Подключиться к Jupyter Server по SSH из локальной IDE или терминала

Скачать SSH ключ и настроить права доступа к нему

Для подключения:

1. Напротив Jupyter Server, к которому предполагается подключение, перейти в меню , выберите SSH.

   

2. (Опционально) При первом подключении по SSH появится предупреждение о неизвестном хосте. Введите в терминале слово «yes» и нажмите Enter.

   Обратите внимание, что менеджер ключей SSH-agent запоминает SSH-ключи, которые ранее вводил пользователь и при попытке повторного подключения может использовать не тот ключ. Поэтому для UNIX-подобных операционных систем рекомендуем перед подключением по SSH выполнить в терминале команду killall ssh-agent.

3. В диалоговом окне Подключение по SSH нажмите Скачать приватный ключ. Ключ сохранится в указанный при сохранении каталог.

   Примечание

   Нет необходимости скачивать приватный ключ для каждого Jupyter Server. Ключ выдается на пользователя.

4. Скопируйте команду и выполните ее в терминале, предварительно заменив значения на свои:

   ssh   test-name.ai0001011-00055@ssh-jupyter.ai.cloud.ru   -p   2222   -i   <path/to/private_id_rsa_key>
   
   

   Где:

   • test-name — название Jupyter Server;

   • ai0001011-11111 — автоматически генерируемый параметр;

   • <path/to/private_id_rsa_key> — путь к приватному ключу на локальной машине.

При возникновении проблем с подключением, рекомендуем к параметрам SSH добавить:

- o   HostkeyAlgorithms =+ ssh - rsa   - o   PubkeyAcceptedKeyTypes =+ ssh - rsa 

Команда для подключения по SSH будет выглядеть так:

ssh   - o   HostkeyAlgorithms =+ ssh - rsa   - o   PubkeyAcceptedKeyTypes =+ ssh - rsa   buckets . ai0001011 - 11111 @ssh - sr002 - jupyter . ai . cloud . ru   - p   2222   - i   < path / to / private_id_rsa_key . txt > 

killall   ssh-agent

chmod   600   <path/to/key>

Удаленная отладка Jupyter Server по SSH с помощью Visual Studio Code

Для удаленной отладки через Visual Studio Code:

1. Установите в Visual Studio Code расширение Remote Development.

2. В Visual Studio Code нажмите F1 и найдите «Add New SSH Host…».

3. Выберите конфигурационный файл, например path/to/private_id_rsa_key.txt, и в пункте Remote-SSH: Connect to Host… введите:

   ssh   name . ai0001011 - 00560 @ssh - jupyter . ai . cloud . ru   - p   2222   - i   path / to / private_id_rsa_key . txt 
   
   

   В процессе подключения выберите операционную систему Linux.

   Если при подключении возникает ошибка, которая указывает на некорректный путь, то в конфигурационном файле для SSH проверьте путь к ключевому файлу. Путь должен иметь вид — path/to/private_id_rsa_key.txt.

   Если требуется подключиться по SSH к Jupyter Server нескольким пользователям одного воркспейса, то воспользуйтесь инструкцией.

4. (Опционально) После подключения установите на удаленный хост расширение pylance.

5. Выберите python-интерпретатор. У разных пользователя путь до python-интерпретатора может отличаться. VSCode подскажет рекомендацию в выпадающем списке. Подробности в инструкции.

Подключиться к Jupyter Server по SSH нескольким пользователям одного воркспейса с помощью Visual Studio Code

При подключении разных пользователей к Jupyter Server в одном воркспейсе конфигурационные файлы SSH попадают в один каталог и перезаписывают друг друга. Из-за этого возникает проблема при подключении разных пользователей по SSH.

1. Запустите Visual Studio Code.

2. Нажмите F1 и выберите Connect to Host....

   Откроется выпадающий список хостов.

   Запомните хост, для которого хотите настроить vscode-server.

3. Нажмите Ctrl + Shift + P и выберите Open User Settings (JSON).

4. Добавьте кастомный путь в следующем формате:

   "remote.SSH.serverInstallPath" :   { 
         "<host>" :   "/test/location" 
    } 
   
   

5. Укажите требуемый хост из шага 2:

   "remote.SSH.serverInstallPath" :   { 
         "sr002" :   "/home/jovyan/.my-very-own-vscode-server" 
    } 
   
   

6. Подключитесь к требуемому Jupyter Server по SSH.

   По указанному пути будет установлен vscode-server.

Подключиться по SSH, используя PyCharm

1. Скачайте SSH private key.

2. Добавьте SSH private key к SSH-agent, выполнив команду:

   ssh - add   ./ mlspace . private_key 
   
   

   Где ./mlspace.private_key — путь до скачанного файла.

3. Выполнить SSH-подключение к Jupyter Server для проверки работоспособности задачи с помощью команды:

   ssh   < username >@< Адрес >   - p   2222 
   
   

4. Настройте удаленный интерпретатор Python в соответствии с инструкцией PyCharm .

5. Включите Python Debug Server (например, порт 7777) по инструкции PyCharm.

6. Подключитесь к Python Debug Server удаленно со стороны Jupyter Server, выполнив одно из условий:

   • получите статический IP-адрес для вашего подключения;

   • используйте утилиту ngrok.

   Примечание

   При отладке использована утилита ngrok tcp 7777. В результате выводится адрес, по которому можно обращаться (например, tcp://2.tcp.ngrok.io:17999)

7. Установите в Jupyter Server библиотеку pydevd-pycharm с помощью следующей команды:

   pip   install   pydevd - pycharm ~=< version   of   PyCharm   on   the   local   machine >