jupyter远程访问的两种方法

本文介绍两种设置Jupyter Notebook以供远程访问的方法:一是直接使用命令行启动服务并配置代理;二是通过创建shell脚本实现服务后台运行,即使关闭命令窗口也能保持服务可用。

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方法一:

直接使用命令:jupyter notebook --ip=10.*.*.*(本机ip)

然后配置代理即可。

访问:http://10.*.*.*:8888/tree/

坏处:

命令“ jupyter notebook --ip=10.*.*.* ”起来的服务不能关闭,否则无法访问。

只能访问  命令“ jupyter notebook --ip=10.*.*.* ” 执行时 所在的目录及子目录(所以最好在根目录下执行该命令)。

(也可以直接nohup jupyter notebook --ip=10.*.*.*



方法二:直接后台运行

在想要jupyter访问的目录下:执行vim start_jupyter.sh,写如下内容:nohup jupyter notebook --ip=10.*.*.* &

让刚才生成的文件具有执行权限:chmod +x start_jupyter.sh,(此时权限又【-rw-rw-r--】变成【-rwxrwxr-x】,文件名变成绿色,后面有【*】)

执行刚才的文件:./start_jupyter.sh,(该进程在后台运行,同时会自动生成-rw-------   nohup.out文件)

然后配置代理即可。

访问:http://10.*.*.*:8888/tree/

这样,即便关闭了命令窗口,同样可以访问。






### 远程服务器上使用 Conda 安装 Jupyter Notebook 要在远程服务器上通过 Conda 安装并配置 Jupyter Notebook,以下是详细的说明: #### 创建虚拟环境 创建一个新的 Conda 虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.10: ```bash % conda create --name jupyter_env python=3.10 ``` 激活该虚拟环境以便后续操作: ```bash % conda activate jupyter_env ``` #### 安装 Jupyter Notebook 在已激活的环境中安装 Jupyter Notebook 及其依赖项: ```bash % conda install -c conda-forge jupyter ``` #### 配置 Jupyter Notebook 为了支持远程访问,需要生成默认配置文件并通过编辑实现自定义设置。 1. **生成配置文件** 使用以下命令生成 `jupyter_notebook_config.py` 文件: ```bash % jupyter notebook --generate-config ``` 2. **修改配置文件** 编辑生成的配置文件路径通常位于用户的主目录下 `.jupyter/` 中。可以通过以下命令打开文件进行编辑: ```bash % vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ``` 修改或添加以下参数以允许远程连接[^1]: ```python c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' # 绑定所有网络接口 c.NotebookApp.port = 8888 # 设置监听端口,默认为8888 c.NotebookApp.open_browser = False # 不自动打开浏览器 c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 允许远程访问 ``` 3. **设置密码保护** 为了避免未经授权的访问,建议为 Jupyter Notebook 设置密码: ```bash % jupyter server password ``` 输入两次密码后会将其哈希值存储到配置文件中。 4. **启动服务** 启动 Jupyter Notebook 并使其运行于后台模式(可选)。如果希望保持交互式控制台,则直接输入以下命令即可: ```bash % jupyter notebook ``` 或者以后台进程形式运行: ```bash nohup jupyter notebook &> ~/jupyter.log & ``` #### 添加额外功能与插件 为了让用户体验更佳,还可以考虑增加一些实用工具如代码提示器 Hinterland 和其他扩展组件[^3]: - **Hinterland 自动补全** 它提供了基础级别的代码补全能力。 - **Nbextensions 扩展包** 提供多种增强特性来改善笔记本界面的功能性和美观度。 - 卸载旧版本 (若有) : ```bash pip uninstall jupyter_contrib_nbextensions pip uninstall jupyter_nbextensions_configurator ``` - 新版安装流程: ```bash pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator ``` #### 处理多核环境下的 Kernel 支持 当存在多个独立开发框架时(比如 TensorFlow, PyTorch),可能需要用到不同的 Python 解释器实例作为单独 Kernels 来区分它们的工作空间[^3]。 例如对于名为 `tensorflow` 的特定 env ,按照下面步骤完成关联工作: 1. 切换至目标 Env 下面去; ```bash conda activate tensorflow ``` 2. 安装必要软件包; ```bash conda install ipykernel ``` 3. 注册新的 kernel ; ```bash ipython kernel install --user --name=tensorflow ``` 最后可通过列表查看现有可用 kernels 是否成功加入进来: ```bash jupyter kernelspec list ``` --- ### 注意事项 确保防火墙规则开放了所使用的端口号;另外SSH隧道可能是另一种安全传输数据的方法之一,在本地机器建立转发链接之后再浏览网页地址就能正常加载页面内容而无需暴露公网IP给所有人可见的情况发生。
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