🥇 Jupyter लाई LXD कक्षामा लन्च गर्नुहोस्

के तपाईंले लिनक्समा कोड वा प्रणाली उपयोगिताहरूको साथ प्रयोग गर्नुपर्‍यो ताकि आधार प्रणालीको बारेमा चिन्ता नगर्नुहोस् र रूट विशेषाधिकारहरूसँग चल्ने कोडमा त्रुटि भएमा सबै चीजहरू च्यात्नु हुँदैन?

तर यस तथ्यको बारेमा के भनौं कि तपाईले एउटा मेसिनमा विभिन्न माइक्रोसर्भिसेसहरूको सम्पूर्ण क्लस्टर परीक्षण वा चलाउन आवश्यक छ? एक सय वा हजार पनि?

हाइपरभाइजर द्वारा प्रबन्धित भर्चुअल मेसिनहरूको साथ, त्यस्ता समस्याहरू समाधान गर्न सकिन्छ र हुनेछ, तर कुन मूल्यमा? उदाहरणका लागि, अल्पाइन लिनक्स वितरणमा आधारित LXD मा कन्टेनर मात्र खपत हुन्छ 7.60MB RAM, र जहाँ मूल विभाजनले स्टार्टअप पछि ओगटेको छ 9.5MB! तपाईलाई यो कस्तो लाग्छ, एलोन मस्क? म जाँच गर्न सिफारिस गर्छु LXD को आधारभूत क्षमताहरू - लिनक्समा कन्टेनर प्रणाली

LXD कन्टेनरहरू के हुन् भन्ने कुरा सामान्य रूपमा स्पष्ट भएपछि, हामी अगाडि जाऔं र सोचौं, यदि तपाइँ होस्टको लागि सुरक्षित रूपमा कोड चलाउन, ग्राफहरू उत्पन्न गर्न, गतिशील रूपमा (अन्तरक्रियात्मक रूपमा) तपाइँको कोडसँग UI- विजेटहरू लिङ्क गर्न सक्ने हार्वेस्टर प्लेटफर्म थियो भने, के हुन्छ। ब्ल्याकज्याक ... ढाँचाको साथ पाठको साथ कोड पूरक? केहि प्रकारको अन्तरक्रियात्मक ब्लग? वाह... म यो चाहन्छु! चाहियो! 🙂

बिरालो मुनि हेर्नुहोस् जहाँ हामी कन्टेनरमा लन्च गर्नेछौं jupyter प्रयोगशाला - पुरानो Jupyter Notebook को सट्टा प्रयोगकर्ता इन्टरफेस को अर्को पुस्ता, र हामी पनि Python मोड्युल स्थापना गर्नेछौं जस्तै नम्र, पाण्डस, matplotlib, IPyWidgets जसले तपाइँलाई माथि सूचीबद्ध सबै गर्न र यो सबैलाई विशेष फाइलमा बचत गर्न अनुमति दिनेछ - एक IPython ल्यापटप।

अर्बिटल टेक अफ योजना
आधारभूत प्रणालीको स्थापना र कन्फिगरेसन
आधारभूत सफ्टवेयर स्थापना र प्रणाली सेटअप
JupyterLab स्थापना र कन्फिगर गर्दै
होस्टसँग डाटा साझेदारी गर्दै
नमस्कार संसार!
पाइथनको क्षमताहरू विस्तार गर्दै
JupyterLab मा परीक्षण मोड्युलहरू
अरू के?

अर्बिटल टेक अफ योजना ^

हामीलाई माथिको योजना कार्यान्वयन गर्न सजिलो बनाउनको लागि संक्षिप्त कार्य योजनाको रूपरेखा बनाउनुहोस्:

वितरण किटमा आधारित कन्टेनर स्थापना र सुरुवात गरौं अल्पाइन लिनक्स। हामी यो वितरण प्रयोग गर्नेछौं किनभने यो minimalism को उद्देश्य हो र यसमा सबैभन्दा आवश्यक सफ्टवेयर मात्र स्थापना गर्नेछ, अनावश्यक केहि छैन।
कन्टेनरमा अतिरिक्त भर्चुअल डिस्क थपौं र यसलाई नाम दिनुहोस् - hostfs र रूट फाइल प्रणाली मा माउन्ट गर्नुहोस्। यो डिस्कले कन्टेनर भित्र दिइएको डाइरेक्टरीबाट होस्टमा फाइलहरू प्रयोग गर्न सम्भव बनाउनेछ। यसरी, हाम्रो डाटा कन्टेनरबाट स्वतन्त्र हुनेछ। यदि कन्टेनर मेटाइयो भने, डाटा होस्टमा रहनेछ। साथै, यो योजना कन्टेनर वितरणको मानक नेटवर्क संयन्त्र प्रयोग नगरी धेरै कन्टेनरहरू बीच समान डेटा साझेदारी गर्न उपयोगी छ।
Bash, sudo, आवश्यक पुस्तकालयहरू स्थापना गरौं, प्रणाली प्रयोगकर्ता थप्नुहोस् र कन्फिगर गर्नुहोस्
पाइथन, मोड्युलहरू स्थापना गरौं र तिनीहरूका लागि बाइनरी निर्भरताहरू संकलन गरौं
स्थापना र सुरु गरौं jupyter प्रयोगशाला, उपस्थिति अनुकूलित गर्नुहोस्, यसको लागि विस्तारहरू स्थापना गर्नुहोस्।

यस लेखमा हामी कन्टेनर सुरू गर्न सुरु गर्नेछौं, हामी LXD स्थापना र कन्फिगर गर्ने विचार गर्दैनौं, तपाईले यो सबै अर्को लेखमा पाउन सक्नुहुन्छ - LXD को आधारभूत सुविधाहरू - लिनक्स कन्टेनर प्रणाली.

आधारभूत प्रणालीको स्थापना र कन्फिगरेसन ^

हामी आदेशको साथ कन्टेनर सिर्जना गर्दछौं जसमा हामीले छवि निर्दिष्ट गर्दछौं - alpine3, कन्टेनरको लागि पहिचानकर्ता - jupyterlab र, आवश्यक भएमा, कन्फिगरेसन प्रोफाइल:

lxc init alpine3 jupyterlab --profile=default --profile=hddroot

यहाँ म कन्फिगरेसन प्रोफाइल प्रयोग गर्दैछु hddroot जसमा रूट विभाजनको साथ कन्टेनर सिर्जना गर्न निर्दिष्ट गर्दछ भण्डारण पोखरी भौतिक HDD डिस्कमा अवस्थित:

lxc profile show hddroot

config: {}
description: ""
devices:
  root:
    path: /
    pool: hddpool
    type: disk
name: hddroot
used_by: []

lxc storage show hddpool

config:
  size: 10GB
  source: /dev/loop1
  volatile.initial_source: /dev/loop1
description: ""
name: hddpool
driver: btrfs
used_by:
- /1.0/images/ebd565585223487526ddb3607f5156e875c15a89e21b61ef004132196da6a0a3
- /1.0/profiles/hddroot
status: Created
locations:
- none

यसले मलाई HDD डिस्कमा कन्टेनरहरू प्रयोग गर्ने अवसर दिन्छ, SSD डिस्कको स्रोतहरू बचत गर्दै, जुन मेरो प्रणालीमा पनि उपलब्ध छ 🙂 जसको लागि मैले छुट्टै कन्फिगरेसन प्रोफाइल सिर्जना गरेको छु। ssdroot.

कन्टेनर सिर्जना भएपछि, यो राज्यमा छ STOPPED, त्यसैले हामीले यसमा init प्रणाली चलाएर यसलाई सुरु गर्न आवश्यक छ:

lxc start jupyterlab

कुञ्जी प्रयोग गरेर LXD मा कन्टेनरहरूको सूची प्रदर्शन गरौं -c जसले कुनलाई संकेत गर्छ cओलम प्रदर्शन:

lxc list -c ns4b
+------------+---------+-------------------+--------------+
|    NAME    |  STATE  |       IPV4        | STORAGE POOL |
+------------+---------+-------------------+--------------+
| jupyterlab | RUNNING | 10.0.5.198 (eth0) | hddpool      |
+------------+---------+-------------------+--------------+

कन्टेनर सिर्जना गर्दा, IP ठेगाना अनियमित रूपमा छनोट गरिएको थियो, किनकि हामीले कन्फिगरेसन प्रोफाइल प्रयोग गर्यौं default जुन पहिले लेखमा कन्फिगर गरिएको थियो LXD को आधारभूत सुविधाहरू - लिनक्स कन्टेनर प्रणाली.

हामी यो आईपी ठेगानालाई कन्टेनर स्तरमा नेटवर्क इन्टरफेस सिर्जना गरेर अझ यादगार ठेगानामा परिवर्तन गर्नेछौं, र कन्फिगरेसन प्रोफाइल स्तरमा होइन जुन हालको कन्फिगरेसनमा छ। तपाईंले यो गर्नु पर्दैन, तपाईं यसलाई छोड्न सक्नुहुन्छ।

नेटवर्क इन्टरफेस सिर्जना गर्दै eth0 जसलाई हामी स्विच (नेटवर्क ब्रिज) मा लिङ्क गर्छौं lxdbr0 जसमा हामीले अघिल्लो लेख अनुसार NAT सक्षम गर्यौं र कन्टेनरले अब इन्टरनेटमा पहुँच पाउनेछ, र हामी इन्टरफेसमा स्थिर IP ठेगाना पनि तोक्न सक्छौं - 10.0.5.5:

lxc config device add jupyterlab eth0 nic name=eth0 nictype=bridged parent=lxdbr0 ipv4.address=10.0.5.5

उपकरण थपेपछि, कन्टेनर रिबुट हुनुपर्छ:

lxc restart jupyterlab

कन्टेनरको स्थिति जाँच गर्दै:

lxc list -c ns4b
+------------+---------+------------------+--------------+
|    NAME    |  STATE  |       IPV4       | STORAGE POOL |
+------------+---------+------------------+--------------+
| jupyterlab | RUNNING | 10.0.5.5 (eth0)  | hddpool      |
+------------+---------+------------------+--------------+

आधारभूत सफ्टवेयर स्थापना र प्रणाली सेटअप ^

हाम्रो कन्टेनर व्यवस्थापन गर्न, तपाईंले निम्न सफ्टवेयर स्थापना गर्न आवश्यक छ:

प्याकेज
विवरण

बाश
GNU बोर्न फेरि खोल

bash-समापन
ब्यास शेलको लागि प्रोग्रामयोग्य समापन

sudo
केही प्रयोगकर्ताहरूलाई रूटको रूपमा केही आदेशहरू चलाउने क्षमता दिनुहोस्

छाया
छाया फाइलहरू र PAM को लागि समर्थनको साथ पासवर्ड र खाता व्यवस्थापन उपकरण सुइट

tzdata
समय क्षेत्र र डेलाइट बचत समय डेटा को लागी स्रोतहरू

नानो
संवर्द्धन संग पिको सम्पादक क्लोन

थप रूपमा, तपाइँ निम्न प्याकेजहरू स्थापना गरेर प्रणाली म्यान-पेजहरूमा समर्थन स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ - man man-pages mdocml-apropos less

lxc exec jupyterlab -- apk add bash bash-completion sudo shadow tzdata nano

हामीले प्रयोग गरेका आदेश र कुञ्जीहरू हेरौं:

lxc - LXD ग्राहकलाई कल गर्नुहोस्
exec - LXD ग्राहक विधि जसले कन्टेनरमा आदेश चलाउँछ
jupyterlab - कन्टेनर आईडी
-- - एक विशेष कुञ्जी जसले थप कुञ्जीहरूलाई कुञ्जीहरूको रूपमा व्याख्या नगर्ने निर्दिष्ट गर्दछ lxc र बाँकी स्ट्रिङलाई कन्टेनरमा जस्तै पास गर्नुहोस्
apk - अल्पाइन लिनक्स वितरण प्याकेज प्रबन्धक
add - आदेश पछि निर्दिष्ट प्याकेजहरू स्थापना गर्ने प्याकेज प्रबन्धक विधि

अर्को, हामी प्रणालीमा समय क्षेत्र सेट गर्नेछौं Europe/Moscow:

lxc exec jupyterlab -- cp /usr/share/zoneinfo/Europe/Moscow /etc/localtime

समय क्षेत्र स्थापना पछि, प्याकेज tzdata अब प्रणालीमा आवश्यक छैन, यसले ठाउँ लिनेछ, त्यसैले यसलाई मेटौं:

lxc exec jupyterlab -- apk del tzdata

समय क्षेत्र जाँच गर्दै:

lxc exec jupyterlab -- date

Wed Apr 15 10:49:56 MSK 2020

कन्टेनरमा नयाँ प्रयोगकर्ताहरूको लागि Bash सेटअप गर्न धेरै समय खर्च नगर्नको लागि, निम्न चरणहरूमा हामी होस्ट प्रणालीबाट तयार-बनाएका स्केल फाइलहरू यसमा प्रतिलिपि गर्नेछौं। यसले तपाईंलाई अन्तरक्रियात्मक रूपमा कन्टेनरमा ब्यासलाई सुन्दर बनाउन अनुमति दिनेछ। मेरो होस्ट प्रणाली मन्जारो लिनक्स हो र फाइलहरू प्रतिलिपि गरिँदैछ /etc/skel/.bash_profile, /etc/skel/.bashrc, /etc/skel/.dir_colors सैद्धान्तिक रूपमा तिनीहरू अल्पाइन लिनक्सका लागि उपयुक्त छन् र गम्भीर समस्याहरू निम्त्याउँदैनन्, तर तपाईंसँग फरक वितरण हुन सक्छ र कन्टेनरमा Bash चलाउँदा त्रुटि छ कि छैन भनेर तपाईंले स्वतन्त्र रूपमा पत्ता लगाउन आवश्यक छ।

कन्टेनरमा स्केल फाइलहरू प्रतिलिपि गर्नुहोस्। कुञ्जी --create-dirs यदि तिनीहरू अवस्थित छैनन् भने आवश्यक डाइरेक्टरीहरू सिर्जना गर्नेछ:

lxc file push /etc/skel/.bash_profile jupyterlab/etc/skel/.bash_profile --create-dirs
lxc file push /etc/skel/.bashrc jupyterlab/etc/skel/.bashrc
lxc file push /etc/skel/.dir_colors jupyterlab/etc/skel/.dir_colors

अवस्थित रूट प्रयोगकर्ताको लागि, घर डाइरेक्टरीमा कन्टेनरमा प्रतिलिपि गरिएको स्केल फाइलहरू प्रतिलिपि गर्नुहोस्:

lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.bash_profile /root/.bash_profile
lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.bashrc /root/.bashrc
lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.dir_colors /root/.dir_colors

अल्पाइन लिनक्स प्रयोगकर्ताहरूको लागि प्रणाली शेल स्थापना गर्दछ /bin/sh, हामी यसलाई प्रतिस्थापन गर्नेछौं root Bash मा प्रयोगकर्ता:

lxc exec jupyterlab -- usermod --shell=/bin/bash root

कि root प्रयोगकर्ता पासवर्डविहीन थिएन, उसले पासवर्ड सेट गर्न आवश्यक छ। निम्न आदेशले उसको लागि नयाँ अनियमित पासवर्ड उत्पन्न र सेट गर्नेछ, जुन तपाईंले यसको कार्यान्वयन पछि कन्सोल स्क्रिनमा देख्नुहुनेछ:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "PASSWD=$(head /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c 12); echo "root:$PASSWD" | chpasswd && echo "New Password: $PASSWD""

New Password: sFiXEvBswuWA

साथै, नयाँ प्रणाली प्रयोगकर्ता सिर्जना गरौं - jupyter जसको लागि हामी पछि कन्फिगर गर्नेछौं jupyter प्रयोगशाला:

lxc exec jupyterlab -- useradd --create-home --shell=/bin/bash jupyter

यसको लागि पासवर्ड उत्पन्न गरौं र सेट गरौं:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "PASSWD=$(head /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c 12); echo "jupyter:$PASSWD" | chpasswd && echo "New Password: $PASSWD""

New Password: ZIcbzWrF8tki

अर्को, हामी दुई आदेशहरू कार्यान्वयन गर्नेछौं, पहिलोले प्रणाली समूह सिर्जना गर्नेछ sudo, र दोस्रोले यसमा प्रयोगकर्ता थप्नेछ jupyter:

lxc exec jupyterlab -- groupadd --system sudo
lxc exec jupyterlab -- groupmems --group sudo --add jupyter

प्रयोगकर्ता कुन समूहसँग सम्बन्धित छन् हेरौं jupyter:

lxc exec jupyterlab -- id -Gn jupyter

jupyter sudo

सबै ठीक छ, अगाडि बढौं।

समूहका सदस्य भएका सबै प्रयोगकर्ताहरूलाई अनुमति दिनुहोस् sudo आदेश प्रयोग गर्नुहोस् sudo। यो गर्नको लागि, निम्न स्क्रिप्ट चलाउनुहोस्, जहाँ sed कन्फिगरेसन फाइलमा प्यारामिटर रेखालाई कमेन्ट गर्छ /etc/sudoers:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "sed --in-place -e '/^#[ t]*%sudo[ t]*ALL=(ALL)[ t]*ALL$/ s/^[# ]*//' /etc/sudoers"

JupyterLab स्थापना र कन्फिगर गर्दै ^

jupyter प्रयोगशाला एक पाइथन अनुप्रयोग हो, त्यसैले हामीले पहिले यो दोभाषे स्थापना गर्नुपर्छ। साथै, jupyter प्रयोगशाला हामी पाइथन प्याकेज प्रबन्धक प्रयोग गरेर स्थापना गर्नेछौं pip, र प्रणाली एक होइन, किनभने यो प्रणाली भण्डारमा पुरानो हुन सक्छ र त्यसैले, हामीले निम्न प्याकेजहरू स्थापना गरेर यसको लागि निर्भरताहरू म्यानुअल रूपमा समाधान गर्नुपर्छ - python3 python3-dev gcc libc-dev zeromq-dev:

lxc exec jupyterlab -- apk add python3 python3-dev gcc libc-dev zeromq-dev

पाइथन मोड्युल र प्याकेज प्रबन्धक अपडेट गरौं pip हालको संस्करणमा:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

स्थापना गर्नुहोस् jupyter प्रयोगशाला प्याकेज प्रबन्धक मार्फत pip:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install jupyterlab

मा विस्तारहरु देखि jupyter प्रयोगशाला प्रयोगात्मक छन् र आधिकारिक रूपमा jupyterlab प्याकेजसँग पठाइएका छैनन्, त्यसैले हामीले यसलाई म्यानुअल रूपमा स्थापना र कन्फिगर गर्नुपर्छ।

यसको लागि NodeJS र प्याकेज प्रबन्धक स्थापना गरौं - NPM, पछि jupyter प्रयोगशाला यसको विस्तारहरूको लागि तिनीहरूलाई प्रयोग गर्दछ:

lxc exec jupyterlab -- apk add nodejs npm

को लागी विस्तार गर्न को लागी jupyter प्रयोगशाला जुन हामीले स्थापना गर्नेछौं, तिनीहरू प्रयोगकर्ता डाइरेक्टरीमा स्थापना गर्न आवश्यक छ किनभने अनुप्रयोग प्रयोगकर्ताबाट सुरु हुनेछ jupyter। समस्या यो हो कि लन्च कमाण्डमा कुनै प्यारामिटर छैन जुन डाइरेक्टरीमा पास गर्न सकिन्छ; एप्लिकेसनले मात्र वातावरण चर स्वीकार गर्दछ र त्यसैले हामीले यसलाई परिभाषित गर्नुपर्छ। यो गर्नको लागि, हामी चर निर्यात आदेश लेख्नेछौं JUPYTERLAB_DIR प्रयोगकर्ताको वातावरणमा jupyter, फाइल गर्न .bashrcजुन प्रत्येक पटक प्रयोगकर्ताले लग इन गर्दा कार्यान्वयन हुन्छ:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "echo -e "nexport JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab" >> .bashrc"

अर्को आदेशले विशेष विस्तार - विस्तार प्रबन्धक स्थापना गर्नेछ jupyter प्रयोगशाला:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build @jupyter-widgets/jupyterlab-manager"

अब सबै पहिलो प्रक्षेपण को लागी तयार छ jupyter प्रयोगशाला, तर हामी अझै पनि केहि उपयोगी विस्तारहरू स्थापना गर्न सक्छौं:

toc - सामग्रीको तालिका, लेख/नोटबुकमा शीर्षकहरूको सूची उत्पन्न गर्दछ
jupyterlab-horizon-theme - UI विषयवस्तु
jupyterlab_neon_theme - UI विषयवस्तु
jupyterlab-ubu-theme - अर्को लेखकबाट विषयवस्तु यो लेख :) तर यस अवस्थामा, GitHub भण्डारबाट स्थापना देखाइनेछ

त्यसोभए, यी विस्तारहरू स्थापना गर्न निम्न आदेशहरू क्रमिक रूपमा चलाउनुहोस्:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build @jupyterlab/toc @mohirio/jupyterlab-horizon-theme @yeebc/jupyterlab_neon_theme"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "wget -c https://github.com/microcoder/jupyterlab-ubu-theme/archive/master.zip"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "unzip -q master.zip && rm master.zip"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build jupyterlab-ubu-theme-master"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "rm -r jupyterlab-ubu-theme-master"

विस्तारहरू स्थापना गरेपछि, हामीले तिनीहरूलाई कम्पाइल गर्नुपर्छ, किनकि पहिले, स्थापनाको क्रममा, हामीले कुञ्जी निर्दिष्ट गरेका थियौं। --no-build समय बचत गर्न। अब हामी तिनीहरूलाई एकै ठाउँमा सँगै कम्पाइल गरेर महत्त्वपूर्ण रूपमा गति दिनेछौं:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter lab build"

अब यसलाई पहिलो पटक चलाउन निम्न दुई आदेशहरू चलाउनुहोस् jupyter प्रयोगशाला। यसलाई एक आदेशको साथ सुरू गर्न सम्भव छ, तर यस अवस्थामा, प्रक्षेपण आदेश, जुन तपाइँको दिमागमा सम्झन गाह्रो छ, कन्टेनरमा bash द्वारा सम्झिनेछ, र होस्टमा होइन, जहाँ पहिले नै पर्याप्त आदेशहरू छन्। तिनीहरूलाई इतिहासमा रेकर्ड गर्न :)

कन्टेनरमा प्रयोगकर्ताको रूपमा लगइन गर्नुहोस् jupyter:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter

अर्को, चलाउनुहोस् jupyter प्रयोगशाला संकेत गरे अनुसार कुञ्जी र प्यारामिटरहरूसँग:

[jupyter@jupyterlab ~]$ jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser

तपाईको वेब ब्राउजरमा रहेको ठेगानामा जानुहोस् http://10.0.5.5:8888 र खुल्ने पृष्ठमा इन्टर गर्नुहोस् टोकन पहुँच जुन तपाईंले कन्सोलमा देख्नुहुनेछ। यसलाई प्रतिलिपि गरेर पृष्ठमा टाँस्नुहोस्, त्यसपछि क्लिक गर्नुहोस् लग - इन। लग इन गरिसकेपछि, तलको चित्रमा देखाइए अनुसार बायाँको एक्सटेन्सन मेनुमा जानुहोस्, जहाँ तपाइँलाई एक्सटेन्सन प्रबन्धक सक्रिय गर्दा, तेस्रो पक्षहरूबाट एक्सटेन्सनहरू स्थापना गरेर सुरक्षा जोखिम लिनको लागि प्रम्प्ट गरिनेछ। JupyterLab विकास जिम्मेवार छैन:

यद्यपि, हामी सम्पूर्णलाई अलग गर्दैछौं jupyter प्रयोगशाला र यसलाई कन्टेनरमा राख्नुहोस् ताकि NodeJS आवश्यक पर्ने र प्रयोग गर्ने तेस्रो-पक्ष विस्तारहरूले कम्तिमा हामीले कन्टेनर भित्र खोल्ने बाहेक अन्य डिस्कमा डाटा चोर्न सक्दैन। होस्ट मा आफ्नो निजी कागजात मा प्राप्त गर्नुहोस् /home कन्टेनरबाट प्रक्रियाहरू सफल हुने सम्भावना छैन, र यदि तिनीहरू गर्छन् भने, तपाइँलाई होस्ट प्रणालीमा फाइलहरूमा विशेषाधिकारहरू हुन आवश्यक छ, किनकि हामीले कन्टेनर चलाउँछौं। विशेषाधिकाररहित मोड। यस जानकारीको आधारमा, तपाइँ विस्तारहरू समावेश गर्ने जोखिमको मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ jupyter प्रयोगशाला.

IPython नोटबुकहरू सिर्जना गरियो (पृष्ठहरूमा jupyter प्रयोगशाला) अब प्रयोगकर्ताको गृह डाइरेक्टरीमा सिर्जना हुनेछ - /home/jupyter, तर हाम्रो योजनाहरू होस्ट र कन्टेनर बीच डाटा (सेयर) विभाजित गर्ने हो, त्यसैले कन्सोलमा फर्कनुहोस् र रोक्नुहोस्। jupyter प्रयोगशाला हटकी कार्यान्वयन गरेर - CTRL+C र जवाफ दिँदै y अनुरोध मा। त्यसपछि प्रयोगकर्ताको अन्तरक्रियात्मक सत्र समाप्त गर्नुहोस् jupyter हटकी पूरा गर्दै CTRL+D.

होस्टसँग डाटा साझेदारी गर्दै ^

होस्टसँग डाटा साझेदारी गर्न, तपाईंले कन्टेनरमा एउटा उपकरण सिर्जना गर्न आवश्यक छ जसले तपाईंलाई यो गर्न अनुमति दिन्छ र यो गर्नको लागि, निम्न आदेश चलाउनुहोस् जहाँ हामीले निम्न कुञ्जीहरू निर्दिष्ट गर्छौं:

lxc config device add - आदेशले उपकरण कन्फिगरेसन थप्छ
jupyter — कन्फिगरेसन थपिएको कन्टेनरको ID
hostfs - उपकरण आईडी। तपाईं कुनै पनि नाम सेट गर्न सक्नुहुन्छ।
disk - उपकरणको प्रकार संकेत गरिएको छ
path — LXD ले यो यन्त्र माउन्ट गर्ने कन्टेनरमा बाटो निर्दिष्ट गर्दछ
source - स्रोत निर्दिष्ट गर्नुहोस्, होस्टमा डाइरेक्टरीको मार्ग जुन तपाइँ कन्टेनरसँग साझेदारी गर्न चाहानुहुन्छ। आफ्नो प्राथमिकता अनुसार मार्ग निर्दिष्ट गर्नुहोस्

lxc config device add jupyterlab hostfs disk path=/mnt/hostfs source=/home/dv/projects/ipython-notebooks

सूचीको लागि /home/dv/projects/ipython-notebooks अनुमति कन्टेनर प्रयोगकर्तालाई सेट गरिनु पर्छ जससँग हाल UID बराबर छ SubUID + UID, अध्याय हेर्नुहोस् सुरक्षा। कन्टेनर विशेषाधिकारहरू लेखमा LXD को आधारभूत सुविधाहरू - लिनक्स कन्टेनर प्रणाली.

होस्टमा अनुमति सेट गर्नुहोस्, जहाँ मालिक कन्टेनर प्रयोगकर्ता हुनेछ jupyter, र चर $USER तपाईंको होस्ट प्रयोगकर्तालाई समूहको रूपमा निर्दिष्ट गर्नेछ:

sudo chown 1001000:$USER /home/dv/projects/ipython-notebooks

नमस्कार संसार! ^

यदि तपाइँसँग अझै कन्टेनरमा कन्सोल सत्र खुला छ भने jupyter प्रयोगशाला, त्यसपछि यसलाई नयाँ कुञ्जीसँग पुन: सुरु गर्नुहोस् --notebook-dir मूल्य सेट गरेर /mnt/hostfs हामीले अघिल्लो चरणमा सिर्जना गरेको उपकरणको लागि कन्टेनरमा ल्यापटपको रूटको मार्गको रूपमा:

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --notebook-dir=/mnt/hostfs

त्यसपछि पृष्ठमा जानुहोस् http://10.0.5.5:8888 र तलको चित्रमा देखाइएको पृष्ठमा बटन क्लिक गरेर आफ्नो पहिलो ल्यापटप सिर्जना गर्नुहोस्:

त्यसपछि, पृष्ठको फिल्डमा, पाइथन कोड प्रविष्ट गर्नुहोस् जसले क्लासिक प्रदर्शन गर्नेछ Hello World!। जब तपाइँ प्रविष्टि समाप्त गर्नुहुन्छ, थिच्नुहोस् CTRL+ENTER वा JupyterLab लाई यो गर्नको लागि माथिको उपकरणपट्टीमा "प्ले" बटन गर्नुहोस्:

यस बिन्दुमा, लगभग सबै कुरा प्रयोगको लागि तयार छ, तर यो चाखलाग्दो हुनेछ यदि हामीले थप पाइथन मोड्युलहरू (पूर्ण-विस्तारित अनुप्रयोगहरू) स्थापना गरेनौं जसले पाइथनको मानक क्षमताहरूलाई उल्लेखनीय रूपमा विस्तार गर्न सक्छ। jupyter प्रयोगशालात्यसैले, अगाडि बढौं :)

PS चाखलाग्दो कुरा यो हो कि पुरानो कार्यान्वयन जुपिटर कोड नाम अन्तर्गत Jupyter नोटबुक गएको छैन र यो समानान्तर रूपमा अवस्थित छ jupyter प्रयोगशाला। पुरानो संस्करणमा स्विच गर्न, ठेगानामा प्रत्यय थपेर लिङ्क पछ्याउनुहोस्/tree, र नयाँ संस्करणमा संक्रमण प्रत्यय संग गरिन्छ /lab, तर यो निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छैन:

जुपिटर नोटबुक - http://10.0.5.5:8888/tree
जुपिटर प्रयोगशाला - http://10.0.5.5:8888/lab

पाइथनको क्षमताहरू विस्तार गर्दै ^

यस खण्डमा, हामी त्यस्ता शक्तिशाली पाइथन भाषा मोड्युलहरू स्थापना गर्नेछौं नम्र, पाण्डस, matplotlib, IPyWidgets जसको नतिजा ल्यापटपमा एकीकृत हुन्छ jupyter प्रयोगशाला.

प्याकेज प्रबन्धक मार्फत सूचीबद्ध पाइथन मोड्युलहरू स्थापना गर्नु अघि pip हामीले पहिले अल्पाइन लिनक्समा प्रणाली निर्भरताहरू समाधान गर्नुपर्छ:

g++ - मोड्युलहरू कम्पाइल गर्न आवश्यक छ, किनकि तिनीहरूमध्ये केही भाषामा लागू गरिएको छ सी ++ र बाइनरी मोड्युलको रूपमा रनटाइममा पाइथनमा जडान गर्नुहोस्
freetype-dev - पाइथन मोड्युलको लागि निर्भरता matplotlib

निर्भरताहरू स्थापना गर्दै:

lxc exec jupyterlab -- apk add g++ freetype-dev

त्यहाँ एउटा समस्या छ: अल्पाइन लिनक्स वितरणको हालको अवस्थामा, NumPy को नयाँ संस्करण कम्पाइल गर्न सम्भव छैन; एउटा संकलन त्रुटि देखा पर्नेछ जुन मैले समाधान गर्न सकेन:

त्रुटि: PEP 517 प्रयोग गर्ने र सिधै स्थापना गर्न नसकिने numpy को लागि पाङ्ग्राहरू निर्माण गर्न सकिएन

त्यसकारण, हामी यो मोड्युललाई प्रणाली प्याकेजको रूपमा स्थापना गर्नेछौं जुन पहिले नै कम्पाइल गरिएको संस्करण वितरण गर्दछ, तर साइटमा हाल उपलब्ध छ भन्दा अलि पुरानो:

lxc exec jupyterlab -- apk add py3-numpy py3-numpy-dev

अर्को, प्याकेज प्रबन्धक मार्फत पाइथन मोड्युलहरू स्थापना गर्नुहोस् pip। कृपया धैर्य गर्नुहोस् किनकि केही मोड्युलहरू कम्पाइल हुनेछन् र केही मिनेट लाग्न सक्छ। मेरो मेसिनमा, संकलनले ~ 15 मिनेट लियो:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install pandas ipywidgets matplotlib

स्थापना क्यासहरू खाली गर्दै:

lxc exec jupyterlab -- rm -rf /home/*/.cache/pip/*
lxc exec jupyterlab -- rm -rf /root/.cache/pip/*

JupyterLab मा परीक्षण मोड्युलहरू ^

यदि तपाईं दौडिरहनुभएको छ jupyter प्रयोगशाला, यसलाई पुन: सुरु गर्नुहोस् ताकि नयाँ स्थापित मोड्युलहरू सक्रिय हुन्छन्। यो गर्नको लागि, कन्सोल सत्रमा, क्लिक गर्नुहोस् CTRL+C जहाँ तपाईं यसलाई चलिरहेको छ र प्रविष्ट गर्नुहोस् y अनुरोध रोक्न र त्यसपछि फेरि सुरु गर्न jupyter प्रयोगशाला किबोर्डमा माथि एरो थिचेर आदेश बारम्बार प्रविष्ट नगर्नुहोस् Enter यसलाई सुरु गर्न:

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --notebook-dir=/mnt/hostfs

पृष्ठमा जानुहोस् http://10.0.5.5:8888/lab वा तपाईंको ब्राउजरमा पृष्ठलाई ताजा गर्नुहोस्, र त्यसपछि नयाँ नोटबुक सेलमा निम्न कोड प्रविष्ट गर्नुहोस्:

%matplotlib inline

from ipywidgets import interactive
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(m, b):
    plt.figure(2)
    x = np.linspace(-10, 10, num=1000)
    plt.plot(x, m * x + b)
    plt.ylim(-5, 5)
    plt.show()

interactive_plot = interactive(f, m=(-2.0, 2.0), b=(-3, 3, 0.5))
output = interactive_plot.children[-1]
output.layout.height = '350px'
interactive_plot

तपाईंले तलको चित्रमा जस्तै परिणाम प्राप्त गर्नुपर्छ, जहाँ IPyWidgets पृष्ठमा UI तत्व उत्पन्न गर्दछ जसले स्रोत कोडसँग अन्तरक्रियात्मक रूपमा अन्तरक्रिया गर्दछ, र पनि matplotlib एउटा प्रकार्य ग्राफको रूपमा चित्रको रूपमा कोडको नतिजा देखाउँछ:

धेरै उदाहरण IPyWidgets तपाइँ यसलाई ट्यूटोरियलमा फेला पार्न सक्नुहुन्छ यहाँ

अरू के? ^

राम्रो भयो यदि तपाईं रहनुभयो र लेखको अन्त्यमा पुग्नुभयो भने। मैले जानाजानी लेखको अन्त्यमा स्थापना हुने रेडिमेड स्क्रिप्ट पोस्ट गरेन jupyter प्रयोगशाला "एक क्लिक" मा कामदारहरूलाई प्रोत्साहित गर्न :) तर तपाईं आफैले गर्न सक्नुहुन्छ, किनकि तपाईंलाई पहिले नै थाहा छ कसरी, आदेशहरू एकल बास लिपिमा सङ्कलन गरेपछि :)

तपाईं पनि सक्नुहुन्छ:

कन्टेनरको लागि आईपी ठेगानाको सट्टा यसलाई सरलमा लेखेर नेटवर्क नाम सेट गर्नुहोस् /etc/hosts र ब्राउजरमा ठेगाना टाइप गर्नुहोस् http://jupyter.local:8888
कन्टेनरको स्रोत सीमासँग वरिपरि खेल्नुहोस्, यसका लागि अध्याय पढ्नुहोस् आधारभूत LXD क्षमताहरू वा LXD विकासकर्ता साइटमा थप जानकारी प्राप्त गर्नुहोस्।
विषयवस्तु परिवर्तन गर्नुहोस्:

र तपाईं धेरै गर्न सक्नुहुन्छ! यति नै। म तपाईंलाई सफलताको कामना गर्दछु!

अपडेट: 15.04.2020/18/30 XNUMX:XNUMX - "हेलो, वर्ल्ड!" अध्यायमा त्रुटिहरू सच्याइयो।
अपडेट: 16.04.2020/10/00 XNUMX:XNUMX — एक्सटेन्सन प्रबन्धक सक्रियताको विवरणमा सुधार गरी थपिएको पाठ jupyter प्रयोगशाला
अद्यावधिक: 16.04.2020/10/40 XNUMX:XNUMX — पाठमा फेला परेका त्रुटिहरू सच्याइएको छ र "आधारभूत सफ्टवेयर स्थापना गर्ने र प्रणाली सेटअप गर्ने" अध्यायलाई अझ राम्रोका लागि थोरै परिवर्तन गरिएको छ।

स्रोत: www.habr.com

Jupyter LXD कक्षामा प्रक्षेपण गर्दै

Навигация