云服务器配置远程机器学习环境 CentOS Python3 jupyter

本文详细介绍了如何在CentOS7.5系统上安装Python3及Jupyter,包括配置Python3环境、安装Jupyter并设置远程访问,适用于希望利用云服务器进行机器学习的读者。

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想着自己配置个远程的机器学习环境,方便使用。刚好我自己又有个云服务器一直闲置没用,就拿来做jupyter的远程环境.

系统:CentOS 7.5

Python3: python3最新版

 

一. 首先安装Python3

1. 在python官网下载最新的python3源码包

2.上传并解压在云服务器的用户根目录

3.安装python3的各种依赖库,如下:

yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++
yum -y install zlib zlib-devel
yum -y install bzip2 bzip2-devel
yum -y install ncurses ncurses-devel
yum -y install readline readline-devel
yum -y install openssl openssl-devel
yum -y install openssl-static
yum -y install xz lzma xz-devel
yum -y install sqlite sqlite-devel
yum -y install gdbm gdbm-devel
yum -y install tk tk-devel
yum -y install libffi-devel

4. tar -zvxf 命令解压python包

5.cd 进入python包解压后的文件夹中,执行以下语句编译并安装python3

./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-shared CFLAGS=-fPIC
make
make install

注:--enable-shared和-fPIC是为了将python3的动态链接库编译出来。

5.配置python3的软连接,类似windows系统的环境变量。

将python库路径添加到/etc/ld.so.conf配置中,然后执行ldconfig生效;或者添加到$LD_LIBRARY_PATH中,这样在接下来运行python3是就不会报找不到库文件的错误了.

系统中原来的python在/usr/bin/python,通过ls -l可以看到,python是一个软链接,链接到本目录下的python2.7

这里不要把这个删除,不对原来默认的环境做任何修改,只新建一个python3的软链接即可,只是需要执行python3代码时python要改成python3,或者python脚本头部解释器要改为#!/usr/bin/python3

配置python3软链接命令如下:

ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3

#前边的路径/usr/local/python3/bin/为前面安装python3的目录下的实际路径
#后边的路径/usr/bin/为配置软链接的路径,是系统本身路径
#软链接类似windows系统的快捷方式。
#上边两句命令的意思是把安装目录下的python3和pip3的快捷方式放在/usr/bin/目录下

安装完后用vim打开库配置文件

vim /etc/ld.so.conf.d/python3.conf

将python3安装目录下的lib库路径/usr/local/python3/lib/写入python3.conf配置文件中,使初始化时可以加载python3库文件

ldconfig

至此,第一部分python3的安装就完成了.

 

二,安装jupyter

1. 使用pip3安装jupyter

pip3 install jupyter

2. 生成配置文件

jupyter notebook --generate-config --allow-root 

3.打开python3,生成秘钥

from notebook.auth import passwd
passwd()

手动输入密码后复制生成的秘钥

复制 ‘sha1:f5643****************************’ 

4.打开配置文件,并输入以下信息

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.password = u'sha1:f5643****************************'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.allow_root = True

到这里jupyter就安装完了

 

三,启动jupyter,并在本地访问,IP:8888 输入登录密码

jupyter notebook

这里补充下另外一种可关闭终端的后台运行jupyter的命令

nohup jupyter notebook

 

### 安装 Python 的详细指南 #### 准备工作 在 CentOS 云服务器上安装 Python 需要先确认系统已有的 Python 版本以及相关依赖项。通常情况下,CentOS 默认自带 Python 2.x,并且该版本被许多系统工具所依赖,因此不建议删除或替换它。 可以通过以下命令查看当前系统的 Python 版本: ```bash python --version ``` 如果需要安装新的 Python 版本(如 Python 3),则应通过源码编译的方式完成,而不是覆盖原有的 Python 程序[^1]。 --- #### 步骤说明 ##### 1. 更新系统并安装必要的开发工具和库 为了成功编译 Python 源代码,需确保系统中存在所需的开发工具和库。运行以下命令以安装这些依赖项: ```bash sudo yum groupinstall "Development Tools" -y sudo yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel libxml2 -y ``` 此操作将为后续的 Python 编译提供支持[^4]。 ##### 2. 下载目标 Python 版本 访问官方 Python 网站获取最新稳定版的 Python 源代码包。例如,下载 Python 3.9.13 可执行如下命令: ```bash wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.13/Python-3.9.13.tgz ``` 随后解压文件: ```bash tar -xvzf Python-3.9.13.tgz cd Python-3.9.13 ``` ##### 3. 配置编译选项 指定自定义安装路径以便区分不同版本的 Python。例如,将其安装至 `/usr/local/python39` 路径下: ```bash ./configure --prefix=/usr/local/python39 ``` ##### 4. 执行编译与安装过程 利用 `make` 工具构建项目并将生成的结果部署到之前设定的目标目录中: ```bash make && make install ``` 这一阶段可能耗时较长,具体取决于硬件性能和网络状况[^3]。 ##### 5. 创建软链接简化调用方式 为了让全局范围内能够便捷地使用刚安装好的 Python 解释器,可建立相应的符号链接: ```bash ln -s /usr/local/python39/bin/python3.9 /usr/bin/python3 ``` 此时,在任意位置输入 `python3` 即可启动对应版本的解释器环境[^3]。 ##### 6. (可选)配置 Conda 环境管理工具 对于更复杂的项目需求来说,推荐采用 Miniconda 或 Anaconda 来管理和隔离不同的 Python 运行时及其依赖关系。一旦完成安装之后,默认会激活 base 环境从而使得 conda 命令随时可用[^5]。 --- ### 注意事项 - 不要轻易移除原始的 Python 2.x 实例,因为它可能是某些核心服务正常运作的基础条件之一。 - 若计划频繁切换多个 Python 版本,则考虑引入 pyenv 类型解决方案作为辅助手段。
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