docker stacks
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Jupyter Docker Stacks es un conjunto de imágenes de Docker listas para ejecutar que contienen aplicaciones Jupyter y herramientas informáticas interactivas. Puede utilizar una imagen de pila para realizar cualquiera de las siguientes acciones (y más):
Puede probar una versión relativamente reciente de la imagen quay.io/jupyter/base-notebook en mybinder.org. De lo contrario, los ejemplos a continuación pueden ayudarlo a comenzar si tiene Docker instalado, sabe qué imagen de Docker desea usar y desea iniciar una única aplicación Jupyter en un contenedor.
La Guía del usuario de ReadTheDocs describe usos y funciones adicionales en detalle.
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.
Este comando extrae la imagen jupyter/scipy-notebook etiquetada 2024-11-19 de Quay.io si aún no está presente en el host local. Luego inicia un contenedor que ejecuta un Jupyter Server con la interfaz JupyterLab y expone el puerto interno 8888 del contenedor al puerto 10000 de la máquina host:
docker run -p 10000:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-11-19 Puede modificar el puerto en el que está expuesto el puerto del contenedor cambiando el valor de la opción -p a -p 8888:8888 .
Al visitar http://<hostname>:10000/?token=<token> en un navegador se carga JupyterLab, donde:
hostname es el nombre de la computadora que ejecuta Docker.token es el token secreto impreso en la consola.El contenedor permanece intacto para reiniciar después de que se cierra el servidor.
Este comando extrae la imagen jupyter/datascience-notebook etiquetada 2024-11-19 de Quay.io si aún no está presente en el host local. Luego inicia un contenedor efímero que ejecuta un servidor Jupyter con la interfaz JupyterLab y expone el servidor en el puerto de host 10000.
docker run -it --rm -p 10000:8888 -v " ${PWD} " :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook:2024-11-19 El uso del indicador -v en el comando monta el directorio de trabajo actual en el host ( ${PWD} en el comando de ejemplo) como /home/jovyan/work en el contenedor. Los registros del servidor aparecen en la terminal.
Al visitar http://<hostname>:10000/?token=<token> en un navegador, se carga JupyterLab.
Debido al uso del indicador --rm , Docker limpia automáticamente el contenedor y elimina el sistema de archivos cuando el contenedor sale, pero cualquier cambio realizado en el directorio ~/work y sus archivos en el contenedor permanecerá intacto en el host. El indicador -i mantiene abierto el STDIN del contenedor y le permite enviar información al contenedor a través de la entrada estándar. El indicador -t adjunta un pseudo-TTY al contenedor.
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 es el valor predeterminado para todas las imágenes de Jupyter Docker Stacks. Aún es posible volver a Jupyter Notebook (o ejecutar un comando de inicio diferente). Puede lograr esto pasando la variable de entorno DOCKER_STACKS_JUPYTER_CMD=notebook (o cualquier otro subcomando jupyter válido) al iniciar el contenedor; Hay más información disponible en la documentación.
2022-07-05 , los corredores autohospedados aarch64 fueron patrocinados por @mathbunnyru . Por favor, considere patrocinar su trabajo en GitHub.2023-10-31 , los corredores autohospedados aarch64 están patrocinados por una increíble 2i2c non-profit organization x86_64 y aarch64 .aarch64- o x86_64- , por ejemplo, quay.io/jupyter/base-notebook:aarch64-python-3.11.62022-09-21 , creamos imágenes multiplataforma (excepto tensorflow-notebook )2023-06-01 , también creamos una imagen tensorflow-notebook multiplataforma.2024-02-24 , creamos variantes habilitadas para CUDA de la imagen pytorch-notebook para la plataforma x86_642024-03-26 , creamos una variante habilitada para CUDA de la imagen tensorflow-notebook para la plataforma x86_64 . Este proyecto solo crea un conjunto de imágenes a la vez. Si desea utilizar la versión anterior Ubuntu y/o Python , puede utilizar las siguientes imágenes:
| Fecha de construcción | ubuntu | Pitón | Etiqueta |
|---|---|---|---|
| 2022-10-09 | 20.04 | 3.7 | 1aac87eb7fa5 |
| 2022-10-09 | 20.04 | 3.8 | a374cab4fcb6 |
| 2022-10-09 | 20.04 | 3.9 | 5ae537728c69 |
| 2022-10-09 | 20.04 | 3.10 | f3079808ca8c |
| 2022-10-09 | 22.04 | 3.7 | b86753318aa1 |
| 2022-10-09 | 22.04 | 3.8 | 7285848c0a11 |
| 2022-10-09 | 22.04 | 3.9 | ed2908bbb62e |
| 2023-05-30 | 22.04 | 3.10 | 4d70cf8da953 |
| 2024-08-26 | 22.04 | 3.11 | 00987883e58d |
| 2024-10-22 | 24.04 | 3.11 | b74418220768 |
| construcción semanal | 24.04 | 3.12 | latest |
Consulte la Guía del colaborador en ReadTheDocs para obtener información sobre cómo contribuir con recetas, funciones, pruebas y pilas mantenidas por la comunidad.
