云端服务器部署jupyter notebook

这里采用的是Google Cloud的云服务器,不过搭建流程基本类似,搭建完成后就可以使用任何终端直接在浏览器中访问和使用jupyter notebook了。

  1. 创建项目
云端服务器部署jupyter notebook_第1张图片
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2.在计算引擎中创建虚拟机实例(VM instance)

云端服务器部署jupyter notebook_第2张图片
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  • 点击「Create new instance」,添加实例名称。
  • 选择域(例如:「us-west1-b」;中国选亚洲区的感觉好点)。
  • 选择「machine type」。
  • 选择启动磁盘为「Ubuntu 16.04 LTS」(也可以选Debain等系统)。
  • 在防火墙(firewall)选项中,选中「http」和「https」(允许http和https访问)。
  • 选择「Disk」,取消「Delete boot disk when instance is deleted」(删除实例时不删除启动盘)。


    云端服务器部署jupyter notebook_第3张图片
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  • 最后点击「Create」,就创建好了实例!


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    记下 External IP,之后配置好了就可以通过这个网址进行访问。

  1. 将外部 IP 地址设置为静态

默认情况下,外部 IP 地址是动态的,我们需要将其设置成静态。点击左上三条线,然后在「networking」选项中,选择「VPC network - External IP addresses」。

云端服务器部署jupyter notebook_第4张图片
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将类型从「Ephemeral」改成「Static」。

4.改变防火墙设置

现在,点击 Networking 下的「Firewall rules」选项。


云端服务器部署jupyter notebook_第5张图片
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点击「Create Firewall Rule」,跳转至下图:

云端服务器部署jupyter notebook_第6张图片
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在「protocols and ports」下,你可以选择任意端口。这里选择 tcp:5000 作为端口号。现在点击「save」按钮。

  1. 安装配置jupyter notebook

在主界面点击 SSH。然后命令窗口打开,进入虚拟机。操作跟在Linux系统一致。

  • 安装anaconda
    ···
    wget http://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh
    bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh
    ···

  • 配置Jupyter Notebook

创建配置文件
···
jupyter notebook --generate-config
···
打开配置文件
···
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
···
配置文件中加入
···
c = get_config()

c.NotebookApp.ip = '*' # 访问ip可以为任意
c.NotebookApp.open_browser = False # 不打开浏览器
c.NotebookApp.port = 5000 # 上面配置的端口
···

  • 启动jupyter notebook
jupyter notebook

现在采用任意终端设备访问http://:既可以了。

  1. 其他
  • 保证jupyter notebook一直运行

···
nohup jupyter notebook log 2>&1 &

- 设置密码
进入ipython后,

from notebook.auth import passwd
passwd() #生成密码

把生成的密码的hash值记下来。
在上面jupyter notebook 的配置文件中添加一行

c.NotebookApp.password = u'密码hash值'

- 权限问题

直接运行可能提示权限有问题,可用```sudo -i```切换权限;或者···jupyter notebook --allow-root```

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