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dceoy/jupyter

自动构建

dceoy

基于最新Python镜像构建的Jupyter notebook Docker镜像，用于便捷部署和运行Jupyter notebook服务器，支持数据持久化和指定工作目录。

下载次数: 0状态：自动构建维护者：dceoy仓库类型：镜像最近更新：3 年前

镜像标签列表与下载命令

docker-jupyter

基于最新Python镜像构建的Jupyter notebook Dockerfile

https://github.com/dceoy/docker-jupyter/actions/workflows/docker-publish.yml/badge.svg](https://github.com/dceoy/docker-jupyter/actions/workflows/docker-publish.yml)

镜像概述

该Docker镜像基于最新Python官方镜像构建，提供Jupyter notebook运行环境，可快速部署Jupyter notebook服务器，适用于数据分析、机器学习开发等场景。

核心功能与特性

基于最新Python镜像，确保环境依赖的时效性
支持端口映射，便于本地访问Jupyter notebook服务
支持数据卷挂载，实现宿主机与容器间的数据持久化
可指定工作目录，方便管理notebook文件

使用场景

个人数据分析与探索
机器学习模型开发与测试
教学环境快速搭建
需要隔离Python环境的Jupyter notebook应用

使用方法

拉取镜像

从https://hub.docker.com/r/dceoy/jupyter/%E6%8B%89%E5%8F%96%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%9A

sh
$ docker image pull dceoy/jupyter

运行Jupyter服务器

基本运行命令

sh
$ docker container run --rm -p=8888:8888 -v=${pwd}:/nb -w=/nb dceoy/jupyter

参数说明：

--rm：容器退出后自动删除
-p=8888:8888：将容器的8888端口映射到宿主机的8888端口
-v=${pwd}:/nb：将当前目录挂载到容器内的/nb目录，实现数据持久化
-w=/nb：设置容器的工作目录为/nb

使用docker-compose运行

sh
$ docker-compose -f /path/to/docker-jupyter/docker-compose.yml up

注：需提前准备docker-compose.yml配置文件，配置内容可参考项目仓库中的示例。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 jupyter 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/dceoy/jupyter:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull dceoy/jupyter:<标签>

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"