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在 AI Platform Notebooks 上，UI允许您选择要启动的自定义图像。如果你这样做，你会看到一个信息框，说容器“必须遵循某些技术要求”：

某些技术要求

我认为这意味着他们有一个必需的入口点、暴露的端口、jupyterlab 启动命令或其他东西，但我找不到任何关于实际要求的文档。

我一直在尝试对其进行逆向工程，但运气不佳。我nmap编辑了一个标准实例，看到它打开了端口 8080，但是将我的图像设置CMD为运行 Jupyter Lab0.0.0.0:8080并没有成功。当我在 UI 中单击“打开 JupyterLab”时，我得到一个 504。

有没有人有相关文档的链接，或者过去有这样做的经验？

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有两种方法可以创建自定义容器：

构建衍生容器

如果你只需要安装额外的包，你应该创建一个从标准镜像之一派生的 Dockerfile（例如，FROM gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.1-13:latest），然后添加 RUN使用 conda/pip/jupyter 安装软件包的命令。

conda 基础环境已添加到路径中，因此无需 conda init/conda activate 除非您需要设置另一个环境。在启动环境之前需要运行的其他脚本/动态环境变量可以添加到 /env.sh，它是作为入口点的一部分提供的。

例如，假设您有一个自定义构建的 TensorFlow 轮，您想用它来代替内置的 TensorFlow 二进制文件。如果您不需要额外的依赖项，您的 Dockerfile 将类似于：

Dockerfile.example

FROM gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu:latest
RUN pip uninstall -y tensorflow-gpu && \
    pip install -y /path/to/local/tensorflow.whl

然后，您需要构建并将其推送到您的 GCE 服务帐户可以访问的地方。

PROJECT="my-gcp-project"
docker build . -f Dockerfile.example -t "gcr.io/${PROJECT}/tf-custom:latest"
gcloud auth configure-docker
docker push "gcr.io/${PROJECT}/tf-custom:latest"

从头开始构建容器

主要要求是容器必须在端口 8080 上公开服务。

在 VM 上执行的 sidecar 代理将仅将请求传送到此端口。

如果使用 Jupyter，您还应该确保您的 jupyter_notebook_config.py 配置如下：

c.NotebookApp.token = ''
c.NotebookApp.password = ''
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8080
c.NotebookApp.allow_origin_pat = (
'(^https://8080-dot-[0-9]+-dot-devshell\.appspot\.com$)|'
'(^https://colab\.research\.google\.com$)|'
'((https?://)?[0-9a-z]+-dot-datalab-vm[\-0-9a-z]*.googleusercontent.com)')
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.disable_check_xsrf = False
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home'

这会禁用基于笔记本令牌的身份验证（身份验证是通过代理上的 oauth 登录来处理的），并允许来自三个来源的跨源请求：Cloud Shell Web 预览、colab（请参阅此博客文章）和 Cloud Notebooks 服务代理。笔记本服务只需要第三个；前两个支持备用访问模式。

于 2019-08-02T19:58:25.820 回答
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要完成 Zain 的回答，您可以在下面找到一个使用官方 Jupyter 图像的最小示例，该示例受此 repo https://github.com/doitintl/AI-Platform-Notebook-Using-Custom-Container的启发：

Dockerfile

FROM jupyter/base-notebook:python-3.9.5

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["jupyter", "lab", "--ip", "0.0.0.0", "--allow-root", "--config", "/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py"]

COPY jupyter_notebook_config.py /etc/jupyter/

jupyter_notebook_config.py

（几乎和 Zain 的一样，但有一个额外的模式可以与内核通信；没有它，通信就无法工作）

c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.token = ''
c.NotebookApp.password = ''
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8080
c.NotebookApp.allow_origin_pat = '(^https://8080-dot-[0-9]+-dot-devshell\.appspot\.com$)|(^https://colab\.research\.google\.com$)|((https?://)?[0-9a-z]+-dot-datalab-vm[\-0-9a-z]*.googleusercontent.com)|((https?://)?[0-9a-z]+-dot-[\-0-9a-z]*.notebooks.googleusercontent.com)|((https?://)?[0-9a-z\-]+\.[0-9a-z\-]+\.cloudshell\.dev)|((https?://)ssh\.cloud\.google\.com/devshell)'
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.disable_check_xsrf = False
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home'
c.Session.debug = True

最后，在进行故障排除时考虑此页面：https ://cloud.google.com/notebooks/docs/troubleshooting

于 2021-07-12T13:49:58.750 回答