docker stacks
1.0.0
Jupyter Docker Stacks são um conjunto de imagens Docker prontas para execução contendo aplicativos Jupyter e ferramentas de computação interativas. Você pode usar uma imagem de pilha para fazer o seguinte (e muito mais):
Você pode tentar uma compilação relativamente recente da imagem quay.io/jupyter/base-notebook em mybinder.org. Caso contrário, os exemplos abaixo podem ajudá-lo a começar se você tiver o Docker instalado, saber qual imagem do Docker deseja usar e desejar iniciar um único aplicativo Jupyter em um contêiner.
O Guia do usuário no ReadTheDocs descreve usos e recursos adicionais em detalhes.
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 extrai a imagem jupyter/scipy-notebook marcada como 2024-11-19 do Quay.io se ela ainda não estiver presente no host local. Em seguida, ele inicia um contêiner executando um servidor Jupyter com o frontend JupyterLab e expõe a porta interna 8888 do contêiner à porta 10000 da máquina host:
docker run -p 10000:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-11-19 Você pode modificar a porta na qual a porta do contêiner está exposta alterando o valor da opção -p para -p 8888:8888 .
Visitar http://<hostname>:10000/?token=<token> em um navegador carrega o JupyterLab, onde:
hostname é o nome do computador que executa o Dockertoken é o token secreto impresso no console.O contêiner permanece intacto para reinicialização após a saída do servidor.
Este comando extrai a imagem jupyter/datascience-notebook marcada como 2024-11-19 do Quay.io se ela ainda não estiver presente no host local. Em seguida, ele inicia um contêiner efêmero executando um servidor Jupyter com o frontend JupyterLab e expõe o servidor na porta host 10000.
docker run -it --rm -p 10000:8888 -v " ${PWD} " :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook:2024-11-19 O uso do sinalizador -v no comando monta o diretório de trabalho atual no host ( ${PWD} no comando de exemplo) como /home/jovyan/work no contêiner. Os logs do servidor aparecem no terminal.
Visitar http://<hostname>:10000/?token=<token> em um navegador carrega o JupyterLab.
Devido ao uso do sinalizador --rm , o Docker limpa automaticamente o contêiner e remove o sistema de arquivos quando o contêiner sai, mas quaisquer alterações feitas no diretório ~/work e seus arquivos no contêiner permanecerão intactos no host. O sinalizador -i mantém o STDIN do contêiner aberto e permite enviar entrada para o contêiner por meio de entrada padrão. O sinalizador -t anexa um pseudo-TTY ao contêiner.
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 é o padrão para todas as imagens Jupyter Docker Stacks. Ainda é possível voltar para o Jupyter Notebook (ou iniciar um comando de inicialização diferente). Você pode conseguir isso passando a variável de ambiente DOCKER_STACKS_JUPYTER_CMD=notebook (ou qualquer outro subcomando jupyter válido) na inicialização do contêiner; mais informações estão disponíveis na documentação.
2022-07-05 , os corredores auto-hospedados aarch64 foram patrocinados por @mathbunnyru . Por favor, considere patrocinar o trabalho dele no GitHub2023-10-31 , os executores auto-hospedados aarch64 serão patrocinados por uma incrível 2i2c non-profit organization x86_64 e aarch64aarch64- ou x86_64- , por exemplo, quay.io/jupyter/base-notebook:aarch64-python-3.11.62022-09-21 , criamos imagens multiplataforma (exceto tensorflow-notebook )2023-06-01 , também criamos uma imagem tensorflow-notebook multiplataforma2024-02-24 , criamos variantes habilitadas para CUDA da imagem pytorch-notebook para plataforma x86_642024-03-26 , criamos uma variante habilitada para CUDA da imagem tensorflow-notebook para a plataforma x86_64 Este projeto constrói apenas um conjunto de imagens por vez. Se quiser usar a versão mais antiga Ubuntu e/ou Python , você pode usar as seguintes imagens:
| Data de construção | Ubuntu | Pitão | Marcação |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 30/05/2023 | 22.04 | 3.10 | 4d70cf8da953 |
| 2024-08-26 | 22.04 | 3.11 | 00987883e58d |
| 2024-10-22 | 24.04 | 3.11 | b74418220768 |
| compilação semanal | 24.04 | 3.12 | latest |
Consulte o Guia do Colaborador no ReadTheDocs para obter informações sobre como contribuir com receitas, recursos, testes e pilhas mantidas pela comunidade.
