- tocdepth
2
Работа в Jupyter Server
В этом разделе собраны инструкции по созданию и использованию Jupyter Server различных конфигураций в модуле Environments платформы ML Space.
В этом разделе
- Создать Jupyter Server
- Использовать инструменты, установленные в образе jupyter-server
- Подключиться к существующему Jupyter Server
- Перевод Jupyter Server из одного региона в другой
- Остановить или удалить Jupyter Server
- Работать из терминала Jupyter/JupyterLab
- Действия с библиотеками в образах Jupyter Server
- Использовать Jupyter Server со Spark
- Пример запуска задачи с использованием Spark
- Подключиться по SSH к Jupyter Server
- Создать окружение в Jupyter Server с требуемой версией Python
- Удалить виртуальное окружение
- Подключиться к Jupyter Server по SSH в PyCharm
- Подключиться к Jupyter Server по SSH в Visual Studio Code
Перед началом работы
Убедитесь, что:
Вы авторизованы в личном кабинете https://console.cloud.ru, и у вас есть доступ к платформе ML Space.
Создан проект. Если проекта не существует, создайте его.
Создан воркспейс. Попросите коллег из требуемого воркспейса добавить вас в воркспейс и после добавления выберите его из раскрывающегося списка в шапке страницы.
Если воркспейс не существует, создайте новый.
Пользователь зарегистрирован. Для регистрации нового пользователя воспользуйтесь инструкцией.
Была ли статья полезной?
Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить
для Dev & Test