在linux服务器上部署jupyterlab并运行项目

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前言

提示：当前很多同学需要在服务器上跑自己的代码，但命令行操作很麻烦：

所以也就有了这篇文章，当然也是记录我自己的操作。

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一、下载ubuntu18.04镜像并创建容器

当然什么版本都可以的，你喜欢就好。
不懂得什么是容器的同学可以去看看教程，csdn有很多，
也有很多基础语句，有人想看的话我也可以出。

当然也可以下载自己喜欢的版本，先用docker search ubuntu:版本号

这里我们下载最轻量版。

docker pull ubuntu:18.04

语句效力一样哈

二、创建容器并与本地目录挂载

注意这个-v是可以多个的哦，也可以只单纯映射文件，这样容器和服务器的文件可以进行简单的交互，让jupyterlab加入文件更方便。

docker run --name mdrl -p 本机端口:容器端口 -p 本机端口:容器端口 -p 本机端口:容器端口 --privileged=true -v 本机目录:容器目录  -v 本机目录:容器目录 -it ubuntu:18.04 /bin/bash

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三、容器内下载Anaconda

在安装anaconda之前需要安装wget

这个时候要先升级apt-get ：

apt-get update

顺带下载一个sudo:

apt-get install sudo

然后再下载wget：

apt-get install -y wget

然后用wget下载Anaconda就可以啦：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

注意！下载速度太慢卡住时，
先ctrl+z暂停上面的下载再输入下面代码即可，不能用ctrl+c哦，
可以套娃，这个后面慢下来就再来几次。

wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

下载完成后：注意要先

source ~/.bashrc

然后再：注意这里bash后面的是你下载的东西哈别下载不同版本也复制我的

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh -p /anaconda 

此时如果爆出readonly file的错误，则需要在docker run的时候添加上–privileged参数。

然后

source /anaconda/etc/profile.d/conda.sh
source ~/.bashrc

四、使用 conda 创建 python 环境后进入环境 pip 安装jupyter：

有时候会因为版本问题导致失败，如果一个版本不行就降低版本试试，我这里用的python3.7，但一年前3.7会出bug安装不了，注意随机应变。

conda create -n 名字 python=3.7
conda activate 名字

pip自我更新一下，再下载jupyterlab哦：

pip install -U pip
pip install jupyterlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

然后启动jupyter：（默认端口8888）

jupyter-lab --port 8888 --ip 0.0.0.0 --allow-root

最后在云服务器中搭建好jupyter并运行后，关闭服务器终端，Jupyter停止运行，其占用当前终端，因此需要将Jupyter在后台运行.

命令1：	

jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &

命令2：

nohup jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &

用&让命令后台运行, 并把标准输出写入jupyter.log中nohup表示no hang up, 就是不挂起, 这个命令执行后即使终端退出, Jupyter也不会停止运行，我们就能让接口一直跑辣。

如果要改动jupyter的工作目录

(1)下载vim

sudo apt-get install vim

(2)显示出jupyter lab的配置文件位置，此时找到工作目录位置，
   改到自己想存储的位置即可

jupyter lab --generate-config
## The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = '/mdrl/work/jupyter/'

你也可以保存该镜像下次用，但是如果服务器内存不够就别搞了。

docker commit -a="备注名称" -m="start-mdrl" 76d3067c20cd mdrl000

总结

部署mongodb镜像可以找个镜像直接开 然后compsoe来管理新网络，这样就不容易报错，而且方便管理，一般为了方便都不会在一个容器里把各个工具都部署完。

数据库一个 后端一个、前端一个、缓存一个，或者使用docker-compose来布置，有人想看下次出。