Deploying Your Own Interactive Python Development Environment, JupyterLab

如果你既希望获得本地或云端强大的计算能力，又希望获得Jupyter Notebook或Colab中方便的在线Python交互式运行环境，可以自己为的本地服务器或云服务器安装JupyterLab。JupyterLab可以理解成升级版的Jupyter Notebook/Colab，提供多标签页支持，在线终端和文件管理等一系列方便的功能，接近于一个在线的Python IDE。

小技巧

部分云服务提供了开箱即用的JupyterLab环境，例如前章介绍的 GCP中AI Platform的Notebook ，以及 FloydHub 。

在已经部署Python环境后，使用以下命令安装JupyterLab：

pip install jupyterlab

然后使用以下命令运行JupyterLab：

jupyter lab --ip=0.0.0.0

然后根据输出的提示，使用浏览器访问 http://服务器地址:8888 ，并使用输出中提供的token直接登录（或设置密码后登录）即可。

JupyterLab界面如下所示：

../../_images/jupyterlab.png

提示

可以使用 --port 参数指定端口号。

部分云服务（如GCP）的实例默认不开放大多数网络端口。如果使用默认端口号，需要在防火墙设置中打开端口（例如GCP需要在“虚拟机实例详情-网络接口-查看详情”中新建防火墙规则，开放对应端口并应用到当前实例）。

如果需要在终端退出后仍然持续运行JupyterLab，可以使用 nohup 命令及 & 放入后台运行，即：

nohup jupyter lab --ip=0.0.0.0 &

程序输出可以在当前目录下的 nohup.txt 找到。

为了在JupyterLab的Notebook中使用自己的Conda环境，需要使用以下命令：

conda activate 环境名（比如在GCP章节建立的tf2.0-beta-gpu）
conda install ipykernel
ipython kernel install --name 环境名 --user

然后重新启动JupyterLab，即可在Kernel选项和启动器中建立Notebook的选项中找到自己的Conda环境。

../../_images/add_env.png

Notebook中新增了“tf2.0-beta-gpu”选项

../../_images/kernel.png

可以在Kernel中选择“tf2.0-beta-gpu”