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tverous/pytorch-notebook Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

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pytorch-notebook
tverous/pytorch-notebook
tverous
支持PyTorch和CUDA GPU的Jupyter Notebook镜像,适用于深度学习开发、模型训练及数据分析,提供CPU/GPU运行模式和灵活的存储挂载选项。
2 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:tverous仓库类型:镜像最近更新:18 天前
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Jupyter Notebook with PyTorch

镜像概述和主要用途

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。

核心功能和特性

  • 集成Jupyter Notebook,支持交互式编程与数据分析
  • 包含PyTorch深度学习框架,支持CUDA GPU加速(需相应硬件环境)
  • 提供CPU/GPU两种运行模式,适配不同硬件配置
  • 支持本地卷挂载,实现数据持久化与文件共享
  • 实验性功能:非root用户运行、HTTPS加密访问、Jupyter Lab扩展安装

使用场景和适用范围

  • 深度学习模型开发与调试
  • 机器学习实验与算法验证
  • 数据科学分析与可视化
  • 教学演示与培训环境搭建
  • 需要快速部署PyTorch+Jupyter环境的场景

详细使用方法和配置说明

运行容器
仅CPU支持启动容器

适用于无GPU环境的开发场景:

sh
docker run --rm -it  \
           -p 8888:8888  \
           -e JUPYTER_TOKEN=passwd  \
           tverous/pytorch-notebook:latest
GPU支持启动容器

需Docker版本>19.03且已安装NVIDIA容器工具包:

sh
docker run --rm -it  \
           --gpus all  \
           -p 8888:8888  \
           -e JUPYTER_TOKEN=passwd  \
           tverous/pytorch-notebook:latest
带卷挂载启动容器

将本地目录挂载到容器,实现数据持久化:

sh
docker run --rm -it  \
           --gpus all  \
           -p 8888:8888  \
           -e JUPYTER_TOKEN=passwd \
           -v /local_vol:/docker_vol  \
           tverous/pytorch-notebook:latest
实验性功能
构建非root用户镜像

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:

sh
git 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:

sh
docker 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:

sh
docker 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)。

构建HTTPS支持镜像

根据需求修改https.dockerfile中OpenSSL参数和PEM_FILE_PATH配置

构建HTTPS镜像:

sh
docker build --no-cache \
             -f https.dockerfile \
             -t tverous/pytorch-notebook:https \
             .

运行HTTPS容器:

sh
docker run --rm -it  \
           -p 8888:8888  \
           -e JUPYTER_TOKEN=passwd  \
           tverous/pytorch-notebook:https
构建带Jupyter Lab扩展的镜像

可安装扩展增强Jupyter Lab功能,参考awesome-jupyter获取扩展列表:

sh
git clone [***]
cd pytorch-notebook/

构建扩展镜像:

sh
docker build --no-cache \
             -f jupyter-lab-extension.dockerfile \
             -t tverous/pytorch-notebook:extension \
             .

运行扩展容器:

sh
docker 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。

启动Jupyter Notebook

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:

未指定token时的访问方式

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
远程访问配置

远程服务器运行时,需将URL中的localhost替换为服务器IP地址。

分离tty日志上下文

在终端中按 Ctrl + p 和 Ctrl + q 可分离容器tty,保持容器后台运行。

参数参考

sh
docker 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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