ML Space Типы и особенности Jupyter Servers
Jupyter Server позволяет создавать Jupyter Notebook, чтобы работать над кодом для обучения моделей. Отличие Jupyter Notebooks от традиционной среды разработки в том, что код можно разбить на ячейки и выполнять их в произвольном порядке.
В этой статье описаны только особенности работы Jupyter Server. Начать работу с ним на платформе ML Space можно с помощью пошаговых инструкций по Jupyter Server.
Типы серверов
На платформе ML Space можно создать Jupyter Server двух типов:
Совместный — доступен для работы всем пользователям воркспейса.
Индивидуальный — доступен только пользователю, создавшему его.
Особенности индивидуальных Jupyter Servers
Доступны по умолчанию только в воркспейсах, созданных после 1 ноября 2024. Чтобы работать с индивидуальными серверами в воркспейсе, созданном раньше, обновите воркспейс.
Индивидуальный Jupyter Server доступен только для одного пользователя — своего создателя. Дать к нему доступ другим пользователям не получится. Только администратор видит все индивидуальные Jupyter Server в проекте, но не имеет доступа к их содержимому.
Индивидуальные Jupyter Server можно создать только с базовыми образами ML Space.
Используется NFS-хранилище региона, в котором был создан индивидуальный Jupyter Server. В NFS выделен приватный каталог, который доступен только пользователю, создавшему Jupyter Server.
Чтобы поделиться файлами из индивидуального Jupyter Server, используйте каталог /workspace. Этот каталог доступен всем пользователям воркспейса, где был создан Jupyter Server.
conda-окружения расходуют inodes воркспейса.
В каждый Jupyter Server монтируется приватная папка пользователя. Папка располагается в каталоге /home/jovyan/ созданного Jupyter Server того воркспейса и региона, где был создан индивидуальный Jupyter Server.
Остановка Jupyter Server
Когда Jupyter Server останавливается, завершаются все пользовательские процессы в окружении и высвобождаются ресурсы. При возобновлении запустится идентичный Jupyter Server с тем же образом, набором библиотек и на тех же ресурсах.
Созданное conda-окружение не удаляется в случае удаления или остановки Jupyter Server. Рекомендуем удалять старые conda-окружения после повторного создания Jupyter Server, чтобы избежать ошибок.
При выключении Jupyter Server окружение по умолчанию сохраняется в home/jovyan. Дополнительные библиотеки, установленные пользователем внутри Jupyter Notebook в базовом окружении base или глобально, минуя conda, будут утеряны. Если они нужны для дальнейшей работы, создайте новое окружение.
Удаление Jupyter Server
После удаления сервера все данные пользователя останутся на NFS и будут видны из любого Jupyter Server в соответствующем регионе. Настройки удаленного сервера сохранятся в /home/jovyan/.local.
- Типы серверов
- Остановка Jupyter Server
- Удаление Jupyter Server