docker stacks
1.0.0
Jupyter Docker Stacks sind eine Reihe betriebsbereiter Docker-Images, die Jupyter-Anwendungen und interaktive Computertools enthalten. Sie können ein Stapelbild für Folgendes (und mehr) verwenden:
Sie können einen relativ aktuellen Build des quay.io/jupyter/base-notebook-Images auf mybinder.org ausprobieren. Andernfalls können Ihnen die folgenden Beispiele den Einstieg erleichtern, wenn Sie Docker installiert haben, wissen, welches Docker-Image Sie verwenden möchten und eine einzelne Jupyter-Anwendung in einem Container starten möchten.
Das Benutzerhandbuch auf ReadTheDocs beschreibt weitere Verwendungsmöglichkeiten und Funktionen im Detail.
Since `2023-10-20` our images are only pushed to `Quay.io` registry.
Older images are available on Docker Hub, but they will no longer be updated.
Dieser Befehl ruft das jupyter/scipy-notebook Image mit dem Tag 2024-11-19 von Quay.io ab, sofern es nicht bereits auf dem lokalen Host vorhanden ist. Anschließend wird ein Container gestartet, auf dem ein Jupyter-Server mit dem JupyterLab-Frontend ausgeführt wird, und der interne Port 8888 des Containers wird für Port 10000 des Hostcomputers verfügbar gemacht:
docker run -p 10000:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-11-19 Sie können den Port ändern, auf dem der Port des Containers verfügbar gemacht wird, indem Sie den Wert der Option -p in -p 8888:8888 ändern.
Durch den Besuch http://<hostname>:10000/?token=<token> in einem Browser wird JupyterLab geladen, wobei Folgendes gilt:
hostname ist der Name des Computers, auf dem Docker ausgeführt wirdtoken ist der geheime Token, der in der Konsole gedruckt wird.Der Container bleibt für einen Neustart nach dem Beenden des Servers intakt.
Dieser Befehl ruft das jupyter/datascience-notebook Image mit dem Tag 2024-11-19 von Quay.io ab, sofern es nicht bereits auf dem lokalen Host vorhanden ist. Anschließend wird ein kurzlebiger Container gestartet, auf dem ein Jupyter-Server mit dem JupyterLab-Frontend ausgeführt wird, und der Server wird auf Host-Port 10000 verfügbar gemacht.
docker run -it --rm -p 10000:8888 -v " ${PWD} " :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook:2024-11-19 Durch die Verwendung des Flags -v im Befehl wird das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf dem Host ( ${PWD} im Beispielbefehl) als /home/jovyan/work im Container bereitgestellt. Die Serverprotokolle werden im Terminal angezeigt.
Durch den Besuch http://<hostname>:10000/?token=<token> in einem Browser wird JupyterLab geladen.
Aufgrund der Verwendung des Flags --rm bereinigt Docker automatisch den Container und entfernt das Dateisystem, wenn der Container beendet wird. Alle am ~/work -Verzeichnis und seinen Dateien im Container vorgenommenen Änderungen bleiben jedoch auf dem Host erhalten. Das Flag -i hält die STDIN des Containers geöffnet und ermöglicht es Ihnen, Eingaben über die Standardeingabe an den Container zu senden. Das Flag -t fügt dem Container ein Pseudo-TTY hinzu.
By default, [jupyter's root_dir](https://jupyter-server.readthedocs.io/en/latest/other/full-config.html) is `/home/jovyan`.
So, new notebooks will be saved there, unless you change the directory in the file browser.
To change the default directory, you must specify `ServerApp.root_dir` by adding this line to the previous command: `start-notebook.py --ServerApp.root_dir=/home/jovyan/work`.
JupyterLab ist die Standardeinstellung für alle Jupyter Docker Stacks-Bilder. Es ist weiterhin möglich, zurück zu Jupyter Notebook zu wechseln (oder einen anderen Startbefehl zu starten). Sie können dies erreichen, indem Sie beim Containerstart die Umgebungsvariable DOCKER_STACKS_JUPYTER_CMD=notebook (oder einen anderen gültigen jupyter Unterbefehl) übergeben; Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
2022-07-05 wurden die aarch64 selbst gehosteten Läufer von @mathbunnyru gesponsert. Bitte erwägen Sie, seine Arbeit auf GitHub zu sponsern2023-10-31 werden selbst gehostete aarch64 -Läufer von einer großartigen 2i2c non-profit organization gesponsert x86_64 als auch für aarch64 Plattformenaarch64- oder x86_64- Tag-Präfixe, zum Beispiel quay.io/jupyter/base-notebook:aarch64-python-3.11.62022-09-21 erstellen wir plattformübergreifende Images (außer tensorflow-notebook ).2023-06-01 erstellen wir auch ein plattformübergreifendes tensorflow-notebook Image2024-02-24 erstellen wir CUDA-fähige Varianten des pytorch-notebook Images für x86_64 -Plattform2024-03-26 erstellen wir eine CUDA-fähige Variante des tensorflow-notebook Images für x86_64 -Plattform Dieses Projekt erstellt jeweils nur einen Satz Bilder. Wenn Sie die ältere Ubuntu und/oder Python Version verwenden möchten, können Sie die folgenden Bilder verwenden:
| Erstellungsdatum | Ubuntu | Python | Etikett |
|---|---|---|---|
| 09.10.2022 | 20.04 | 3.7 | 1aac87eb7fa5 |
| 09.10.2022 | 20.04 | 3.8 | a374cab4fcb6 |
| 09.10.2022 | 20.04 | 3.9 | 5ae537728c69 |
| 09.10.2022 | 20.04 | 3.10 | f3079808ca8c |
| 09.10.2022 | 22.04 | 3.7 | b86753318aa1 |
| 09.10.2022 | 22.04 | 3.8 | 7285848c0a11 |
| 09.10.2022 | 22.04 | 3.9 | ed2908bbb62e |
| 30.05.2023 | 22.04 | 3.10 | 4d70cf8da953 |
| 26.08.2024 | 22.04 | 3.11 | 00987883e58d |
| 22.10.2024 | 24.04 | 3.11 | b74418220768 |
| wöchentlicher Aufbau | 24.04 | 3.12 | latest |
Weitere Informationen zum Beitragen von Rezepten, Funktionen, Tests und von der Community gepflegten Stacks finden Sie im Contributor Guide auf ReadTheDocs.
