JupyterLab

概述

你不觉得每次都用概述开头很奇怪吗

安装环境

你可以使用anaconda来安装虚拟环境，但是这里使用miniconda

注意，该安装包源可能在国外，你的网速会比较慢

我们推荐你直接使用用户级别的安装，而不是ROOT用户，为了避免污染其他用户和机器的环境

这里以用户jupyter为例

执行安装命令

Bash
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh | bash

他会自己下载后安装，然后你会被要求查阅一些文本以及同意协议之类的，总之安装完成后执行

Bash
sudo -

然后执行

Bash
conda init

此时应该会初始化终端，你可以看到终端左侧有一个括号（bash），说明初始化完成

添加源，这部分推荐你参考 Tuna Conda 的内容

务必替换源，否则jupyterLab插件加载将会报错

安装JupyterLab

创建一个虚拟环境用于存放jupyter，由于python 3.7结束维护 我们使用python3.8 ，实际上更推荐你使用python3.10 作为日常使用版本

Bash
conda create -n Jupyter python=3.8

然后安装jupyterlab，推荐使用conda安装

Bash
conda install jupyterlab

然后安装一下notebook

Bash
pip install notebook

安装完后生成一下配置文件

Bash
jupyter-lab --generate-config

记住生成的位置，然后现在生成一个访问密码：

Plain Text
jupyter-notebook password

记得保存生成的秘钥，然后前往配置文件，就是刚刚生成的那个路径，一般在./jupyter里

Bash
nano jupyter_lab_config.py

替换配置文件为：

Python
# Configuration file for lab.

c = get_config() #noqa
# 跨域设置
c.ServerApp.allow_origin="*"
# 安装pip install jupyter-resource-usage后显式CPU使用率，不安装这个选项无意义
c.ResourceUseDisplay.track_cpu_percent = True
#这里填写远程访问的IP名，如果对外开放访问使用 0.0.0.0，否则填局域网的IP地址
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'
# 这里的密码填写上面生成的密钥
c.PasswordIdentityProvider.hashed_password = 'argon2:整个字符串替换为你的密码编码'
c.ServerApp.open_browser = False
# 打开jupyter lab的端口，端口自定义
c.ServerApp.port = 8866
# 允许远程访问
c.ServerApp.allow_remote_access = True
# jupyter lab工作文件的路径，根据你的需求设置
c.ServerApp.root_dir = 'jupyterCode'

# 跨站请求伪造（Cross-Site Request Forgery, XSRF）保护的启用或禁用
c.ServerApp.disable_check_xsrf = True
# kernel是否自动重启
c.KernelManager.autorestart = True
# 是否运行修改密码
c.ServerApp.allow_password_change = True
# 是否有退出按钮
c.ServerApp.quit_button = False
# 长时间不允许自动停止，不建议开启，否则jupyter会在运行一段时间后自己关闭
c.ServerApp.shutdown_no_activity_timeout = 0
# 启动terminal
c.ServerApp.terminals_enabled = True
# terminal路径
c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command' : ['/bin/bash']}
# 是否允许root运行
c.ServerApp.allow_root = False
# memory监控
c.ResourceUseDisplay.mem_limit = 32*1024*1024*1024
# cpu监控
c.ResourceUseDisplay.track_cpu_percent = True
# cpu核数
c.ResourceUseDisplay.cpu_limit = 4

记得仔细核对配置清单，然后尝试启动服务看看是否有报错、是否能通过密码正确访问

Bash
jupyter-lab --no-browser

启动后观察是否有WARN 或ERROR ，排查故障

启用System服务

由于我们是用户级别，没有权限直接操作系统的systemd ，好消息是，如果你的systemd版本足够，那么可以以用户身份启用任务。假设你的用户名为jupyter，那么：

Bash
mkdir -p ~/.config/systemd/user

然后创建一个Jupyter服务

Bash
nano ~/.config/systemd/user/jupyter.service

内容为

Bash
[Unit]
Description="Jupyter Lab Service"
After=network.target

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/home/jupyter
ExecStart=/home/jupyter/miniconda3/envs/Jupyter/bin/jupyter-lab
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target

WorkingDirectory ：填写你的家目录

ExecStart ：执行路径，其中的Jupyter是你的环境变量的名称，本教程创建的为Jupyter

然后重载内核

Bash
systemctl --user daemon-reload

启动服务

Bash
systemctl --user start jupyter.service

查看状态和日志分别使用

Bash
systemctl --user status jupyter
#
journalctl --user -xue jupyter

启用Nginx

参考资料

jupyter 服务不能单纯的使用反代理设置，需要设置反代理websocket

这里不在赘述nginx的普通反代理方法，需要添加一些反代理头即可兼容ws的反代理（大概？）

Plain Text
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8866; #通过配置端口指向部署websocker的项目
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "Upgrade";
proxy_set_header X-real-ip $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
}

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