远程装个Jupyter-AI协作笔记本,Jupyter容器镜像版本怎么选?安装部署教程

通过Docker下载Jupyter镜像部署,输入jupyter会发现 有几个版本,不知道怎么选?这几个版本有什么差别?

常见版本有:

  1. jupyter/base-notebook
  2. jupyter/minimal-notebook
  3. jupyter/scipy-notebook
  4. jupyter/datascience-notebook
  5. jupyter/pyspark-notebook
  6. jupyter/tensorflow-notebook
  7. jupyter/all-spark-notebook
  8. jupyter/r-notebook

一、镜像版本差异

|--------|-----------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 序号 | 版本 | 说明 |
| 1 | jupyter/base-notebook | 1)最小化镜像 ,仅包含 Jupyter Notebook/Lab 的核心组件(Python 3、pip、conda); 2)适合需要自定义环境的用户; |
| 2 | minimal-notebook | 1)在 base-notebook 基础上增加了常用工具(如 pandas、matplotlib 等基础科学计算库) 2)适合轻量级数据分析需求 |
| 3 | scipy-notebook | 1)包含 minimal-notebook 的所有内容,并预装了完整的 Python 科学计算栈(SciPy、NumPy、scikit-learn 等) 2)适合大多数数据科学项目 |
| 4 | datascience-notebook | 1)在 scipy-notebook 基础上增加了 R 和 Julia 语言支持(通过 IRkernel 和 IJulia); 2)适合需要多语言(Python + R + Julia)的跨学科分析; |
| 5 | pytorch-notebook | 1)预装 PyTorch 和 TorchVision 2)适合 PyTorch 开发者 |
| 6 | tensorflow-notebook | 1)基于 scipy-notebook,预装 TensorFlow 和 Keras 2)适合深度学习(尤其是 TensorFlow 生态) |
| 7 | all-spark-notebook | 1)包含 PySpark 和 Scala 支持(通过 Apache Toree) 2)适合大数据处理(需配合 Spark 集群) |

二、J upyter安装部署

Docker安装部署datascience-notebook为例

1.拉取镜像

docker pull jupyter/datascience-notebook

2.Docker运行启动容器

docker run -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook

3.Web UI使用Token,更改容易记住的密码

Token从运行容器的日志中查看:

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