写在前面

虽然pycharm和vscode都可以使用远程服务器，但是笔者在写本文档时也属于入门深度学习的阶段，对于网上一些入门课程(跟着李沐学AI)需要跟着敲代码，并且想要显式的观看每一个函数之类的代码段的输出，因此就引出以下两个需求：

  • 想要jupyter优质的交互环境
  • 针对一些多卡训练课程，本地电脑的显卡资源无法满足，需要实验室的多卡环境

于是就想到了利用本地电脑远程访问实验室服务器的jupyter notebook，而因为实验室的服务器安全问题，导致如今的连接方式为公钥连接，但网上针对公钥连接的远程服务器访问其jupyter notebook的教程少之又少，因此就有了此教程

环境

  • 本地电脑windows
  • 实验室远程服务器ubuntu，服务器地址：118.XXX.XXX.XXX，端口号：6XXX

操作

  1. 确保远程服务器的所在的conda环境中有jupyter notebook

  2. 需要分别在本地电脑和远程服务器进行操作

    • 远程服务器
    1. 在远程电脑上运行以下指令 
      # 1. 生成配置文件jupyter_notebook_config.py，文件中是可以对jupyter进行定制的参数
jupyter notebook --generate-config
# 2. 生成密码
# 切换到python环境
python3
# 包含生成密码的头文件
from notebook.auth import passwd
# 密码生成函数
passwd()
# 会有以下显示
Enter password:AAAAA
Verify password:AAAAA
res: 'sha1:xxxx:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
# 其中AAAAA是本地进行远程端口映射的密码，''单引号中的密码将被用于存在第一步的配置文件之中
    2. 打开.jupyter文件中的jupyter_notebook_config.py
      jupyter配置文件
    3. 在文件末尾添加以下两行代码 
      # 别忘了u和单引号''
c.NotebookApp.password = u'第一步最后的长串密码'
# 设置远程服务器的端口，可以随意设
c.NotebookApp.port = 8090
    • 本地电脑
    1. 打开本地电脑anaconda powershell prompt
      anaconda_prompt
    2. 使用ssh的方法进行远程服务器jupyter端口的本地映射，运行以下代码 
      # 说明:命令各部分含义如下
# ssh -L [本地端口]:localhost:[远程端口] [远程用户名]@[远程IP] -p [ssh连接端口]
# 对于实验室来说，远程IP和ssh连接端口应该固定，即118.XXX.XXX.XXX和6XXX
# 对于远程用户名则是管理员给予的名字(服务器用户名)，我的就是liXXXX
# 对于远程端口应与远程服务器的配置文件中自己设置的一致，正如上面的8090
# 对于本地端口则可以任意设置，但需要记住
ssh -L 8083:localhost:8090 liXXXX@118.XXX.XXX.XXX -p 6XXX
    3. 笔者在第一次运行以上代码时会报错，有以下错误 
      @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@         WARNING: UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE!          @
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
Permissions 0644 for 'id_rsa.rsa' are too open.
It is required that your private key files are NOT accessible by others.
This private key will be ignored.
bad permissions: ignore key: id_rsa.rsa
Permission denied (publickey,keyboard-interactive).
      或者也会出现没有权限访问的现象(permission denied)，原因在于私钥的权限问题，需要将私钥设置为以下形式：
      权限设置 
      # 注意：组或用户名只有自己，权限为读取
    4. 没问题的话，终端会直接连接到远程服务器，有如下显示：
      ssh映射

  3. 切换到需要的conda环境

    conda activate mm
  4. 运行jupyter notebook 
    jupyter notebook
  5. 在本地电脑浏览器上打开以下网址 
    # 与ssh连接时的本地接口需要对应
http://localhost:8083/
    没问题的话会有以下显示，填写登录密码，也就是passwd()之后你输入的密码，需要注意的是，每次改变映射的本地端口都会要求输入密码
    输入密码
  6. 填写密码，完成远程连接
    页面
  7. 检验成功与否，输入以下代码以测试是否可以包含torch以及识别到多卡
    检验是否成功
  8. 推荐安装李沐老师-《动手学深度学习》提到的一个插件，主要用来显示代码段的运行时间，在终端中输入以下指令 
    pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime
    在jupyter notebook内部同样可以直接运行以上命令行，但是需要在每个指令前加感叹号，如
!jupyter contrib nbextension install --user

写在最后

连接到远程服务器的jupyter-notebook之后就可以愉悦的开启炼丹之路了~