226：端口号/tree，然后在页面内输入token）。
查看GPU
nvidia-smi (注意没空格)
实时查看gpu：
pip install gpustat
watch --color -n1 gpustat -cpu
停止退出（ctrl+c）
（下面是摘录的图https://blog.youkuaiyun.com/u010412858/article/details/83110947）
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