Образы — это предварительно настроенные среды, которые содержат библиотеки, зависимости и настройки для выполнения ноутбука. Вы можете выбрать базовый образ или образ из Artifact Registry.
Для чего нужны образы:
Экономия времени — использование образов позволяет сразу приступить к работе, минуя длительный процесс установки и настройки библиотек.
Согласованность — в командной работе образы обеспечивают использование одинаковой среды всеми участниками, что исключает проблемы, связанные с различиями в версиях библиотек или настройках.
Повторяемость — образы гарантируют, что ноутбук будет работать одинаково на разных машинах или в разных средах, что важно для ML-разработки.
Изоляция — каждый проект может работать в отдельной изолированной среде, что предотвращает конфликты между проектами.
Автоматизация — образы автоматизируют процесс настройки среды, делая его более удобным и эффективным.
Документация — использование образов способствует лучшей документации проекта, позволяя другим пользователям быстро развернуть необходимую среду.
В Notebooks доступны преднастроенные базовые образы. Каждый образ содержит необходимые инструменты и библиотеки, что позволяет приступить к работе над вашими проектами сразу же. Ниже перечислены доступные образы и их описание.
VSCode-Server — образ основан на Visual Studio Code, поддерживает управление пакетами через Anaconda. Пример использования образа представлен в руководстве Подключение DBT к Managed Spark через Spark Connect.
Cloud.ru Jupyter (Conda) — образ основан на JupyterLab, поддерживает управление пакетами через Anaconda. Пример использования образа представлен в руководстве Анализ обучения с TensorBoard PyTorch Profiler.
Cloud.ru Jupyter (Root) — образ основан на JupyterLab, позволяет использовать root-права и управлять настройками системы. В образе отсутствуют предустановленные зависимости. Подходит для сред, в которых требуется индивидуальная настройка окружения с возможностью установки apt-зависимостей. Пример использования образа представлен в руководстве Настройка ноутбука для работы со Spark Connect.
Cloud.ru Jupyter (Root) Prebuilt — образ основан на JupyterLab, позволяет использовать root-права и управлять настройками системы.
Cloud.ru Jupyter ComfyUI — образ основан на JupyterLab. Поддерживает управление пакетами через Anaconda и работу с инструментами ComfyUI для создания визуального контента с помощью генеративных сетей. Пример использования образа представлен в руководстве Генерация изображений с ComfyUI.
Cloud.ru Jupyter ComfyUI Kandinsky 5 Video Lite — образ основан на JupyterLab. Включает в себя модель Kandinsky 5 Video Lite. Поддерживает управление пакетами через Anaconda и работу с инструментами ComfyUI для создания визуального контента с помощью генеративных сетей. Пример использования образа представлен в руководстве Генерация видео с моделью Kandinsky 5.0 Video Lite в ComfyUI.
Cloud.ru Jupyter n8n — образ основан на JupyterLab. Cреда для анализа данных и автоматизации рабочих процессов с интеграцией инструмента автоматизации n8n. Пример использования образа представлен в руководстве Создание Telegram-бота для поиска информации из Jira.
Cloud.ru Jupyter OpenWebUI — образ основан на JupyterLab с интеграцией интерфейса OpenWebUI. Среда для анализа данных и взаимодействия с локальными LLM-моделями.
Cloud.ru/Ostris AI Toolkit — веб‑интерфейс для запуска, настройки и мониторинга обучения AI‑моделей. Предоставляет единый браузерный доступ к конфигурациям, датасетам, очереди заданий, логам, файлам и встроенному терминалу.
Cloud.ru Marimo — среда для интерактивного анализа и разработки на основе Marimo, с поддержкой управления пакетами через Conda. Подходит для задач машинного обучения, научных вычислений и визуального анализа данных.
Ouroboros — саморазвивающийся AI-агент, способный автономно генерировать и улучшать собственный код и архитектуру. Предоставляет единый браузерный интерфейс для общения с агентом, настройки параметров, просмотра файлов и логов, а также управления моделями и их версиями.
Для использования некоторых базовых образов требуется включение привилегированного режима. Он будет включен автоматически, при выборе образа.
В образах ноутбуков доступны все библиотеки, которые предустановлены в базовых образах соответствующих версий.
Чтобы узнать зависмости и утилиты, которые установлены с помощью Conda:
conda list
Для просмотра библиотек, которые предустановлены для Python:
pip list
Для просмотра библиотек и утилит, которые установлены с использованием средств ОС:
apt list
Docker-образ должен соответствовать следующим требованиям:
Доступный формат образа — Docker Image Manifest V 2.
Docker-образ должен имплементировать любой тип веб-сервера и определять номер порта, на котором контейнер будет принимать запросы.
Используйте порт 8888 для приема входящих запросов.
Docker-образ должен быть собран под плафторму linux/amd64.
Пока не поддерживается запуск Docker-oбразов, собранных под другие платформы. При использовании Apple Mac с процессором серии М образ по умолчанию собирается под платформу arm64.
При работе на Mac добавляйте в команду скачивания и сборки образа параметр --platform linux/amd64.
При создании контейнера в Dockerfile укажите команду создания пользователя с идентификатором (UID) 1000 и назначьте ему права на пользовательскую директорию.
Для этого используйте команду ниже, где /mydirectory — название директории в вашем приложении.
RUN addgroup -g 1000 appuser \&& adduser -u 1000 -G appuser -s /bin/sh -D appuserRUN chown -R 1000 /mydirectory