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wqael/notebooks

wqael
自动构建

基于Docker的机器学习运行时启动工具包,支持通过Jupyter笔记本使用。

4 次收藏下载次数: 0状态:自动构建维护者:wqael仓库类型:镜像最近更新:9 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明 · 点击收起说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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镜像标签列表与下载命令
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Notebooks Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

Notebooks 是一个基于 Docker 的机器学习入门工具包,通过集成 Jupyter notebooks 提供便捷的运行时环境。该镜像旨在为用户简化机器学习环境配置流程,让用户无需关注复杂的环境搭建,即可快速拥有可用的 Jupyter notebooks 运行时,专注于机器学习模型开发与实验。

项目链接:https://github.com/rlan/notebooks

核心功能和特性

  • 开箱即用的运行时环境:预配置 Jupyter notebooks,无需手动安装依赖,拉取镜像后即可启动使用。
  • 环境一致性:基于 Docker 封装,确保不同设备、平台上的运行环境一致,避免“本地能跑,部署失败”的问题。
  • 简化配置流程:集成机器学习常用依赖(推测,具体以项目实际为准),减少用户手动安装库的操作。
  • 轻量便捷:专注于基础运行时需求,适合快速上手,无需复杂配置即可启动 Jupyter 交互界面。

使用场景和适用范围

适用场景

  • 机器学习初学者入门:无需手动配置 Python、Jupyter 及相关依赖,快速启动交互式学习环境。
  • 快速原型开发:研究人员或开发者可直接基于该环境进行模型原型设计与实验验证。
  • 教学与培训环境:教师或培训者可统一部署该镜像,确保学员使用一致的开发环境,减少环境差异导致的问题。
  • 个人项目开发:小型机器学习项目的本地开发与测试,通过 Docker 容器化管理,避免污染本地系统环境。

适用用户

  • 机器学习/数据科学初学者
  • 需要快速验证想法的研究人员
  • 开发小型机器学习应用的开发者
  • 开展编程教学或培训的教育工作者

详细使用方法和配置说明

前提条件

  • 已安装 Docker 引擎(参考 https://docs.docker.com/engine/install/)
  • 网络环境可访问 Docker Hub(用于拉取镜像)

基本使用步骤

1. 拉取镜像

从 Docker Hub 拉取最新版本镜像:

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/wqael/notebooks:latest

如需指定版本,可替换 latest 为具体版本标签(如 v1.0,版本列表请参考 https://hub.docker.com/r/wqael/notebooks)。

2. 启动容器

使用 docker run 命令启动 Jupyter 服务容器:

bash
docker run -d \
  --name ml-notebooks \
  -p 8888:8888 \
  -v $(pwd)/notebooks:/home/jovyan/work \
  docker.xuanyuan.run/wqael/notebooks:latest

参数说明:

  • -d:后台运行容器
  • --name ml-notebooks:指定容器名称为 ml-notebooks(可自定义)
  • -p 8888:8888:将容器内 Jupyter 默认端口(8888)映射到主机的 8888 端口(主机端口可自定义,如 -p 8080:8888)
  • -v $(pwd)/notebooks:/home/jovyan/work:将主机当前目录下的 notebooks 文件夹挂载到容器内的工作目录(/home/jovyan/work,Jupyter 启动后默认访问此目录),实现数据持久化(避免容器删除后 notebook 文件丢失)

3. 访问 Jupyter 界面

  1. 查看容器日志,获取 Jupyter 访问链接(包含 token):

    bash
    docker logs ml-notebooks
    

    日志中通常会包含类似以下内容:
    http://127.0.0.1:8888/lab?token=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

  2. 在浏览器中打开上述链接,即可访问 Jupyter Lab/Notebook 界面,开始使用。

配置参数与环境变量

常用环境变量

(基于 Jupyter 镜像常规配置推测,具体以项目实际为准,建议参考 https://github.com/rlan/notebooks 获取最新信息)

环境变量说明默认值
JUPYTER_TOKEN访问 Jupyter 的认证 token(字符串)随机生成(日志中查看)
JUPYTER_PASSWORD访问 Jupyter 的密码(哈希值)未设置(优先使用 token)
JUPYTER_PORT容器内 Jupyter 服务端口8888
NB_USER容器内运行 Jupyter 的用户名jovyan
NB_WORKDIRJupyter 工作目录路径/home/jovyan/work

自定义配置示例

设置固定 token:

bash
docker run -d \
  --name ml-notebooks \
  -p 8888:8888 \
  -v $(pwd)/notebooks:/home/jovyan/work \
  -e JUPYTER_TOKEN="my_secure_token_123" \
  docker.xuanyuan.run/wqael/notebooks:latest

启动后可通过 http://localhost:8888/?token=my_secure_token_123 直接访问。

Docker Compose 配置示例

创建 docker-compose.yml 文件,简化容器管理:

yaml
version: '3'
services:
  notebooks:
    image: docker.xuanyuan.run/wqael/notebooks:latest
    container_name: ml-notebooks
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - ./notebooks:/home/jovyan/work  # 本地工作目录挂载
      - ./data:/home/jovyan/data      # (可选)数据目录挂载
    environment:
      - JUPYTER_TOKEN=my_secure_token_123  # 自定义访问 token
    restart: unless-stopped  # 容器退出时自动重启(除非手动停止)

启动服务:

bash
docker-compose up -d

停止服务:

bash
docker-compose down

参考信息

  • 项目主页:https://github.com/rlan/notebooks
  • Docker Hub 镜像页面:https://hub.docker.com/r/wqael/notebooks
  • DOI:https://doi.org/10.5281/zenodo.***

注:本文档基于镜像公开描述整理,部分配置(如具体依赖、高级参数)可能随版本更新变化,建议通过上述链接获取最新技术细节。

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 notebooks 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/wqael/notebooks:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull wqael/notebooks:<标签>

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