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  • Jupyter notebook远程访问服务器

    万次阅读 热门讨论 2017-02-18 13:20:31
    1.背景 一直苦恼于本地机器和服务器上都要配置一些机器学习方面的环境,今天花了点时间研究了下Jupter notebook远程访问服务器,所以记录一下。 有些步骤非必须,这里尽量写清楚,读者理解后自行决定如何安装,...

    1.背景

    一直苦恼于本地机器和服务器上都要配置一些机器学习方面的环境,今天花了点时间研究了下Jupter notebook远程访问服务器,所以记录一下。

    有些步骤非必须,这里尽量写清楚,读者理解后自行决定如何安装,本文以非root用户安装。

    2.安装步骤

    (1)登录服务器

    (2)检查是否有安装jupyter notebook,终端输入jupyter notebook,如果报错就是没有啦,那么就要用下面命令安装。

    $sudo pip install pyzmq
    $sudo pip install tornado
    $sudo pip install jinja2
    $sudo pip install jsonschema
    $sudo pip install jupyter
    

    (3)生成配置文件

    $jupyter notebook --generate-config
    

    (4)生成密码(后续写配置文件、登录Jupyter notebook需要)

    打开python终端

    In [1]: from IPython.lib import passwd
    
    In [2]: passwd()
    Enter password: 
    Verify password: 
    Out[2]: 'sha1:0e422dfccef2:84cfbcbb3ef95872fb8e23be3999c123f862d856' 
    

    (5)修改默认配置文件

    $vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 
    

    进行如下修改(这里可以自行配置):

    c.NotebookApp.ip='*'
    c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文'
    c.NotebookApp.open_browser = False
    c.NotebookApp.port =8888 #随便指定一个端口
    c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
    

    (6)启动Jupter notebook

    $jupyter notebook
    

    (7)远程访问

    此时应该可以直接从本地浏览器直接访问http://address_of_remote:8888就可以看到jupyter的登陆界面。(特别注意:服务器上的Jupyter notebook不要关)

    (8)一点小问题

    由于笔者之前本地转过jupter notebook,改下端口号登录

    jupyter notebook --no-browser --port=8889
    

    3.参考文献

    (1)如何在云端服务器运行Jupyter Notebook?
    (2)通过SSH远程使用jupyter notebook
    (3)远程访问jupyter notebook

    展开全文
  • jupyter远程访问服务器

    千次阅读 2019-05-06 12:46:39
    这样就解决了运行慢的问题,能远程访问服务器 具体步骤如下: 0.在服务器那边要先安装jupyter,参考https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/87933125 如果jupyter要配置多个内核,请参考...

    由于打开服务器的浏览器较慢,所以想在本地的浏览器打开jupyter,里面的内核是服务器的。

    这样就解决了运行慢的问题,能远程访问服务器

    具体步骤如下:

    0.在服务器那边要先安装jupyter,参考https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/87933125

       如果jupyter要配置多个内核,请参考https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/85932856

    1.生成配置文件,在远程终端下运行下面的命令自动生成

    $ jupyter notebook --generate-config

    这样就在~/.jupyter/下面生成了配置文件jupyter_notebook_config.py

    2.自动生成密码,自己设置密码,本人一般设置成1

    $ jupyter notebook password
    Enter password:  ****
    Verify password: ****
    [NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json

    这样就在~/.jupyter/下面生成了密码文件jupyter_notebook_config.json

    3.修改配置文件

    在配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py中找到下面几行修改并且取消注释

    c.NotebookApp.ip='*'  # 星号代表任意ip,这个跟mysql的权限设置一样,所以说知识是互通的
    c.NotebookApp.allow_remote_access = True  # 允许远程连接
    c.NotebookApp.password = u'sha1:...'  # 复制的那个密码文件json的一串密码放到这里 
    c.NotebookApp.open_browser = False  # 不自动打开浏览器
    c.NotebookApp.port =6666  # 可自行指定一个端口, 访问时使用

    4.重启动jupyter notebook就可以远程访问了

    找到类似http://(amax or 127.0.0.1):6666/这一行,然后复制到本地浏览器,然后将括号里面改为远程服务器ip地址,回车进入就可以啦,然后看到一个输入密码界面,输入之前我们设置的密码1(按自己设置的密码)就可以了

     

    展开全文
  • pycharm与ssh远程访问服务器docker

    千次阅读 2020-10-09 17:37:35
    pycharm与ssh远程访问服务器docker   背景:有些实验需要在服务器上完成,因此为了快速便利地在本地调试远程服务器上的代码,需要完成本地与远程服务器的直连。然而现阶段诸多服务器上安装有docker,通常需要在...
    pycharm与ssh远程访问服务器docker

      背景:有些实验需要在服务器上完成,因此为了快速便利地在本地调试远程服务器上的代码,需要完成本地与远程服务器的直连。然而现阶段诸多服务器上安装有docker,通常需要在docker内完成调试代码,因此本文主要提供远程访问服务器docker的配置方法。

      需要工具及说明:

    • 一台远程服务器
    • pycharm:集成开发工具,在本地安装
    • ssh:远程访问工具,本地和远程服务器都要有
    • docker:容器,在远程服务器上

    1、配置远程服务器docker

    第一步:购置配置服务器(如果已有服务器跳过)
      可自行在阿里云或腾讯云等服务器提供商购买centos服务器,或使用公司或学校提供的服务器,但需要注意的是,如果公司或学校的服务器需要在VPN环境内访问,则需要提前连接VPN后再访问服务器。

    第二步:安装docker(如果已有docker则跳过)

    sudo curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

    详细可参考文末参考文献【2】

    注:sudo命令是指使用最高权限root执行,如果当前账户是root则无需sudo命令。

    第三步:拉取镜像

      镜像官方网站是 Docker Hub,在上面可以找到符合自己生产需要的镜像。我们以pytorch为例,拉取镜像:

    sudo docker pull pytorch/pytorch

    即可下载相关文件,可通过下面命令查看已经拉取的镜像:

    sudo docker images

    详细可参考文末参考文献【6】

    第四步:创建容器

      获取镜像后,需要根据镜像实例化一个容器,此处实例化容器使用run命令:

    sudo docker run -p [自选端口号]:22 --gpus all -itd --name [自己起个名字] --privileged=true -v [宿主机(本地)的目录]:[自定义创建好的容器内的目录] [镜像名称或id] /bin/bash

    执行上面命令可以完成实例化一个容器,其中的相关参数有:

    • -p [自选端口号]:22:同时将该容器映射到对应的端口号,并与22号端口进行关联监听;
    • –gpus all:指定该实例化的容器内可使用所有宿主机包含的gpu;
    • -i:保持STDIN开启;
    • -t:分配一个伪终端;
    • -d:在后台运行
    • –name [自己起个名字]:为了避免记住冗长复杂的容器id,通常可为容器设置一个名称,注意不要与现有的名称相同;
    • –privileged:设置为true时,该容器可以拥有绝对的权利,例如开启防火墙端口等
    • -v [宿主机(本地)的目录]:[自定义创建好的容器内的目录]:为了让容器内的文件与宿主机保持同步,可执行该参数,注意自定义创建好的容器内目录必须是绝对路径。

      另外 -i-t-d 可同时写在一起,例如 -it-itd
      例如命令:

    sudo docker run -p 8848:22 --gpus all -itd --name wjn --privileged=true -v /home/gm/wangjianing/docker:/wjn pytorch/pytorch /bin/bash

    其表示实例化镜像pytorch/pytorch为一个容器,其占用宿主机端口号为8848,并与ssh端口22保持关联监听,可使用所有gpu,名称为“wjn”,设置privileged为true使得容器内的用户拥有绝对的权利,宿主机的地址“/home/gm/wangjianing/docker”与容器内目录“/wjn”保持关联,使用/bin/bash作为命令脚本。

      创建完之后,可查看所有已经实例化的容器

    sudo docker ps

    附加(run后发现忘记带参数时怎么办?):

      有时候在 docker run 的时候忘记设置后面的参数,例如忘记添加端口映射规则,或忘记与宿主机进行文件关联,一旦run起来之后就无法修改。如果此时是刚创建容器,则可以删除重来,但如果已经部署好大量的配置和项目,如果删除重来会显得不现实,一种值得推荐的方法是将容器提交生成为镜像,然后再次重新run并添加遗忘的参数即可,此时run之后的容器内依然保存之前的配置信息。执行下面命令即可实现将容器提交生成为镜像:

    sudo docker commit [容器名称或id] [想创建的镜像名称]

    执行后,如果容器文件比较大,则需要等待数秒,再执行 sudo docker images 查看所有镜像,可发现自己的容器已经提交为新的镜像,再回到执行第四步即可。

    第五步:开通端口

      如果端口有防火墙保护,则需要自行开通:

    sudo /sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 8848 -j ACCEPT

    第六步:启动容器

      启动容器,以使得该容器处在运行状态:

    sudo docker start [容器id或自己起的名字]

    例如刚才创建好的容器编号为“5621fade441e”,名称为“wjn”,则可以执行:

    sudo docker start 5621fade441e

    sudo docker start wjn

    启动后,可通过:

    sudo docker ps -a

    查看所有已启动并运行的容器,如图:
    在这里插入图片描述

    注:至此应该可以看到该容器的相关信息, 特别注意PORTS属性,需要有端口信息才能判断当前创建的容器是可以通过端口访问的,如果没有此信息,则无法完成远程访问容器,且目前无法直接修改已创建好的容器的端口,所以只能重新创建。

    第七步:进入容器

      进入容器可使用命令:

    sudo docker exec -it [容器id或自己起的名字] /bin/bash

    2、容器配置ssh

      博主之前以为创建好docker之后,就可以直接通过ssh访问该容器了,但是后来发现还需要进入容器内进行一系列的ssh配置,主要步骤如下:

    第八步:安装ssh

    进入刚创建好的容器,先执行如下命令:

    apt update
    apt install -y openssh-server

    然后建立一个配置文件夹并进行必要的配置:

    mkdir /var/run/sshd
    echo ‘root:passwd’ | chpasswd

    注意,这里的root表示待会要远程访问的用户名,passwd为访问密码,可自行设置,例如本人设置的为:

    echo ‘root:123456’ | chpasswd

    第九步:设置登录权限

    执行下面三行命令设置权限

    sed -i ‘s/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/’ /etc/ssh/sshd_config
    sed ‘s@session\srequired\spam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g’ -i /etc/pam.d/sshd
    echo “export VISIBLE=now” >> /etc/profile

    第十步:修改ssh配置文件

    博主完成第二步后,依然无法远程连接,因此经过查询后发现,需要修改相关配置文件:
    执行下面命令打开ssh配置文件:

    vim /etc/ssh/sshd_config

    如果vim没有安装,则执行:

    apt install vim

    打开后,修改文件:
    AddressFamily any 前面的 # 删除
    修改PermitRootLogin yes 前面的 # 删除
    修改PasswordAuthentication yes 前面的 # 删除

    在vim编辑器中,执行命令保存并退出:

    :wq

    最后重启ssh服务:

    service ssh restart

    详细可参考参考文献【1】和【3】

    3、ssh测试

    配置完后,按理来说应该完成了服务器的设置,下面可以进行简单的测试,例如
    (1)在宿主机中执行命令查看当前端口,可知有8848端口

    sudo netstat -ntlp

    在这里插入图片描述
    (2)在宿主机上执行命令,也可以查看当前容器是否存在对应的端口映射关系:

    sudo docker port [容器id或自己起的名字] 22

    例如,博主执行后返回0.0.0.0:8848,说明成功

    (3)进入容器内,执行:

    python3

    进入python环境,再依次执行

    import torch
    print(torch.cuda.is_available())

    如果返回 True,说明该docker可以使用GPU了。

    (4)远程访问试一试,任意在一台联网的机器上(若在局域网内,则需要连VPN)执行:

    ssh [第八步创建的用户名]@[你的服务器地址] -p [自己定义的端口号]

    如果显示输入密码,说明连接成功,输入密码后即可直接进入对应的容器。例如博主执行:

    ssh root@10.11.6.13 -p 8848

    显示如下信息说明已经连接成功。
    在这里插入图片描述

    4、pycharm测试

    如果使用pycharm直接访问远程服务器docker,则可以在pycharm上进行相关设置:

    第十一步:安装pycharm(已安装直接跳过)

    需要安装专业版的pycharm,安装后,可通过激活码、或直接去官网使用学生邮箱注册一个账号可免费使用一年,安装后进入pycharm

    详细可参考文末参考文献【7】

    第十二步:设置ssh

    如下图,依次点击后进入菜单:

    在这里插入图片描述
    然后新增一个连接,由左向右依次点击:

    在这里插入图片描述
    进入编辑ssh界面,填写配置信息:

    在这里插入图片描述
    点击“Test Connection”测试一下,如果success则说明pycharm也可以连接远程容器了:

    在这里插入图片描述

    返回到上一个页面,选择配置好的ssh后,可以再选择需要pycharm关联到容器内的具体的目录。例如博主直接选择在创建容器时域宿主机进行关联的目录/wjn作为pycharm可更新上传的位置,最后保存即可。

    在这里插入图片描述
    保存后,任意打开一个本地项目,并注意设置Mapping路径映射规则(本地项目目录到docker中的目录)。设置成功后即可实现代码自动上传。另外如果希望使用docker内的python解释器,则在settings菜单中设置远程的解释器即可。

    至此完成所有配置工作,在pycharm可以自由地与服务器docker内的项目进行调试了


    参考文献:

    【1】SSH客户端远程登陆Linux服务器密码总是错误问题
    【2】Docker安装
    【3】PyCharm+Docker:打造最舒适的深度学习炼丹炉
    【4】pycharm远程连接服务器运行代码加调试
    【5】pytorch中查看gpu信息
    【6】Docker 镜像使用
    【7】学生如何免费使用Pycharm专业版全部功能


    展开全文
  • 远程访问服务器上的Jupyterlab

    千次阅读 2021-02-24 12:01:25
    远程访问服务器上的Jupyterlab前言安装conda安装jupyterlab使用pip安装使用conda安装启动jupyterlab配置jupyterlab使用conda环境远程访问服务jupyterlab无密码无token访问密码登录小坑 前言 Juputerlab被称为下一代...

    前言



    Juputerlab被称为下一代的notebook,其功能强大并且拥有丰富的插件,现在已经有很多公司都在使用,比如旷视的MegStudio。

    安装conda

    可以不安装conda,也可以安装miniconda或者anaconda。
    根据我的喜好,我这里推荐大家使用轻便的miniconda而不是庞大的Anaconda,安装方式

    安装jupyterlab

    安装完conda之后,在base下安装jupyterlab
    可以使用pip或conda安装Jupyterlab

    使用pip安装

    pip是python自带的包管理工具,如果使用pip安装,请在命令行执行:

    pip install jupyterlab
    

    使用conda安装

    如果用conda安装,请在命令行执行:

    conda install -c conda-forge jupyterlab
    

    启动jupyterlab

    最简单的方式是

    jupyter lab
    

    启动服务之后会自动打开浏览器

    不想自动打开浏览器可以加参数--no-browser

    jupyter lab --no-browser
    

    默认端口是8888,也可以指定端口号

    jupyter lab --port 8889
    

    配置jupyterlab使用conda环境

    一般不同的项目会有不同的依赖,我们可以通过conda管理,避免包之间的冲突
    假设我们已经创建好了名为py38的conda环境
    创建conda环境的方式点击
    激活环境并安装ipykernel,然后进行配置

    conda activate py38  #先激活环境
    pip install ipykernel  #安装 ipykernel 库
    ipython kernel install --user --name=py38  #设置kernel,--user表示你的当前账户下的,py38 为kernel名
    

    重新运行jupyter lab即可切换conda的python环境

    具体怎么切换呢?
    如果是已经有ipynb文件,那就直接打开,然后点击右上角的python3,在对话框Select Kernel中选择你要的环境,
    或者是点击最底下的Python 3 | Idle进行切换;
    如果是新建文件的话,点击右上角的New Launcher+号进行选择,或者是File > New Launcher

    查看已经建立好的映射:

    jupyter kernelspec list
    

    删除映射:

    jupyter kernelspec remove py38
    

    设置显示名称--display-name

    ipython kernel install --user --name=py38 --display-name "Python3.8 GPU"
    

    远程访问服务jupyterlab

    配置远程访问,可以通过ip和端口号随时随地访问服务,方便开发

    无密码无token访问

    ip+port直接访问(不安全):

    # 服务端运行
    jupyter lab --port 5000 --no-browser --ip='*' --ServerApp.token='' --ServerApp.password=''
    
    # 本地浏览器
    http://192.168.0.xxx:5000/
    

    密码登录

    # 生成hash密码
    from jupyter_server.auth import passwd
    passwd()
    # 'sha1:51ef0f912be4:e77e57968f64be1818f836315465a4dc39fdd35c'
    
    # 生成配置文件
    jupyter lab --generate-config
    

    编辑修改配置文件,并将上面生成的密码hash值整个复制到c.ServerApp.password

    ## /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_lab_config.py
    c.LabApp.open_browser = False
    #------------------------------------------------------------------------------
    # ServerApp(JupyterApp) configuration
    #------------------------------------------------------------------------------
    
    ## Allow requests where the Host header doesn't point to a local server
    #  
    #  By default, requests get a 403 forbidden response if the 'Host' header shows
    #  that the browser thinks it's on a non-local domain. Setting this option to
    #  True disables this check.
    #  
    #  This protects against 'DNS rebinding' attacks, where a remote web server
    #  serves you a page and then changes its DNS to send later requests to a local
    #  IP, bypassing same-origin checks.
    #  
    #  Local IP addresses (such as 127.0.0.1 and ::1) are allowed as local, along
    #  with hostnames configured in local_hostnames.
    #  Default: False
    c.ServerApp.allow_remote_access = True
    
    ## The IP address the Jupyter server will listen on.
    #  Default: 'localhost'
    c.ServerApp.ip = '*'
    
    ## Whether to open in a browser after starting. The specific browser used is
    #  platform dependent and determined by the python standard library `webbrowser`
    #  module, unless it is overridden using the --browser (ServerApp.browser)
    #  configuration option.
    #  Default: False
    c.ServerApp.open_browser = False
    
    ## Hashed password to use for web authentication.
    #  
    #  To generate, type in a python/IPython shell:
    #  
    #    from jupyter_server.auth import passwd; passwd()
    #  
    #  The string should be of the form type:salt:hashed-password.
    #  Default: ''
    c.ServerApp.password = 'sha1:51ef0f912be4:e77e57968f64be1818f836315465a4dc39fdd35c'
    
    ## The port the Jupyter server will listen on.
    #  Default: 8888
    c.ServerApp.port = 8889
    

    保存之后启动服务

    jupyter lab
    
    # 本地浏览器
    http://192.168.0.xxx:8889/lab
    

    小坑

    刚开始时生成密码hash,使用的是

    from notebook.auth import passwd
    passwd()
    

    生成的是字段设置之后,怎么也登录不成功


    上面配置的是内外ip,所以除了局域网是访问不到的,如果要外网能访问到,需要配置成公网ip,做端口映射。
    展开全文
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