远程连接GPU服务器上的jupyter notebook?韩国gpu服务器使用教程?

远程连接GPU服务器上的jupyter notebook?

涉及到需要在自己的笔记本上远程连接服务器上的jupyter notebook来使用GPU服务器上的算力。以下分为单用户和多用户的解决方案。

单用户就是1个账号上运行1个jupyter notebook服务，只需要分配一个端口;多用户就是你一个账号要开n个jupyter notebook服务，需要分配多个端口。

单用户连接jupyter notebook解决方案

以下操作均在GPU服务器上进行。

安装jupyter notebook

安装Anaconda3

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh(需要去官网下载)

创建虚拟环境

conda create -n xxx python=3.7

激活虚拟环境

conda actiavte xxx

安装jupyter notebook

配置jupyter notebook远程

生成配置文件

jupyter notebook --generate-config(在虚拟环境里运行)

上述代码会在~/.jupyter下生成一个jupyter_notebook_config.py文件。

修改配置文件

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

修改内容：(记得去掉每行前面的’#’)

c.NotebookApp.ip='*' #表示同一网络的主机都可访问

c.NotebookApp.password = u'sha密文'

c.NotebookApp.open_browser = False

c.NotebookApp.port =8888 #随便指定一个端口(这个需要看是不是冲突)

sha密文生成方式。

In [1]: from notebook.auth import passwd

In [2]: passwd()

Enter password:

Verify password:

Out[2]:'sha1:xxxxxxxxx:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

运行jupyter notebook

jupyter notebook(在虚拟环境内输入)

运行效果如下：

可见图中jupyter notebook是GPU服务器IP:8800

在浏览器输入GPU服务器IP:8800

多用户连接jupyter notebook解决方案

问题

多用户是在配置好上述单用户的情况下，比如我们还有另一个虚拟环境xxx2，这个环境我们也需要使用jupyter notebook，而且在很多情况下我们需要同时使用，因为有些代码是需要跑很长时间的。多个jupyter notebook意味着需要多个端口，也同时意味着需要多个配置文件。但是，我们上面只生成了一个配置文件，这该怎么办?

解决方案

复制单用户时的jupyter_notebook_config.py文件，并且命名为jpconfig.py,同时修改端口号，保证不冲突。

cp ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ~/.jupyter/jpconfig.py

在另一个虚拟环境内启动jupyter notebook时手动指定配置文件，否则会默认使用~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py作为配置文件

jupyter notebook --config ~/.jupyter/jpconfig.py

在浏览器同时访问GPU服务器上的多个虚拟环境下的jupyter notebook.

GPU服务器IP:8800

GPU服务器IP:8900

韩国gpu服务器使用教程?

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硬盘 250G 固态硬盘

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韩国GPU服务器Ⅱ型

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硬盘 250G 固态硬盘

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