docker stacks
1.0.0
Jupyter Docker Stacks adalah sekumpulan image Docker siap dijalankan yang berisi aplikasi Jupyter dan alat komputasi interaktif. Anda dapat menggunakan gambar tumpukan untuk melakukan salah satu hal berikut (dan lainnya):
Anda dapat mencoba versi gambar quay.io/jupyter/base-notebook yang relatif baru di mybinder.org. Jika tidak, contoh di bawah ini dapat membantu Anda memulai jika Anda telah menginstal Docker, mengetahui image Docker mana yang ingin Anda gunakan, dan ingin meluncurkan satu Aplikasi Jupyter dalam sebuah container.
Panduan Pengguna di ReadTheDocs menjelaskan penggunaan dan fitur tambahan secara rinci.
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.
Perintah ini mengambil gambar jupyter/scipy-notebook yang diberi tag 2024-11-19 dari Quay.io jika belum ada di host lokal. Kemudian memulai kontainer yang menjalankan Server Jupyter dengan frontend JupyterLab dan memaparkan port internal kontainer 8888 ke port 10000 mesin host:
docker run -p 10000:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-11-19 Anda dapat mengubah port tempat port kontainer diekspos dengan mengubah nilai opsi -p menjadi -p 8888:8888 .
Mengunjungi http://<hostname>:10000/?token=<token> di browser memuat JupyterLab, di mana:
hostname adalah nama komputer yang menjalankan Dockertoken adalah token rahasia yang dicetak di konsol.Kontainer tetap utuh untuk restart setelah Server keluar.
Perintah ini mengambil gambar jupyter/datascience-notebook yang diberi tag 2024-11-19 dari Quay.io jika belum ada di host lokal. Kemudian memulai kontainer sementara yang menjalankan Server Jupyter dengan frontend JupyterLab dan mengekspos server pada port host 10000.
docker run -it --rm -p 10000:8888 -v " ${PWD} " :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook:2024-11-19 Penggunaan tanda -v pada perintah memasang direktori kerja saat ini pada host ( ${PWD} pada contoh perintah) sebagai /home/jovyan/work di dalam container. Log server muncul di terminal.
Mengunjungi http://<hostname>:10000/?token=<token> di browser akan memuat JupyterLab.
Karena penggunaan flag --rm , Docker secara otomatis membersihkan container dan menghapus sistem file saat container keluar, namun setiap perubahan yang dilakukan pada direktori ~/work dan file-filenya di dalam container akan tetap utuh di host. Flag -i menjaga STDIN container tetap terbuka, dan memungkinkan Anda mengirim input ke container melalui input standar. Bendera -t melampirkan pseudo-TTY ke wadah.
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 adalah default untuk semua image Jupyter Docker Stacks. Masih dimungkinkan untuk beralih kembali ke Jupyter Notebook (atau meluncurkan perintah startup lain). Anda dapat mencapainya dengan meneruskan variabel lingkungan DOCKER_STACKS_JUPYTER_CMD=notebook (atau subperintah jupyter valid lainnya) saat startup container; informasi lebih lanjut tersedia di dokumentasi.
2022-07-05 , pelari yang dihosting sendiri aarch64 disponsori oleh @mathbunnyru . Tolong, pertimbangkan untuk mensponsori karyanya di GitHub2023-10-31 , pelari yang dihosting sendiri aarch64 disponsori oleh 2i2c non-profit organization yang luar biasa x86_64 dan aarch64aarch64- atau x86_64- , misalnya, quay.io/jupyter/base-notebook:aarch64-python-3.11.62022-09-21 , kami membuat gambar multi-platform (kecuali tensorflow-notebook )2023-06-01 , kami juga membuat gambar tensorflow-notebook multi-platform2024-02-24 , kami membuat varian gambar pytorch-notebook yang mendukung CUDA untuk platform x86_642024-03-26 , kami membuat varian gambar tensorflow-notebook yang mendukung CUDA untuk platform x86_64 Proyek ini hanya membuat satu set gambar dalam satu waktu. Jika Anda ingin menggunakan versi Ubuntu dan/atau Python yang lebih lama, Anda dapat menggunakan gambar berikut:
| Tanggal Pembuatan | Ubuntu | ular piton | Menandai |
|---|---|---|---|
| 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 |
| pembangunan mingguan | 24.04 | 3.12 | latest |
Silakan lihat Panduan Kontributor di ReadTheDocs untuk informasi tentang cara menyumbangkan resep, fitur, pengujian, dan tumpukan yang dikelola komunitas.
