【Jupyter Remote Server远程配置】远程连接Linux服务器上的Jupyter Lab，并在本地浏览器访问

原创 已于 2022-09-22 14:23:35 修改 · 3.5k 阅读 · 8 ·
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#jupyter #服务器 #python #linux

于 2022-01-04 17:14:48 首次发布
本文详细介绍了如何在Linux服务器上安装并配置Jupyter Lab，包括创建Conda环境、设置安全密码、配置HTTPS证书，以及通过SSH隧道在本地浏览器安全访问。此外，还提供了SSH快捷方式和在服务器上持久运行Jupyter Server的方法。

本文介绍远程连接服务器上的Jupyter Lab，并在本地浏览器访问。一些快捷操作，以及常见问题解决方案。

  1. Install Anaconda/Miniconda, (Optional) Create a Conda environment.
    Install Jupyter Lab: https://jupyter.org/install
    conda install -c conda-forge jupyterlab
    接下来参照Jupyter官方文档，这里提供关键步骤的简略描述。先写jupyter notebook的配置方法，按这个配置的话lab也可以打开（把url后面加一个/lab就行）：
  2. 创建config文档。
    jupyter notebook --generate-config
  3. 创建登录密码，这个会在远程浏览器打开jupyter lab的时候输入来登录。记住下面这个存密码的地址。
    jupyter notebook password
    请添加图片描述
  4. (Optional) 创建安全证书，保障通信的安全性。
    如果想用https安全访问，则需要配置证书。最简单的做法是自行创建一个证书，但大多浏览器（如chrome, edge）会认为该没有认证的证书不安全，因此不建议访问（报错: The connection is not private）。除了Safari会提示不安全但可以选择继续访问。如果完全不设置安全证书，那么直接在chrome用http访问也可以。<
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VSCode使用remote-ssh时python(含jupyter)自定义库的环境设置
qq_42805977的博客
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这一问题在stack overflow和github多有反馈，最终找到一个可用方法，这里和python环境设置一并记录下来。文件，因此PYTHONPATH环境变量在jupyter插件里不生效，导致import找不到自己写的库文件。设置-远程-Pylance - Python > Analysis: Extra Paths。设置-用户-拓展-Jupyter-Run Startup Commands添加项。中，jupyter内核运行环境不是集成终端，同时不运行。目的是设置python运行时，寻找库的路径。
远程服务器搭建jupyter lab并在本地访问
豆奶泡油条
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可以直接在base环境下安装。
在 Jupyter Notebook/Lab 中连接并使用服务器
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浏览器就会通过 SSH 隧道连接到服务器上的 Jupyter 实例。第一次连接通常会要求你输入 token（也就是第2步中生成的那串字符），粘贴进去即可。通过 SSH 连接到你的服务器，然后安装 Jupyter（建议使用 conda/virtualenv 创建虚拟环境）。输入正确后，这个终端窗口会看起来像卡住了，这很正常，说明隧道正在运行。：安全（所有通信都通过加密的 SSH 通道）、无需配置服务器防火墙。），然后通过 SSH 加密隧道将服务器的端口（如。，保持 Jupyter 在服务器上运行。
在服务器上开Juypter Lab教程（远程访问）
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介绍了如何在Linux服务器上配置远程访问的Jupyter Lab环境，包括从Anaconda的安装、Pytorch环境的创建、Jupyter Lab的配置到Node.js的安装步骤。它涵盖了相关命令的解释，例如如何赋予文件执行权限、创建和激活Conda虚拟环境以及配置Jupyter Lab的密码和远程访问。文件还包括一些常见问题的解决方法，如无法访问Jupyter Lab的登录界面、密码错误导致的登录失败以及环境未正确配置等。
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文章目录服务器端安装jupyter lab / jupyter notebook1. 使用 cmd 连接远程服务器2. 使用anaconda 安装 jupyter notebook2. 配置 jupyter 文件3. 打开服务器端的 jupyter notebook 进行测试 服务器端安装jupyter lab / jupyter notebook 其实，在服务器端只支持 jupyter notebook，不过你要是非要下载 jupyter lab 也不是不行，但是之后无论你配置还是使用，都会显示 jupy
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yes|no]"这个提示词，然后输入。直接在环境里执行下面的代码来手动添加kernel进jupyter lab。可以下载以前的版本，注意需要选择自己需要的版本。端口号输入到浏览器中，比如我这里在浏览器中输入。键，之后输入需要安装的目录，我这里选择的是“输入密码就可以进入了，选择自己刚刚创建的名为。重新打开远程登录，直接进入到基本环境里。保存好，因为接下来需要把它输入到。是官网网址，可以下载最新版本。然后按下回车，就会自动跳转到。,之后输入两次一样的密码。每输入一行就按一下回车键。查看一下上边输入的内容。
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Anaconda集成的jupyterlab设置远程访问
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远程服务器访问 JupyterLab
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楼主原先为了数据可视化都是在本地 JupyterLab 做数据处理，最近才知道远程服务器也可以跑 JupyterLab ，感觉错过了一个亿。 今天就来记录下想在远程服务器上运行 JupyterLab 需要哪些步骤。 0. 登录远程Linux服务器 1. 安装 JupyterLab pip install jupyterlab 2. 生成配置文件 jupyter notebook --generate-config #生成的文件位于：~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
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jupyter远程调用主机的conda环境和remote_ikernel的使用
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最近在工作中需要用到远程的服务器来做多GPU并行的学习与测试，想采用jupyter来编辑文档和代码。由VScode的远程开发功能，我突然想jupyter是不是也支持这个功能。搜了一下，果然是有的。折腾了一番，把过程记录下来，希望帮到大家（参考网页：https://hsaghir.github.io/data_science/jupyter-notebook-on-a-remote-machine-linux/）： 1. 给远程服务器配置ssh免密访问 由于这是常规操作，我不重...
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<think>我们正在处理用户的问题：“我想在远程服务器上安装适用于JupyterLab的Conda环境请问如何在远程服务器上为JupyterLab安装Conda”根据引用内容，我们可以总结出以下步骤：1.在远程服务器上安装Conda（如果尚未安装）。2.创建Conda虚拟环境。3.在虚拟环境中安装JupyterLab。4.将虚拟环境添加到JupyterLab的内核中。5.配置JupyterLab以便远程访问。注意：引用[2]和[5]提供了关键步骤，特别是将Conda环境添加到Jupyter内核的方法。具体步骤：步骤1：安装Conda（如果未安装）用户可能已经安装了Conda，如果没有，可以参考Miniconda或Anaconda的官方文档进行安装。步骤2：创建Conda虚拟环境例如，创建一个名为`myenv`的环境：```condacreate-nmyenvpython=3.8condaactivatemyenv```步骤3：在虚拟环境中安装JupyterLab根据引用[3]和[4]，在激活的虚拟环境中运行：```condainstall-cconda-forgejupyterlab```或者使用pip：```pipinstalljupyterlab```步骤4：将虚拟环境添加到Jupyter内核引用[2]提供了关键命令：```python-mipykernelinstall--user--name=myenv--display-name="Python(myenv)"```这样，在JupyterLab中就可以选择这个内核了。步骤5：配置JupyterLab以便远程访问由于是远程服务器，我们需要配置JupyterLab以允许远程连接。通常需要设置密码和配置文件。5.1生成配置文件（如果还没有）：```jupyterlab--generate-config```5.2设置访问密码：使用以下命令生成密码，然后会提示输入密码并确认：```jupyterserverpassword```这将在`~/.jupyter/jupyter_server_config.json`中存储密码的哈希值。5.3修改配置文件（可选）：配置文件通常位于`~/.jupyter/jupyter_lab_config.py`。我们可以设置监听所有IP，并禁用浏览器自动打开，以及设置端口等。例如，打开配置文件并修改以下行：```c.ServerApp.ip='0.0.0.0'c.ServerApp.open_browser=Falsec.ServerApp.port=8888#可以指定一个端口```步骤6：启动JupyterLab在远程服务器上启动JupyterLab：```jupyterlab```或者更推荐使用后台运行（比如使用`nohup`）：```nohupjupyterlab&```步骤7：远程访问在本地浏览器中，通过服务器的IP地址和端口访问，例如：`http://<server_ip>:8888`。输入之前设置的密码即可。注意：如果服务器有防火墙，需要开放相应的端口（如8888）。另外，引用[5]提到了使用SSH端口转发来访问，这样更安全（引用[3]的3.4节）：在本地终端运行：```ssh-N-f-Llocalhost:8888:localhost:8888user@remote_server```然后在本地浏览器访问：http://localhost:8888这样，通过SSH隧道传输数据，更加安全。总结：以上步骤涵盖了在远程服务器上为JupyterLab安装Conda环境的全过程。根据指令，我们需要生成相关问题：1.如何管理多个Conda环境并在JupyterLab中切换？2.如何配置JupyterLab以使用GPU进行深度学习？3.如何设置JupyterLab的SSL加密以提高安全性？注意：引用标记。在回答中我们引用了[2][3][5]等，需要在末尾添加引用标识。因此，我们组织回答如下：</think>### 在远程服务器上为Jupyter Lab安装Conda环境的步骤 #### 1. **安装Conda** 若服务器未安装Conda，先下载并安装Miniconda（轻量版）： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc # 激活Conda ``` #### 2. **创建Conda虚拟环境** ```bash conda create -n jupyter_env python=3.9 # 创建名为jupyter_env的环境 conda activate jupyter_env # 激活环境 ``` #### 3. **安装Jupyter Lab** 在激活的虚拟环境中安装Jupyter Lab： ```bash conda install -c conda-forge jupyterlab # 推荐conda-forge通道[^4][^5] ``` #### 4. **将环境添加为Jupyter内核** 使Jupyter Lab识别此环境： ```bash python -m ipykernel install --user --name=jupyter_env --display-name="Python (JupyterEnv)" [^2] ``` #### 5. **生成配置文件** ```bash jupyter lab --generate-config # 创建默认配置文件~/.jupyter/jupyter_lab_config.py[^5] ``` #### 6. **配置远程访问** 编辑配置文件 `~/.jupyter/jupyter_lab_config.py`： ```python c.ServerApp.ip = '0.0.0.0' # 允许所有IP访问 c.ServerApp.open_browser = False # 禁用自动打开浏览器 c.ServerApp.port = 8888 # 指定端口（可自定义） c.ServerApp.password = 'sha1:...' # 设置密码（通过jupyter server password生成） ``` #### 7. **启动Jupyter Lab** ```bash nohup jupyter lab & # 后台运行 ``` #### 8. **远程访问** - **直接访问**：浏览器打开 `http://<服务器IP>:8888` - **SSH隧道（推荐）**：本地执行： ```bash ssh -N -L 8888:localhost:8888 user@server_ip [^1][^3] ``` 浏览器访问 `http://localhost:8888` --- ### 关键注意事项 1. **防火墙**：确保服务器防火墙开放指定端口（如8888）。 2. **密码安全**：使用 `jupyter server password` 生成加密密码，避免明文存储[^5]。 3. **多环境管理**：重复步骤2-4可为不同项目创建独立内核。 4. **GPU支持**：若需GPU加速，安装PyTorch/TensorFlow： ```bash conda install pytorch cudatoolkit -c pytorch [^3][^5] ``` --- ### 常见问题解决 - **内核不可见**：检查`ipykernel`是否安装在目标环境：`conda list -n jupyter_env ipykernel` - **连接超时**：确认SSH隧道端口一致，或检查服务器安全组设置。 - **中文支持**：安装中文包：`pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN`[^1]
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