Воспользуйтесь инструкцией.
Для приостановки Jupyter Server:
Выберите сервер, который планируете приостановить.
Нажмите на иконку паузы в соответствующей строке списка.
Jupyter Server изменит статус «На паузе».
После приостановки посмотреть логи нельзя. Для просмотра логов возобновите работу Jupyter Server.
Нет, такая возможность не поддерживается.
Для подключения к Jupyter Server используйте подключение по SSH.
Если Jupyter Server приостановлен, он не тарифицируется.
В случае некорректного запуска Jupyter Server может принимать статус «Ошибка» или «Предупреждение», при этом используемые ресурсы тарифицируются. Рекомендуем удалить Jupyter Server в таком статусе и создать его заново.
Если возникает потребность выполнения ячейки после сборки образа, добавьте код:
def wait_image_build_job(job):response = job.submit()if "created" not in response:return responsejob.logs()return "Done"job = ImageBuildJob(...........)wait_for_image_build_job(job)
Использовать файлы MLflow средствами MLflow и файлы Jupyter Lab/Notebook средствами Jupyter Lab/Notebook. Так можно избежать непредвиденных артефактов в виде .ipynb_checkpoints-столбца в разделе Metrics.
Папка mlflow — машиночитаемая (предусмотрено читать через API MLflow), при необходимости открывать файлы можно по SSH через Cyberduck/терминал.
ipynb_checkpoints-папки появляются не везде, а только в том каталоге, где находится запущенный
. Поэтому наиболее простым решением проблемы с MLflow было бы отделить одно от другого и явно определять каталог, в котором будет находиться информация, относящаяся к MLflow-эксперименту.Делается это следующим образом: mlflow.set_tracking_uri('file:/home/jovyan/mlruns').
Проверить текущий каталог можно командой mlflow.get_tracking_uri().
Да, есть.
Чтобы получить список белых IP-адресов, которые может использовать Jupyter Server при обращении в интернет, обратитесь в техническую поддержку.
Для отправки запросов из Jupyter Server в интернет можно использовать любые TCP-порты. Доступ в интернет не ограничен.
Использование Jupyter Server из интернета невозможно без интерфейса Distributed Train или SSH-соединения с Jupyter Server.
Перейдите в каталог ~/.local/share/Trash/files в терминале Jupyter Server.
Восстановите требуемый файл с помощью команды mv filename destination.
Логи становятся доступными после перехода Jupyter Server в статус «Подключен».
Интерфейс Jupyter Server отображает не более 1 000 файлов и 100 каталогов. Для работы с каталогами, содержащими большее число файлов и каталогов, используйте терминал Jupyter Server или расположите файлы таким образом, чтобы в одном каталоге находилось не более 1 000 файлов и 100 каталогов.
Не рекомендуется удалять файлы профиля .bashrc, .profile и похожие. Файлы находятся по адресу $HOME/.
Удаление приведет к потере переменных окружения.
Не рекомендуется удалять директорию .ssh с ключами пользователя.
Удаление приведет к невозможности подключения по SSH к Jupyter Server.
Чтобы узнать namespace, в терминале Jupyter Server выполните команду:
env | grep NAMESPACE
Для отображения информации обо всех файловых системах, включая дублирующиеся записи файловых систем и псевдо-файловые системы, такие как proc и cgroup, выполните:
df -ha
Для получения информации обо всех файловых системах, за исключением proc и cgroup, выполните:
df -ha | grep -v -E '^(proc|cgroup)
Используется NFS-хранилище региона, в котором был создан индивидуальный Jupyter Server. В NFS выделен приватный каталог, который доступна 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.
Индивидуальный Jupyter Server доступен только для одного пользователя — своего создателя.
Если необходимо предоставить доступ нескольким пользователям, создайте публичный Jupyter Server.
Нет. У пользователя нет возможности видеть индивидуальные Jupyter Server других пользователей проекта.
Только администратор видит все индивидуальные Jupyter Server в проекте, но не имеет доступа к их содержимому.
Да, расходуют.
Чтобы получить доступ к данным такого Jupyter Server, обратитесь в техническую поддержку.
В каждый Jupyter Server монтируется приватная папка пользователя.
Папка располагается в:
каталоге /home/jovyan/ созданного Jupyter Server;
воркспейсе, где был созданы индивидуальные Jupyter Server;
регионе, где был созданы индивидуальные Jupyter Server.
Приватная папка своя в каждом воркспейсе и в каждом регионе.
Нет.
Индивидуальные Jupyter Server можно создать только с помощью базовых образов Distributed Train.
Создайте индивидуальный Jupyter Server или подключитесь к уже существующему.
В терминале Jupyter Server посмотрите примонтированные файловые системы командой и скопируйте путь, находящийся напротив home/jovyan:
df -h
Создайте правило переноса данных и заполните необходимые поля.
В разделе Источник в поле Путь к папке или файлу укажите каталог-источник users/username@cloud.ru_xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/<path-to-file>.
В разделе Место назначения в поле Путь к папке или файлу укажите каталог места назначения workspace/<path-to-file> .
Дождитесь выполнения правила переноса и проверьте файлы в месте назначения.
При переносе отдельного файла или файлов они размещаются в каталоге.
Потребность перенести Jupyter Server возникает, если нужная конфигурация вычислительных ресурсов недоступна в текущем
.Рассмотрим пример переноса из региона Christofari.V100 • DGX2-INF-001 в регион Christofari.A100.part2 • SR004 через Evolution Object Storage. Последовательность действий применима для перевода Jupyter Server в любой регион.
Перенесите требуемые для работы данные из NFS Christofari.V100 • DGX2-INF-001 в Evolution Object Storage, создав правило переноса.
Создайте Jupyter Server в регионе Christofari.A100.part2 • SR004 с требуемой конфигурацией.
Перенесите данные из S3 на NFS региона Christofari.A100.part2 • SR004. Используйте любой из способов переноса.
Задать настройки автоматического выключения, или остановки, можно при создании Jupyter Server.