写一个运行jupyterlab的Dockerfile

FROM jupyter/base-notebook

WORKDIR /workspace

RUN conda update conda -y && \
conda install -c conda-forge jupyterlab -y && \
conda clean -afy

CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]

# EXPOSE 8888

# ENTRYPOINT ["python", "app.py"]

# CMD ["--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

相关问题

写一个运行jupyterlab的dockerfile

下面是一个可以运行 JupyterLab 的 Dockerfile：

# 使用的基础镜像是 Python 3
FROM python:3

# 设置工作目录
WORKDIR /code

# 将当前目录下的所有文件都复制到容器 /code 目录下
COPY . /code

# 更新 pip
RUN pip install --upgrade pip

# 安装依赖
RUN pip install -r requirements.txt

# 映射 JupyterLab 端口
EXPOSE 8888

# 启动 JupyterLab
CMD ["jupyter", "lab", "--ip", "0.0.0.0", "--port", "8888", "--no-browser", "--allow-root"]

在运行 Dockerfile 之前，需要将你的代码和依赖放在与 Dockerfile 相同的目录下，并且需要有一个名为 requirements.txt 的文件，用于存放所有的 Python 依赖。

使用以下命令运行 Dockerfile：

docker build -t my-jupyter-lab .

这将会创建一个名为 my-jupyter-lab 的 Docker 镜像，然后使用以下命令运行容器：

docker run -p 8888:8888 my-jupyter-lab

这将把容器的 8888 端口映射到本地的 8888 端口，并且在浏览器中输入 `http://localhost:8888` 即可访问 JupyterLab。

如何制作一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像

以下是制作一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像的步骤：

1. 安装Docker。

2. 从Docker Hub上下载基于cuda的tensorflow镜像。

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

3. 创建一个Dockerfile文件，并编辑该文件。

touch Dockerfile

编辑Dockerfile文件，添加以下内容：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    cuda-10-0 \
    libcudnn7=7.6.0.64-1+cuda10.0 \
    libcudnn7-dev=7.6.0.64-1+cuda10.0 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda-10.0/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install jupyterlab && \
    jupyter lab --generate-config && \
    sed -i "s/#c.NotebookApp.allow_origin = ''/c.NotebookApp.allow_origin = '*'/g" /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    sed -i "s/#c.NotebookApp.ip = 'localhost'/c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'/g" /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    sed -i "s/#c.NotebookApp.token = '<generated>'/c.NotebookApp.token = ''/g" /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

EXPOSE 8888

CMD ["jupyter", "lab", "--allow-root", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser"]

4. 在终端中进入Dockerfile所在的目录，运行以下命令以构建镜像：

docker build -t tensorflow-jupyter-cuda .

-t选项用于指定镜像的名称。

5. 运行以下命令以启动容器：

docker run --gpus all -it -p 8888:8888 tensorflow-jupyter-cuda

--gpus选项用于指定使用所有可用的GPU。

-it选项用于指定容器以交互模式运行。

-p选项用于指定容器内部的端口与主机上的端口之间的映射。

6. 在浏览器中访问http://localhost:8888，输入密码或token即可进入jupyterlab界面。

至此，一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像就制作完成了。