docker stacks
1.0.0
Jupyter Docker Stacks — это набор готовых к запуску образов Docker, содержащих приложения Jupyter и инструменты интерактивных вычислений. Вы можете использовать изображение стека, чтобы выполнить любое из следующих действий (и даже больше):
Вы можете попробовать относительно недавнюю сборку образа quay.io/jupyter/base-notebook на mybinder.org. В противном случае приведенные ниже примеры могут помочь вам начать работу, если у вас установлен Docker, вы знаете, какой образ Docker вы хотите использовать, и хотите запустить одно приложение Jupyter в контейнере.
Руководство пользователя ReadTheDocs подробно описывает дополнительные возможности использования и функции.
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.
Эта команда извлекает образ jupyter/scipy-notebook с меткой 2024-11-19 из Quay.io, если он еще не присутствует на локальном хосте. Затем он запускает контейнер с сервером Jupyter с интерфейсом JupyterLab и открывает внутренний порт 8888 контейнера для порта 10000 хост-компьютера:
docker run -p 10000:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-11-19 Вы можете изменить порт, на котором открыт порт контейнера, изменив значение опции -p на -p 8888:8888 .
При посещении http:// в браузере загружается JupyterLab, где:
hostname — это имя компьютера, на котором работает Docker.token — это секретный токен, напечатанный в консоли.Контейнер остается нетронутым для перезапуска после выхода Сервера.
Эта команда извлекает образ jupyter/datascience-notebook с меткой 2024-11-19 из Quay.io, если он еще не присутствует на локальном хосте. Затем он запускает эфемерный контейнер, на котором работает сервер Jupyter с интерфейсом JupyterLab, и предоставляет серверу порт хоста 10000.
docker run -it --rm -p 10000:8888 -v " ${PWD} " :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook:2024-11-19 Использование флага -v в команде монтирует текущий рабочий каталог на хосте ( ${PWD} в примере команды) как /home/jovyan/work в контейнере. Журналы сервера появляются в терминале.
При посещении http:// в браузере загружается JupyterLab.
Благодаря использованию флага --rm Docker автоматически очищает контейнер и удаляет файловую систему при выходе из контейнера, но любые изменения, внесенные в каталог ~/work и его файлы в контейнере, останутся на хосте нетронутыми. Флаг -i сохраняет STDIN контейнера открытым и позволяет отправлять входные данные в контейнер через стандартный ввод. Флаг -t присоединяет к контейнеру псевдо-TTY.
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 используется по умолчанию для всех изображений Jupyter Docker Stacks. По-прежнему можно переключиться обратно на Jupyter Notebook (или запустить другую команду запуска). Этого можно добиться, передав переменную среды DOCKER_STACKS_JUPYTER_CMD=notebook (или любую другую допустимую подкоманду jupyter ) при запуске контейнера; Более подробная информация доступна в документации.
2022-07-05 , самостоятельные бегуны aarch64 спонсировались @mathbunnyru . Пожалуйста, рассмотрите возможность спонсирования его работы на GitHub.2023-10-31 , самостоятельные бегуны aarch64 спонсируются замечательной 2i2c non-profit organization x86_64 и aarch64 .aarch64- или x86_64- , например quay.io/jupyter/base-notebook:aarch64-python-3.11.6 .2022-09-21 мы создаём мультиплатформенные образы (кроме tensorflow-notebook )2023-06-01 мы также создаем многоплатформенный образ tensorflow-notebook2024-02-24 мы создаем варианты образа pytorch-notebook с поддержкой CUDA для платформы x86_64 .2024-03-26 мы создаем вариант образа tensorflow-notebook с поддержкой CUDA для платформы x86_64 . В этом проекте одновременно создается только один набор изображений. Если вы хотите использовать более старую версию Ubuntu и/или Python , вы можете использовать следующие изображения:
| Дата сборки | Убунту | Питон | Ярлык |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 2023-05-30 | 22.04 | 3.10 | 4d70cf8da953 |
| 2024-08-26 | 22.04 | 3.11 | 00987883e58d |
| 2024-10-22 | 24.04 | 3.11 | b74418220768 |
| еженедельная сборка | 24.04 | 3.12 | latest |
Пожалуйста, ознакомьтесь с Руководством для участников на ReadTheDocs, чтобы узнать, как добавлять рецепты, функции, тесты и стеки, поддерживаемые сообществом.
