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博主原文鏈接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/450/

（封面圖由文心一格生成）

保姆級(jí)jupyter lab配置清單

在當(dāng)今快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有效的工具不僅僅是優(yōu)勢，它們是必需品。Jupyter Lab作為這一領(lǐng)域最受歡迎的交互式開發(fā)環(huán)境之一，已經(jīng)成為研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和深度學(xué)習(xí)工程師的首選工具。其直觀的界面、強(qiáng)大的功能以及對(duì)多種編程語言的支持，使它在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都得到了廣泛的應(yīng)用。

為什么Jupyter Lab會(huì)這么受歡迎？答案在于它的靈活性和易用性。無論是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士，都可以通過Jupyter Lab高效地探索數(shù)據(jù)、驗(yàn)證理論，并將結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)出來。這種交互式編程環(huán)境為深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析提供了前所未有的便利。

本文旨在提供一個(gè)全面的Jupyter Lab配置指南，無論你是剛剛開始接觸Jupyter Lab，還是希望提高你現(xiàn)有的工作流程，這里都有適合你的內(nèi)容。從基礎(chǔ)配置到高級(jí)技巧，從本地安裝到遠(yuǎn)程服務(wù)端配置，我們將一步步帶你深入Jupyter Lab的世界。此外，本文還將詳細(xì)介紹如何在Jupyter環(huán)境中安裝和使用不同的Kernel，包括熱門的R語言Kernel，使得你的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目更加多元和強(qiáng)大。

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展，掌握J(rèn)upyter Lab的高效使用將是每個(gè)從業(yè)者的寶貴技能。讓我們開始這趟學(xué)習(xí)之旅，一探Jupyter Lab的無限可能。

1. Jupyter Lab簡介

Jupyter Lab的概念與起源

Jupyter Lab是一個(gè)開源的交互式開發(fā)環(huán)境，它是Jupyter項(xiàng)目的一部分，旨在為數(shù)據(jù)科學(xué)、科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)提供一個(gè)統(tǒng)一的、易于使用的界面。Jupyter Lab的前身是Jupyter Notebook，一個(gè)廣受歡迎的工具，已經(jīng)在科學(xué)和教育領(lǐng)域中占有一席之地。Jupyter Lab在Jupyter Notebook的基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展和改進(jìn)，提供了更強(qiáng)大的功能和更靈活的用戶界面。

Jupyter Lab的核心功能

1. 代碼執(zhí)行： 用戶可以在代碼單元格中編寫和執(zhí)行代碼，支持多種編程語言，如Python、R和Julia。
2. 數(shù)據(jù)可視化： 直接在界面中嵌入圖表和可視化圖形，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加直觀。
3. 文檔編輯： 支持Markdown和富文本編輯，便于創(chuàng)建和展示注釋豐富的文檔。
4. 文件管理： 內(nèi)置的文件瀏覽器，可以輕松管理工作空間中的文件和目錄。
5. 擴(kuò)展性： 通過插件和擴(kuò)展增強(qiáng)功能，社區(qū)支持豐富，提供了大量的自定義選項(xiàng)。

Jupyter Lab與Jupyter Notebook的區(qū)別

雖然Jupyter Lab是在Jupyter Notebook的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，但它們之間還是有明顯的差異：

• 界面： Jupyter Lab提供了一個(gè)更為現(xiàn)代和模塊化的界面，支持拖放單元格和窗口分割。
• 功能： Jupyter Lab不僅支持Notebook，還集成了其他多種工具，如文本編輯器、終端、數(shù)據(jù)文件查看器等。
• 擴(kuò)展性： Jupyter Lab的擴(kuò)展性更強(qiáng)，允許用戶安裝第三方插件，從而增加新的功能或定制界面。

通過這些創(chuàng)新，Jupyter Lab提供了一個(gè)更為完整和強(qiáng)大的工作環(huán)境，適應(yīng)了當(dāng)今數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域日益增長的需求。

2. 為什么選擇Jupyter Lab用于深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的領(lǐng)域，它要求實(shí)驗(yàn)性和迭代性的方法來優(yōu)化模型和算法。在這樣的環(huán)境中，Jupyter Lab以其獨(dú)特的特性和功能，成為了深度學(xué)習(xí)研究和開發(fā)的理想工具。

1. 交互式編程環(huán)境

Jupyter Lab提供了一個(gè)交互式的編程環(huán)境，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和深度學(xué)習(xí)工程師能夠即時(shí)運(yùn)行代碼，并立即看到輸出。這種即時(shí)的反饋循環(huán)對(duì)于調(diào)試復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型、優(yōu)化算法參數(shù)以及試驗(yàn)新的數(shù)據(jù)處理方法至關(guān)重要。交互式環(huán)境還允許用戶輕松地探索數(shù)據(jù)，測試假設(shè)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，從而更好地理解數(shù)據(jù)特征和模型行為。

2. 數(shù)據(jù)可視化

在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化是不可或缺的一環(huán)。Jupyter Lab支持多種數(shù)據(jù)可視化工具和庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly等），這些工具可以直接嵌入到Notebook中，提供直觀的圖表和圖像，幫助分析模型性能和理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

3. 多語言支持

盡管Python是深度學(xué)習(xí)的主流語言，但Jupyter Lab的多語言支持使得用戶可以輕松地在同一環(huán)境中集成不同的編程語言。例如，用戶可以使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練，同時(shí)使用R語言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，這種靈活性對(duì)于多學(xué)科團(tuán)隊(duì)來說尤為寶貴。

4. 環(huán)境管理

在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，管理不同的環(huán)境和依賴是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。Jupyter Lab允許用戶為不同的項(xiàng)目創(chuàng)建不同的Kernel，每個(gè)Kernel可以有自己的依賴和庫版本。這種環(huán)境隔離有助于保持項(xiàng)目的整潔和一致性，同時(shí)減少了不同項(xiàng)目間依賴沖突的風(fēng)險(xiǎn)。

5. 社區(qū)和資源

Jupyter Lab背后有一個(gè)活躍的開源社區(qū)，提供大量的資源、教程和插件。這些資源使得Jupyter Lab用戶可以輕松地找到解決問題的方法，或者學(xué)習(xí)如何更有效地使用這個(gè)工具。

總結(jié)來說，Jupyter Lab的交互性、靈活性和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能使其成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)寶貴工具。無論是進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)，還是進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，Jupyter Lab都提供了一個(gè)高效且用戶友好的環(huán)境。

3. Jupyter Lab服務(wù)端安裝和運(yùn)行

在深度學(xué)習(xí)和大型數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，通常需要利用服務(wù)器的強(qiáng)大計(jì)算能力。配置Jupyter Lab在服務(wù)器上運(yùn)行并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程訪問，可以讓用戶在任何地點(diǎn)、任何設(shè)備上高效地工作。以下是配置和使用Jupyter Lab服務(wù)端的關(guān)鍵步驟。

1. 服務(wù)器環(huán)境準(zhǔn)備

首先，確保服務(wù)器安裝了Python和必要的依賴。對(duì)于深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，還需要安裝相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，如TensorFlow或PyTorch。推薦使用Anaconda，這是一個(gè)流行的Python數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，它可以簡化包管理和環(huán)境配置。

安裝anaconda可以參考鏈接：
https://welearnnlp.blog.csdn.net/article/details/128167211

一般anaconda上默認(rèn)是安裝好jupyterlab的，如果沒有安裝可以參考下面安裝的方式。

2. 安裝Jupyter Lab

在服務(wù)器上安裝Jupyter Lab通常只需一條命令：

pip install jupyterlab

如果使用Anaconda，可以使用以下命令安裝：

conda install -c conda-forge jupyterlab

3. 運(yùn)行Jupyter Lab

運(yùn)行Jupyter Lab前，建議在特定的目錄中運(yùn)行，這有助于管理項(xiàng)目文件。使用以下命令啟動(dòng)Jupyter Lab：

jupyter lab --no-browser --port=8888

這里--no-browser選項(xiàng)防止在服務(wù)器上打開瀏覽器，--port指定了運(yùn)行端口。
如果是在服務(wù)器端掛后臺(tái)運(yùn)行，可以使用下面的命令：

nohup jupyter lab --no-browser --port=8888 &

4. 安全性考慮

在遠(yuǎn)程訪問Jupyter Lab時(shí)，安全是非常重要的。建議使用密碼或token來保護(hù)你的Jupyter Lab會(huì)話?？梢栽诘谝淮芜\(yùn)行Jupyter Lab時(shí)設(shè)置密碼，或者使用token，這個(gè)token會(huì)在啟動(dòng)Jupyter Lab時(shí)顯示在終端中。也可以在配置欄里面詳細(xì)配置具體的參數(shù)。

5. 高級(jí)配置

對(duì)于高級(jí)用戶，可以進(jìn)一步配置Jupyter Lab以滿足特定需求，例如設(shè)置HTTPS、使用Docker容器運(yùn)行Jupyter Lab等。

4. jupyter lab 配置文件常見配置

使用如下命令生成jupyter lab的配置文件

jupyter notebook --generate-config

配置文件一般位于以下文件夾：

~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

然后進(jìn)入python環(huán)境，在終端輸入python回車后進(jìn)入python環(huán)境，輸入下面的命令設(shè)置遠(yuǎn)程訪問的密碼。

In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password: ******
Verify password: ******
Out[2]: '************************************************' #''里面就是生成的秘鑰，需要放到配置文件里面

使用以下命令修改jupyter的配置文件參數(shù)：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

常見配置文件如下所示，可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置

#這里填寫遠(yuǎn)程訪問的IP名，填*則默認(rèn)是主機(jī)IP名
c.ServerApp.ip = '*'
# 這里的密碼填寫上面生成的密鑰
c.ServerApp.password = '************************************************'
# 禁止用host的瀏覽器打開jupyter
c.ServerApp.open_browser = False
# 打開jupyter lab的端口，端口自定義
c.ServerApp.port = 8888
# 允許遠(yuǎn)程訪問 
c.ServerApp.allow_remote_access = True
# jupyter lab工作文件的路徑
c.ServerApp.root_dir = '/path'
# IOPub數(shù)據(jù)通道的最大數(shù)據(jù)傳輸速率
c.ServerApp.iopub_data_rate_limit = 100000000000
# 數(shù)據(jù)傳輸速率的時(shí)間窗口
c.ServerApp.rate_limit_window = 10000000
# 跨站請求偽造（Cross-Site Request Forgery, XSRF）保護(hù)的啟用或禁用
c.ServerApp.disable_check_xsrf = True
# kernel是否自動(dòng)重啟
c.KernelManager.autorestart = True
# 是否運(yùn)行修改密碼
c.ServerApp.allow_password_change = True
# 是否有退出按鈕
c.ServerApp.quit_button = True
# 長時(shí)間不允許自動(dòng)停止
c.ServerApp.shutdown_no_activity_timeout = 0
# 啟動(dòng)terminal
c.ServerApp.terminals_enabled = True
# terminal路徑
c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command' : ['/bin/bash']}
# 是否允許root運(yùn)行
c.ServerApp.allow_root = True
# memory監(jiān)控
c.ResourceUseDisplay.mem_limit = 32*1024*1024*1024
# cpu監(jiān)控
c.ResourceUseDisplay.track_cpu_percent = True
# cpu核數(shù)
c.ResourceUseDisplay.cpu_limit = 16

這些參數(shù)是在Jupyter Notebook或Jupyter Lab的配置文件中使用的，用來自定義服務(wù)器的行為和特性。下面是每個(gè)參數(shù)的解釋：

1. c.ServerApp.ip = '*'

   • 作用: 設(shè)置服務(wù)器監(jiān)聽的IP地址。
   • 值: '*' 表示接受所有IP地址的連接，使得Jupyter服務(wù)器可以從任何機(jī)器上訪問。

2. c.ServerApp.password

   • 作用: 設(shè)置用于訪問Jupyter服務(wù)器的加密密碼。
   • 值: 通常是一個(gè)加密的哈希值，出于安全考慮不應(yīng)直接以明文形式顯示。

3. c.ServerApp.open_browser = False

   • 作用: 控制啟動(dòng)Jupyter服務(wù)器時(shí)是否自動(dòng)打開瀏覽器。
   • 值: False 表示不自動(dòng)打開瀏覽器。

4. c.ServerApp.port = 8888

   • 作用: 指定服務(wù)器監(jiān)聽的端口號(hào)。
   • 值: 8888 是Jupyter的默認(rèn)端口。

5. c.ServerApp.allow_remote_access = True

   • 作用: 是否允許遠(yuǎn)程訪問。
   • 值: True 表示允許從非本機(jī)地址訪問Jupyter服務(wù)器。

6. c.ServerApp.root_dir = '/path'

   • 作用: 設(shè)置Jupyter Lab的根目錄。
   • 值: '/path' 應(yīng)該替換為你希望作為Jupyter工作空間的目錄路徑。

7. c.ServerApp.iopub_data_rate_limit = 100000000000

   • 作用: 設(shè)置IOPub數(shù)據(jù)通道的最大數(shù)據(jù)傳輸速率。

8. c.ServerApp.rate_limit_window = 10000000

   • 作用: 定義計(jì)算數(shù)據(jù)傳輸速率的時(shí)間窗口。

9. c.ServerApp.disable_check_xsrf = True

   • 作用: 是否禁用跨站請求偽造保護(hù)。

10. c.KernelManager.autorestart = True

    • 作用: 設(shè)置是否自動(dòng)重啟內(nèi)核。
    • 值: True 表示如果一個(gè)內(nèi)核崩潰，它會(huì)自動(dòng)重啟。

11. c.ServerApp.allow_password_change = True

    • 作用: 允許用戶更改密碼。
    • 值: True 表示用戶可以更改Jupyter服務(wù)器的密碼。

12. c.ServerApp.quit_button = True

    • 作用: 是否在Jupyter界面顯示退出按鈕。
    • 值: True 表示顯示退出按鈕。

13. c.ServerApp.shutdown_no_activity_timeout = 0

    • 作用: 在沒有活動(dòng)的情況下自動(dòng)關(guān)閉服務(wù)器的超時(shí)時(shí)間。
    • 值: 0 表示不自動(dòng)關(guān)閉。

14. c.ServerApp.terminals_enabled = True

    • 作用: 是否啟用終端。
    • 值: True 表示允許用戶通過Jupyter訪問系統(tǒng)終端。

15. c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command' : ['/bin/bash']}

    • 作用: 設(shè)置終端使用的命令。
    • 值: 在這個(gè)例子中，使用/bin/bash作為終端的默認(rèn)shell。

16. c.ServerApp.allow_root = True

    • 作用: 是否允許以root用戶運(yùn)行。
    • 值: True 表示允許以root用戶身份運(yùn)行Jupyter服務(wù)器。

17. c.ResourceUseDisplay.mem_limit = 32*1024*1024*1024

    • 作用: 設(shè)置Jupyter Notebook界面顯示的內(nèi)存使用限制。
    • 值: 在這個(gè)例子中，內(nèi)存限制被設(shè)置為32GB。

18. c.ResourceUseDisplay.track_cpu_percent = True

    • 作用: 是否在Jupyter Notebook界面跟蹤和顯示CPU使用百分比。
    • 值: True

5. 如何在Jupyter中安裝不同的Kernel

Jupyter Lab的一個(gè)重要特點(diǎn)是它支持多種編程語言，這得益于其Kernel的架構(gòu)。Kernel本質(zhì)上是Jupyter與特定編程語言交互的橋梁。雖然Jupyter最初是為Python設(shè)計(jì)的，但現(xiàn)在通過安裝不同的Kernel，可以使用包括R、Julia、Scala等多種語言。

1. 理解Kernel

每個(gè)Kernel都是一個(gè)獨(dú)立的語言運(yùn)行環(huán)境，允許你在Jupyter Notebook中運(yùn)行特定語言的代碼。當(dāng)你在Notebook中運(yùn)行代碼單元格時(shí)，這些代碼實(shí)際上是發(fā)送到后臺(tái)的Kernel執(zhí)行的，并將結(jié)果返回給Notebook。

2. 安裝新Kernel

安裝新的Kernel通常涉及兩個(gè)步驟：首先安裝目標(biāo)語言環(huán)境，然后安裝與該環(huán)境相關(guān)的Jupyter Kernel。

示例：安裝Python Kernel

• 如果你已經(jīng)安裝了Anaconda，它自帶Python Kernel。
• 對(duì)于獨(dú)立的Python環(huán)境，可以使用以下命令安裝IPython Kernel（Jupyter的Python Kernel）：

  pip install ipykernel
  

示例：安裝其他語言Kernel

• R Kernel: 在安裝了R語言環(huán)境后，運(yùn)行R控制臺(tái)并輸入以下命令：

  install.packages('IRkernel')
  IRkernel::installspec()
  

• Julia Kernel: 在Julia中，通過Julia的包管理器安裝IJulia包：

  using Pkg
  Pkg.add("IJulia")
  

3. 管理Kernel

安裝完新的Kernel后，它們將在Jupyter Lab的Kernel列表中出現(xiàn)。你可以在啟動(dòng)Notebook時(shí)選擇需要的Kernel，或者在已打開的Notebook中切換Kernel。

4. 自定義Kernel

高級(jí)用戶可以進(jìn)一步自定義Kernel，例如為特定項(xiàng)目創(chuàng)建專用的Python環(huán)境并將其作為獨(dú)立的Kernel。這可以通過虛擬環(huán)境（如conda環(huán)境或virtualenv）和ipykernel包實(shí)現(xiàn)。

6. 在Jupyter Lab中安裝和使用R Kernel

將R Kernel集成到Jupyter Lab中允許用戶在同一個(gè)環(huán)境中使用Python和R，這對(duì)于跨學(xué)科的數(shù)據(jù)分析和研究尤為重要。以下是在Jupyter Lab中安裝和使用R Kernel的步驟。

1. 安裝R語言環(huán)境

首先，你需要在你的系統(tǒng)上安裝R語言?？梢詮腞官方網(wǎng)站下載并安裝適合你操作系統(tǒng)的R版本。

2. 安裝R Kernel

安裝了R之后，接下來需要在R環(huán)境中安裝IRkernel，這是一個(gè)R語言的Jupyter Kernel。打開R控制臺(tái)（或RStudio）并執(zhí)行以下命令：

install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec(user = FALSE)  # 添加Kernel到Jupyter中，'user = FALSE'表示為所有用戶安裝

這些命令首先安裝IRkernel包，然后使用installspec函數(shù)將其添加到Jupyter的可用Kernel列表中。

3. 使用R Kernel

安裝完成后，啟動(dòng)Jupyter Lab。在創(chuàng)建新的Notebook時(shí)，你會(huì)看到R語言已經(jīng)列在可選的Kernel中。選擇R Kernel，就可以開始用R語言編寫和執(zhí)行代碼了。

4. R語言的基本使用

在R Kernel的Notebook中，你可以像在R控制臺(tái)中一樣執(zhí)行R代碼。例如，你可以加載數(shù)據(jù)集、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，以及使用R的強(qiáng)大圖形工具創(chuàng)建圖表。

5. 利用R的數(shù)據(jù)科學(xué)庫

R語言擁有豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)庫，如ggplot2用于數(shù)據(jù)可視化，dplyr用于數(shù)據(jù)處理。在Jupyter Lab的R Kernel中，這些庫的使用方式與在其他R環(huán)境中無異。

6. 結(jié)合Python和R

在Jupyter Lab中，你可以在同一個(gè)項(xiàng)目里使用Python和R。這對(duì)于那些需要結(jié)合使用多種工具和語言的復(fù)雜項(xiàng)目來說，是一個(gè)巨大的優(yōu)勢。

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