Создать Jupyter Server и подключиться к нему через интерфейс Distributed Train
Вы можете создать индивидуальные и публичные Jupyter Servers различных конфигураций.
Шаг 1. Сконфигурируйте и создайте Jupyter Server
-
Перейдите в Environments → Jupyter Servers.
-
Нажмите Создать Jupyter Server. Откроется окно, в котором необходимо заполнить параметры сервера.
-
В поле Название введите название нового сервера c учетом регистра. Разрешается применять следующие символы: строчные латинские буквы от a до z, цифры от 0 до 9, дефис (–).
-
(Опционально) Нажмите Добавить описание и заполните поле Описание.
-
Выберите Тип задачи:
-
Обучение моделей на GPU. Обучение моделей на фреймворках PyTorch, TensorFlow на GPU.
Обучение на GPU запускается путем отправки задач в регион. При этом оплачивается фактическое время исполнения задачи: от старта до окончания обучения. При обучении из Jupyter Server на выделенных GPU взимается оплата с момента создания Jupyter Server до удаления, даже если он не используется.
-
Управление распределенными задачами. Запуск и мониторинг распределенных GPU-задач.
Примечание-
Бесплатные Jupyter Server создаются с этим типом задач.
-
При работе с архивами, содержащими более 10 000 файлов размером менее 1 МБ, время распаковки на конфигурации Управление распределенными задачами будет значительно выше, чем на конфигурации с выделенными GPU и hardware CPU. Подробнее о других особенностях.
-
-
Обучение моделей на CPU. Подготовка данных, обучение моделей на классическом стеке Data Science.
-
-
-
Установите требуемую конфигурацию Jupyter Server.
Для использования другой конфигурации создайте Jupyter Server повторно.
-
Выберите один из доступных регионов размещения ресурсов и задайте параметры нового Jupyter Server. Список регионов размещения ресурсов.
ПримечаниеПосле создания изменить конфигурацию вычислительных ресурсов не получится. Вы можете создать Jupyter Server с новой конфигурацией заново.
-
Выберите Ресурсы для задачи.
Ориентируйтесь на цвет индикатора рядом с названием конфигурации:
-
Зеленый — свободных ресурсов достаточно для запуска сервера в выбранной конфигурации.
-
Желтый — свободных ресурсов мало для запуска серверов в этой конфигурации. Если планируете создать несколько таких серверов, ресурсов может не хватить.
-
Серый — свободных ресурсов не осталось. Выбрав эту конфигурацию, вы попадаете в очередь на высвобождение ресурсов. Jupyter Server будет иметь статус «Запускается».
Чтобы не ждать, выберите другой регион или конфигурацию.
-
-
Выберите образ.
-
Нажмите Выбрать образ:
-
DataHub — базовые образы Distributed Train;
-
Docker registry — кастомные образы, загруженные пользователем в Docker registry.
Названия образов в форме выбора приведены без адреса репозитория образа.
Для образов может быть приведено описание, а также сведения об установленных в образе фреймворках.
Перейдите в одну из вкладок и выберите Docker-образ и тег. В рамках выбранного образа запустится Jupyter Server.
Один из базовых образов.
Набор образов зависит от региона, выбранного на шаге а.
Рекомендуем использовать для работы образ jupyter-server версии 0.0.96 и выше, так как в нем уже предварительно установлена conda.
-
-
Нажмите Выбрать.
-
-
Нажмите Продолжить и выберите настройки для сервера.
-
Укажите тип доступа:
-
Совместный — доступен всем участникам воркспейса;
-
Индивидуальный — доступен только пользователю, создавшему Jupyter Server.
Примечание-
Тип доступа задается при создании Jupyter Server, изменить его нельзя.
-
Обновите воркспейс или создайте новый, если индивидуальные Jupyter Servers недоступны.
-
-
(Опционально) Настройте автоматическое выключение.
-
(Опционально) Подключите хранилища S3.
-
-
Нажмите Создать Jupyter Server и дождитесь инициализации сервера. Как только она завершится, статус Jupyter Server изменится с «Запускается» на «Подключен».
Примечание-
Запуск Jupyter Server, находящегося в очереди в статусе «Запускается», может произойти в том числе и ночью. При этом тарификация начнется с момента запуска.
-
Шаг 2. Подключитесь к Jupyter Server
Подключитесь к Jupyter Server, выбрав предпочитаемый способ.
Чтобы подключиться к Jupyter Server из списка:
-
Перейдите в Environments → Jupyter Servers.
-
Нажмите кнопку подключения к требуемому Jupyter Server, выбрав Jupyter или JupyterLab.
В колонке Создатель отображается пользователь, создавший Jupyter Server. Если не было возможности сохранить создавшего пользователя, то будет указан неизвестный создатель.
Логи Jupyter Server можно посмотреть, выбрав соответствующий пункт из меню .
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.
Шаг 3. Начните работу в Jupyter Server
-
Выберите New Launcher, нажав +.
-
Запустите необходимый инструмент.
Инструменты, общие для всех образов
В Jupyter и JupyterLab можно использовать терминал. Он работает как стандартная Linux-консоль с интерпретатором bash. В командной строке терминала можно исполнять привычные Linux-команды, такие, как ls, wget, git, pip list, pip install --user и др.
В интерфейсе JupyterLab нажмите +, затем Terminal.

Откроется терминал.
Плагины для образа jupyter-server версии 0.0.96 и выше
Позволяет добавить вкладку файлового браузера для любой директории.
По умолчанию создается браузер для каталогов /workspace и /home/jovyan.
Для добавления новой вкладки файлового браузера к необходимому каталогу:
-
Нажмите Add new File Browser.
-
Выберите требуемый каталог.
-
Нажмите Select.
Для удаления созданной вкладки файлового браузера нажмите возле вкладки, которую требуется удалить.
Удалить вкладки для каталогов /workspace и /home/jovyan нельзя.
Что дальше
Создайте окружение в запущенном образе.
- Шаг 1. Сконфигурируйте и создайте Jupyter Server
- Шаг 2. Подключитесь к Jupyter Server
- Шаг 3. Начните работу в Jupyter Server
- Что дальше