tverous/pytorch-notebook本Docker镜像集成Jupyter Notebook、PyTorch和CUDA,提供便捷的深度学习开发环境。支持CPU/GPU双模式运行,可灵活挂载本地存储,适用于模型开发、训练、数据分析等场景,简化深度学习工作流搭建。
适用于无GPU环境的开发场景:
shdocker run --rm -it \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ tverous/pytorch-notebook:latest
需Docker版本>19.03且已安装NVIDIA容器工具包:
shdocker run --rm -it \ --gpus all \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ tverous/pytorch-notebook:latest
将本地目录挂载到容器,实现数据持久化:
shdocker run --rm -it \ --gpus all \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ -v /local_vol:/docker_vol \ tverous/pytorch-notebook:latest
如需以非管理员用户运行容器,需构建包含指定用户的自定义镜像:
shgit clone [***] cd pytorch-notebook/
[!WARNING]
create-user.dockerfile中为sudo命令启用了NOPASSWD选项,允许无密码执行sudo命令。如不需要此配置,请修改对应文件。
构建自定义用户镜像:
shdocker build --no-cache \ -f create-user.dockerfile \ --build-arg MY_UID="$(id -u)" \ --build-arg MY_GID="$(id -g)" \ --build-arg USER=demo \ --build-arg HOME=/home/demo \ -t tverous/pytorch-notebook:user \ .
运行非root用户容器:
shdocker run --rm -it \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ tverous/pytorch-notebook:user
参数说明:MY_UID(用户ID)、MY_GID(用户组ID)、USER(用户名)、HOME(用户主目录)。
根据需求修改https.dockerfile中OpenSSL参数和PEM_FILE_PATH配置
构建HTTPS镜像:
shdocker build --no-cache \ -f https.dockerfile \ -t tverous/pytorch-notebook:https \ .
运行HTTPS容器:
shdocker run --rm -it \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ tverous/pytorch-notebook:https
可安装扩展增强Jupyter Lab功能,参考awesome-jupyter获取扩展列表:
shgit clone [***] cd pytorch-notebook/
构建扩展镜像:
shdocker build --no-cache \ -f jupyter-lab-extension.dockerfile \ -t tverous/pytorch-notebook:extension \ .
运行扩展容器:
shdocker run --rm -it \ -p 8888:8888 \ -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ tverous/pytorch-notebook:extension
如需安装其他扩展,修改jupyter-lab-extension.dockerfile文件即可。
默认启用token认证,启动时会生成访问token并输出到终端。复制终端中的URL到浏览器访问:
确保复制终端输出的token:
sh[I 11:59:16.597 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/?token=c8de56fa4deed24899803e93c227592aef6538f93025fe01
远程服务器运行时,需将URL中的localhost替换为服务器IP地址。
在终端中按 Ctrl + p 和 Ctrl + q 可分离容器tty,保持容器后台运行。
shdocker run --rm \ # 容器退出时自动删除 -it \ # 分配伪终端 -p 8888:8888 \ # 端口映射:<主机端口>:<容器端口> --gpus all \ # 启用所有GPU(需Docker>19.03) -v /local_vol:/docker_vol \ # 卷挂载:本地目录映射到容器 -e JUPYTER_TOKEN=passwd \ # Jupyter访问密码 -d tverous/pytorch-notebook:latest # 后台运行容器
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通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。
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