在Linux服務器上運行Jupyter notebook server教程

在Linux服務器上運行Jupyter notebook server教程

不少deep learning教程都推薦在jupyter notebook運行python代碼，方便及時交互。但只在本地運行沒有GPU環境，雖然google colab是個好辦法，但發現保存模型後在雲端找不到模型文件，且須要合理上網才能訪問。因而想給實驗室的服務器配置jupyter notebook，供本機遠程訪問。踩了很多坑，碼一下教程以供參考。

服務器環境是Ubuntu 16.04.5 LTS 。本機windows10。分配給個人帳號沒有root權限，自用的python環境是用conda建了一個虛擬環境。

服務器已經裝了Anaconda而且自帶Jupyter notebook。惟一須要配置的就是如何安全運行notebook server以便可以遠程訪問它。主要參考官方文檔Running a notebook server。

配置Jupyter Notebook Server

生成notebook配置文件

先查看服務器是否已有notebook配置文件，linux下的路徑通常是「/home/USERNAME/.jupyter/jupyter_notebook_config.py」。若是沒有進行過配置，默認是沒有這個文件的，須要本身生成：

$ jupyter notebook --generate-config

這行代碼會在當前路徑下生成一個.jupyter文件夾，而且文件夾中含有配置文件jupyter_notebook_config.py。

配置密碼

若是是notebook5.3以上的版本，此時能夠直接運行jupyter notebook命令，會以一個帶有token的地址訪問notebook，打開後會讓你填寫token和設置新的password，以後就都以設置的密碼登陸。

notebook5.0以上的版本，須要運行一行命令 jupyter notebook password ，會讓你填寫密碼和確認密碼，而且生成含有密碼的hash的jupyter_notebook_config.json在配置文件夾下。

$ jupyter notebook password
Enter password:  ****
Verify password: ****
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json

配置ssh

爲了安全起見，使用密碼的同時最好也使用SSL，這樣就不會直接發送未加密的密碼hash。

用openssl生成自簽名證書（365天有效期）：

$ openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem

給notebook配置·certfile：

$ jupyter notebook --certfile=mycert.pem --keyfile mykey.key

寫入配置文件

編輯 .jupyter 文件夾下的 jupyter_notebook_config.py，按照註釋說明加入如下這幾行代碼，填入以前生成的mycert.pem和mykey.key的路徑，以及jupyter_notebook_config.json文件中的密碼hash串。

# Set options for certfile, ip, password, and toggle off
# browser auto-opening
c.NotebookApp.certfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mycert.pem'
c.NotebookApp.keyfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mykey.key'
# Set ip to '*' to bind on all interfaces (ips) for the public server
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...<your hashed password here>'
c.NotebookApp.open_browser = False

# It is a good idea to set a known, fixed port for server access
c.NotebookApp.port = 9999

這時候在本機瀏覽器鍵入https://xx.xx.xx.xx:9999(服務器ip）就能夠訪問了。

給notebook指定新的kernel

因爲notebook的默認python環境是服務器的base，但我須要用本身的虛擬環境下的python解釋器。因而須要給notebook設置新的kernel。

查看當前的python解釋器路徑

進入個人虛擬環境下運行python，查看Python解釋器所在位置：

>>>import sys
>>>sys.executable

同時在Jupyter notebook運行這兩行代碼，看到的果真是base的路徑。

新建notebook kernel

回到base環境運行以下代碼，找到Jupyter的內核所在位置。

$jupyter kernelspec list

Jupyter是經過kernels文件夾下的子文件夾來管理kernel的，這時候能看到只有一個python3文件夾。因此若是要建新的kernel，須要新建一個自命名的文件夾，而後把python3文件夾下的kernel.json複製過來，修改參數值（須要root權限）。

編輯新的kernel.json文件，將python路徑改成本身虛擬環境中的python，display_name取一個不是python3的以做區分。

{
 "argv": [
  "/home/lcy/.conda/envs/lcyVenv/bin/python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "lcyPy",
 "language": "python"
}

此時打開Jupyter notebook看到了剛剛自定義的新kernel，但新建一個lcyPy文件卻發現提示沒法鏈接到kernel。

查到的解決方案是在虛擬環境下安裝ipython kernel，代碼以下：

$source activate lcyVenv          
$conda install notebook ipykernel  
$ipython kernel install --user

而後回到base下開啓jupyter notebook就能用了。